一种改进的神经网络及其在交通流量预测中的应用

针对BP神经网络运行的特点，提出用隔离小生境遗传算法优化传统的BP网络。实例证明，该神经网络的进化建模方法设计简单．模型性能评价全面合理，全局搜索效率较高，能有效地用于短时交通流量的预测。     

基于AIS船舶数据的港口交通流量预测模型研究

针对当前船舶交通流量预测手段落后,精度不高的问题,利用宝船网A PI数据接口提取船舶A IS数据,依托该数据构建基因算法优化神经网络的船舶交通流量预测模型,K近邻回归预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型的组合预测模型.通过自编程序采集了天津港某时段的船舶交通流量数据,在剔除错误和不可用数据后,对船舶交通流量数据进行统计,分析得到了进出天津港的船舶航行特性.同时为了更直观的验证所提出的预测模型效果,与利用K近邻回归、时间序列和灰色预测模型3种方法预测的结果进行对比.组合模型进港预测的平均绝对误差、均方误差和平均相对误差分别是0.5595,1.0119和12.98%,出港分别是0.6726,1.3155和15.23%,以上指标均优于上述的传统3种模型.相比于组合模型,优化的BP神经网络模型预测结果更优,进港和出港预测的平均相对误差分别降低了3.23% 和4.76%,结论证明,组合模型和优化的BP神经网络模型具有较高的预测精度.      

基于GBDT算法的高速公路分车型交通流短时预测模型

为了准确预测高速公路短时交通流量,以制定科学合理的运营管理方案,运用高速公路联网收费数据和外界环境天气数据,实现数据清洗、预处理,挖掘得到日期、时段、车型等有效特征,构建基于GBDT算法的交通流短时预测模型。以成渝高速公路短时交通流预测为实例分析对象。结果表明,预测误差较BP神经网络模型、RF模型、SVM模型分别降低4.43%、0.32%、1.01%,表明模型具有较好的可靠性和有效性。     

基于投影寻踪回归模型的短时交通量预测研究

准确有效地预测短时交通量是实施交通诱导及控制的前提与关键。投影寻踪方法能从不符合正态分布的或没有多少先验信息的数据本身中找出其结构或特征,并能在线性投影中解决非线性结构的问题。文中将投影寻踪回归算法理论应用于短时交通量预测领域,采用正交Hermite多项式拟合岭函数,并用C＋＋语言设计出相应模型的实现算法,对短时交通量实施滚动预测。利用某快速路实际观测数据进行预测实验,实验结果证实该方法具有可行性、可靠性,有一定的实用价值。     

短时交通流量两种预测方法的研究

实时、准确的完成短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。采用基于L-M算法的BP神经网络预测方法和基于混沌时间序列的预测方法对短时交通流量时间序列进行了预测研究,给出两种方法的基本原理及具体的预测步骤,并对一组实际的流量数据进行了预测。仿真结果表明:两种方法都能较准确的预测交通流量,但混沌时间序列方法的实时性更好一些,更适合于预测短时交通流量。     

一种短时交通流组合预测模型

为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。     

基于遗传神经网络的交通流量预测研究

针对BP神经网络用于交通流量预测时存在的不足,采用遗传算法优化BP神经网络初始权值的方法来提高BP网络的性能.应用改进前后的BP神经网络模型对长沙市具体路段的交通流量进行预测,通过预测结果对比,发现经遗传算法改进后的BP神经网络在降低预测平均误差的同时,迭代次数也比标准BP神经网络大大减少.     

基于LSTM的平面交叉口短时交通流预测

针对平面交叉口四方向进口的交通流量具有时空相关性的特点,提出了一种基于长短期记忆LSTM(Long Short-Term Memory)网络的平面交叉口短时交通流预测模型。将以四方向进口历史交通流数据为基础的四维时间序列数据输入LSTM模型中进行训练,并使用OpenITS合肥示范区数据对提出的模型进行验证。结果表明,与传统的BP神经网络相比,该方法预测效果具有更好的表现,是一种预测精度高的预测方法。     

基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究

在智能交通系统中,进行实时、准确的交通流预测是交通控制和交通流诱导的关键之一,直接影响交通控制和交通诱导的效果.基于支持向量机,提出了一种Lagrange支持向量回归机的交通流量短时预测模型,能够实现对交通流量的有效预测.仿真试验表明,Lagrange支持向量回归机具有良好的泛化性能、更快的迭代速度,预测结果优于改进的BP神经网络.     

基于神经网络的交叉口交通流量预测方法研究

介绍了利用BP神经网络模型来预测交叉口交通流量的方法。在概述了神经网络的工作原理和BP网络模型的设计之后,通过举例更进一步说明此方法的可行性和预测效果。     

基于模式识别的短时交通流预测

实时准确可靠的短时交通流预测是智能运输系统的基础,有很多种方法被用来对交通流进行预测.基于模式识别的交通流预测方法是较新的预测方法之一.提出一个用于短时交通流预测的模式和对应的模式识别算法,并对城区道路的交通流做了实验预测,结果表明在趋势上较为准确.     

基于混沌理论的高速公路网短时交通流量预测研究

随着高速公路网的建成及其交通流量的不断增大,对高速路网交通流实时控制和诱导服务的需求日益突出,而高速公路网短时交通流量的预测,不仅是交通流实时控制和诱导服务的基础和依据,而且预测结果的准确性对改善高速公路网的通行能力和服务水平有重要影响。基于混沌时间序列分析和预测的理论,建立了高速公路网短时交通流预测模型,计算给定区域高速公路网多断面短时交通流量预测值,结果表明利用多维混沌时间序列法预测高速公路网短时交通流量可行且具有较高的精度。     

基于粗糙集理论的短时交通流组合预测研究

为满足交通流诱导系统的理论需要,建立了一种基于粗糙集理论的实时交通流量组合预测模型。通过粗糙集理论来确定组合预测中的权系数,对路段的交通流做出短时预测。结合某路段的实际交通流数据,对预测模型进行仿真训练,经过比较分析,验证了该组合预测模型的有效性和实用性。     

基于递归框架的高速公路交通流量实时预测方法

实时与准确的断面交通流量预测是实现高速公路智能化管理与控制的基础。高速公路交通流量预测要求对数据噪声进行有效处理,且需要满足实时性需求。然而,少有研究从实时性的角度对高速公路交通流量预测的准确性进行改善。研究了结合自适应卡尔曼滤波与长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）自编码器的高速公路交通流量递归预测框架,可以满足智能交通系统的实时性与准确性需求。收集高速公路的交通流量和速度等历史数据,应用卡尔曼滤波方法进行数据平滑,以提高原始数据的可预测性能;引入无监督机器学习算法LSTM自编码器对交通流量的时变特征进行建模,以提高模型的运算效率;考虑到高速公路交通流量预测的实时性需要,进一步提出递归预测框架,用LSTM自编码器的预测值代替卡尔曼滤波值;根据获取的实时数据,执行自适应卡尔曼滤波算法以修正当前的最佳状态值,并将该修正值输入LSTM自编码器进行迭代预测。选取美国明苏尼达双子城高速公路的实测交通数据进行案例分析,结果表明：所提出的高速公路实时交通流量递归预测框架在计算成本与预测精度2个方面具有相对竞争优势,模型预测的平均绝对百分比误差为5.0%,优于...     

基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度.      

融合路段传输模型和深度学习的城市路网短时交通流状态预测

城市路网短时交通流预测是实现智慧城市的关键技术，随着人工智能的发展，越来越多的深度学习算法被应用于城市道路交通状态估计和预测研究。但是深度学习因缺少对交通流演化机理的刻画导致其可解释性不强，而交通流解析模型常因预测精度问题导致其应用效果受到限制。为了取长补短，首先对路段传输模型（Link Transmission Model，LTM）进行改进，提出了可以利用真实数据实时校准仿真网络从而提高预测精度的数据驱动型路段传输模型（Data-driven Link Transmission Model，D²LTM），并在此基础上引入时空深度张量神经网络模型（Spatial-temporal Deep Tensor Neural Networks，ST-DTNN）来捕获网络交通流数据中的时间维、空间维和深度维特征信息，形成融合路段传输模型和深度学习的城市路网短时交通流预测模型D²LTM-STDTNN。该混合模型一方面通过D²LTM机理模型来揭示交通流演化的基本规律，发挥其对城市路网交通流状态时空演化过程的精细刻画能力，增强混合模型机理的可解释性；另一方面利用ST-DTNN模型强大的高维数据挖掘能力和动态特征学习能力，提高城市级路网交通流的短时预测精度。该模型还考虑了交叉口不同转向的短时预测问题，具有更细的空间粒度和时间粒度，因此也具有更大的预测难度。实测结果表明：D²LTM-STDTNN混合模型相对于基准模型预测精度更高，且具备模拟演化机理方面的优势，提升了城市路网短时交通流状态预测能力，揭示了路段间的交通流动态演化规律，可为网络交通流模拟推演和主动管控提供了技术支撑。     

基于ARMA模型的公交枢纽站客流量预测方法研究

分析了城市公交客流量预测的必要性,提出了运用时间序列模型进行短期预测的方法;以城市公交短期交通特征为基础,设计了公交站点的ARMA短期客流预测模型;研究了单线路公交站点客流传统行为,构建了重点区域的枢纽站总客流实时预测模型,并采用上海市五角场枢纽站客流数据对比验证了文中模型的可行性,提出了枢纽站公交调度的优化建议。     

基于轨迹数据的山区危险性弯道路段交通事故风险动态预测

针对山区双车道公路危险性弯道路段交通事故多发的现实问题,提出主动评估短时交通流状态下的交通事故风险,以降低交通事故发生率.采用无人机高空拍摄弯道路段交通流运行状态,利用计算机识别技术提取高精度的车辆轨迹和交通流数据,结合山区双车道公路弯道路段危险驾驶行为特征表征交通冲突,以距离碰撞时间为交通冲突量化指标,提出山区车道公...     

基于决策树理论的交通流参数短时预测

针对现有交通流参数短时预测方法的不足,考虑到交通流数据序列的非线性特征,提出一种基于决策树理论的非参数预测方法。采用时间序列滞后项将交通流参数序列转化成非参数模型能处理的数据格式。考虑到交通流参数之间存在长期协整关系,构建流量速度滞后项的组合向量,为预测模型提供基础数据。构建基于分类回归树(CART)的交通流参数短时预测模型。基于实际采集的道路交通流数据,对模型在不同等级道路不同速度区间下的性能进行评估。结果表明,所提出的模型相较于常用的时间序列模型,精度有所提高;速度预测准确性普遍高于流量,速度平均绝对百分比误差基本小于13%,而流量预测则达到了30%;采用工作日和周末数据分别建模能够有效提升预测性能;不同速度区间下的预测性能评估显示,模型在各等级道路中速区间的预测结果具有较高的准确性与稳定性。