短时交通流预测中的特征选择算法研究

短时交通流预测是智能交通系统的重要基础,其精度直接影响到交通控制和诱导的效果.对于交通流预测中的非参数回归方法,其中一个重要的问题是状态向量的选取.本文提出基于 ReliefF和 Delta Test的特征选择算法来对特征向量进行选择.首先使用 ReliefF算法根据特征和类别的相关性对状态向量进行快速初步筛选,加快算法的执行效率.接下来以 Delta Test为性能指标,使用遗传算法对状态分量的权重进行进一步优选.最后通过基于实际数据的算例,对本文方法优选的状态向量与时间序列状态向量,简单时空关联向量进行了对比.结果表明,本文的方法在一般交通状态条件下和突变交通状态下都具有较好的性能.     

基于时空特征分析的短时交通流预测模型

交通流预测的实时性和准确性直接影响到交通流诱导系统的高效性,是智能交通领域研究的热点。为了进一步提高短时交通流预测的精度,提出一种基于时空特征分析的短时交通流预测模型。在分析路段时空相关性的基础上,利用云模型改进的遗传算法对支持向量机的参数进行优化,得到最优的支持向量机模型,并实现短时交通流预测。以长春市局部路网的实测数据为基础,验证了所提出模型的有效性和可行性。     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱,以及过分依赖历史数据的不足,提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型,包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端,受限玻尔兹曼机的若干中间层,以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较,结果表明,在相同的数据和计算平台下,本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高,且预测实时性也能满足实际的需求.     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱，以及过分依赖历史数据的不足，提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型，包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端，受限玻尔兹曼机的若干中间层，以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较，结果表明，在相同的数据和计算平台下，本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高，且预测实时性也能满足实际的需求.     

时空因素影响下在线短时交通量预测

考虑交通流的时空因素进行短时交通流预测,能够提高预测的精度.为此,引入径向基核函数,将复杂的预测问题转化为高维空间的回归问题;然后,基于支持向量回归机并考虑时空因素影响作用建立在线的短时交通量预测模型,通过网格搜索的方法对模型参数进行优化;最后,构造时间-空间状态向量,通过不同的状态向量对时间和空间维度的影响进行了分析.利用高速公路检测器数据,对比不同模型的精度,对在线短时交通量预测模型的有效性和可行性进行了验证.结果表明：在线模型精度优于传统的支持向量回归模型,考虑时空因素影响后交通量预测模型具有更高的精度和稳定性.     

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对城市的道路交通运行状况进行全面分析评估并实时监控、预测,可以有效地消除交通隐患,增强城市交通管理部门对城市交通的管控能力.本文基于北京市典型道路交通流特性分析及已有的道路交通流预测模型,提出道路交通运行状态组合预测模型,确定了非参数回归模型作为预测模型的核心,组合使用傅立叶历史估算模型、非参数自回归模型和非参数邻域回归模型对北京市典型道路的交通运行状态进行预测.针对北京市道路交通流信息采集系统实际情况及未来预测信息图形化发布的需要,提出了道路交通流预测系统的异构数据融合方法及道路编码模型及方法.     

改进非参数回归在交通流量预测中的应用

实时、准确的短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。结合模式识别的思想,提出基于模式识别的非参数回归算法,并将之应用于短时交通流量预测,最后用仿真试验检验了方法的有效性,仿真试验结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

改进非参数回归在交通流量预测中的应用

实时、准确的短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。结合模式识别的思想,提出基于模式识别的非参数回归算法,并将之应用于短时交通流量预测,最后用仿真试验检验了方法的有效性,仿真试验结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

短时交通流预测方法研究进展

实时准确高效的交通流预测是实现交通流诱导和交通控制的关键技术之一,近年来它在智能运输领域受到广泛关注。本文首先介绍了短时交通流的属性和预测要求,接着将现有预测方法分成4类：基于线性理论的方法、基于非线性理论的方法、基于混合理论的方法和基于交通流理论的方法,并且总结评述了现有各种预测模型的优缺点,之后探讨了当今短时交通流预测领域的研究热点,最后指出了其未来研究方向．     

交通流短时预测研究进展

交通短时流预测是交通控制和交通诱导的基础和关键技术之一,经过几十年的研究已出现200多种预测方法。首先对城市道路交通流短时预测方法进行分类。然后分析、归纳了交通流预测领域的最新研究进展,总结出几类最新的研究趋势：综合模型应用,组合模型应用,时空相关性研究,单断面向多断面、路网扩展研究,单步预测向多步预测发展研究,以及基于反馈的动态预测。最后,展望了今后交通流短时预测的研究方向。     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

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对交通运量做出较为准确的预测，能对相关部门和人员把握运输市场或进行决策有所裨益。对灰色、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行了研究，以全国1996 ～ 2003年公路货运量为例，对公路货运量进行了预测，经过比较，支持向量机的预测方法精度较高。在分析组合预测特性的基础上，提出了对灰色系统、神经网络和支持向量机三种预测方法结果进行了线性组合预测方法和支持向量机的组合预测方法。与单一预测方法结果和线性组合预测进行对比，支持向量机组合预测方法比较精确。     

两种短时交通流混沌预测方法分析

短时交通流预测是智能交通系统的核心内容和交通信息服务、交通诱导的重要基础。采用符合交通流特性的混沌理论对短期交通流进行预测。在相空间重构和混沌识别的基础上,建立短期交通流加权一阶局域预测模型和基于最大Lyapunov指数的预测模型,并对一组实际的交通流数据进行预测。仿真结果表明:两种方法都能较准确的预测交通流,但最大Lyapunov指数预测模型的预测精度相对较高。     

基于加权一阶局域法的短时交通流量预测的研究

本文在分析了城市短时交通流时间序列和混沌特点基础上,通过对混沌时间序列预测方法的研究,提出了一种基于加权一阶局域法的短时交通流量预测方法。该方法引进了权值,使得它比全域法具有更好的自适应能力和较高的预测精度。对实际短时交通流量进行预测,取得了令人满意结果。     

基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法研究

道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

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道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型

城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行状态预测,而是更长跨度上,针对日级别高峰时段交通运行状态的预测.构建了包含时间周期、特殊天气、节假日、限行、大型活动等因素的多维度影响因素集;以长期历史交通指数构建数据训练集,提出了基于梯度推进决策树的日维度路网状况预测模型.应用最优模型进行验证,结果表明,模型预测精度可达 90%以上,与其他 4种回归模型的对比分析也显示,本文所提出的模型在各项评分中均表现最优,说明其更适合于大样本、多因素的回归分析.本文所提出的日维度预测模型对提升城市路网运行质量、缓解交通拥堵具有重要的应用价值.     

Comparison of several traffic forecasting methods based on travel time index data on weekends

Traffic forecasting provides the estimation of future traffic state to help traffic control,travel guide,etc. This paper compared several widely used traffic forecasting methods,and analyzed each one's performance in detail to make conclusions,which could redound to researchers choosing an appropriate traffic forecasting method in their own works. Compared with conventional works,this paper creatively assessed the performance of traffic forecasting methods based on travel time index (TTI) data prediction,wh...     

基于交叉口交通流影响程度的不利天气分级方法

信号交叉口的交通流由于受到不利天气的影响呈现不同特征,根据不同级别不利天气设置有针对性的信号控制方案,是减少天气对交通运行影响的重要途径.本文选取北京市不同规模、不同类型的信号交叉口为观测对象,以视频采集方式获取了2012 年 4 月–2013 年2 月期间不同类型和强度的不利天气条件下交叉口交通流数据,通过显著性差异分析、回归拟合的方法,分析了交叉口直行车道饱和车头时距、饱和流率及起动损失时间等特征参数的变化,构建了信号交叉口特征参数的影响模型,量化了降雨、降雪天气对交叉口交通流的影响.最后,基于不利天气对交通流特征参数的折减程度,将不同类别的不利天气统一划分为四级,并明确了各级不利天气对应的饱和流率折减范围,为制定天气响应型的交通控制方案提供了重要的参数基础.