短时交通流预测建模因素和建模策略

实时准确可靠的短时交通流预测是智能运输系统的基础。根据短时交通流预测建模的研究现状,探讨了影响短时交通流预测建模的七个方面要素,进而提出了短时交通流预测的"四阶段法"建模策略。对短时交通流预测建模的梳理有助于改进现有模型以及研发新的模型。     

数据融合技术在短时交通流预测中的应用

提出了短时交通流预测的时间间隔长度,介绍了常用短时交通流预测方法.结合数据融合技术,明确了短时交通流预测的改进方向之一,即模型选择、模型组合,并给出了短时交通流预测的数据融合算例.     

基于SSA RX-N A RX模型的短时交通流预测

为了提高短时交通流的预测精度,向出行者提供更加准确可靠的道路交通信息,在充分考虑交通系统非线性特征的基础上,提出了基于SSARX-NARX的短时交通流预测模型.该模型以NARX作为短时交通流预测基础模型,采用SSARX方法建立了短时交通流预测状态空间模型并估计了模型参数,然后将估计出的状态空间模型的系统阶次和马尔科夫参数的值分别作为N A RX基础预测模型线性部分的初始参数值,优化后构造了SSARX-NARX预测模型.利用PeMS数据库的交通流数据,验证了SSARX-NARX模型的预测性能,比较了SSARX-NARX模型与SSARX模型的预测精度.结果表明,SSARX-NARX模型可以实现1步和多步短时交通流预测,并且针对5步和10步短时交通流预测,SSARX-NARX模型的MAPE值分别比SSARX模型小0.76% 和2.4%,而针对1步交通流预测,SSARX-NARX模型的MAPE值比SSARX模型大0.13%,但相差不大.      

基于相空间重构和PSO-GPR的短时交通流预测

准确实时的短时交通流预测是智能交通诱导的关键.为提高短时交通流预测精度,研究了基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型.针对交通流时间序列的非线性、复杂性和随机性,基于混沌理论确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,进行相空间重构,获得与原始数据具有相同动态特性的更为合理的模型输入-输出数据集.利用粒子群算法改进传统高斯过程模型参数优化的不足,构建预测模型.以重构序列作为预测模型的训练集和测试集,实现短时交通流预测.采用北京市东四环快速路检测器实测数据对比分析模型预测效果.结果表明,基于PSR和PSO-GPR的短时交通流预测模型评价指标均优于对比模型,其中绝对误差平均降低4.88,绝对百分比误差平均降低3.97%,均等系数达到0.963,所研究模型能够有效提高短时交通流预测精度.      

基于PSR-PSO-RBF的短时交通流预测方法

短时交通流预测可为智能交通控制和管理提供决策依据,为了提高短时交通流的预测精度,统筹考虑短时交通流的混沌时间序列和非线性特征,提出一种基于相空间重构和PSO-RBF的短时交通流预测方法(PSR-PSO-RBF方法).采用延迟嵌入定理,构造一个基于相空间重构的短时交通流时间序列;在剖析RBF神经网络不足之处的基础上,采用...     

高速公路短时交通流预测方法对比分析

高速公路短时交通流预测对于高速公路智能管控具有重要意义。通过总结不同文献中关于高速公路短时交通流预测的研究内容，发现了目前高速公路短时交通流预测研究存在的不足，给出了高速公路短时交通流预测的流程，对高速公路短时交通流预测模型进行了分类比较，明确了不同模型的适用场景和优缺点，通过具体案例数据分析比较了KNN模型、SVM模型、LSTM模型的预测精度，研究发现KNN模型的预测精度最高，明确了数据质量和算法精度是交通流预测的关键。本研究可以为高速公路短时交通流预测发展提供借鉴。     

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.      

混合智能算法在城市道路短时交通流量预测中的研究

对城市道路短时交通流进行准确预测是实现城市交通控制与交通诱导的关键。针对目前单一预测方法预测精度不高的问题,提出了小波与支持向量机（SVM）融合的预测新方法;同时为了避免SVM知识学习过程陷入局部最优的问题,采用粒子群算法（PSO）来优化SVM的关键参数,以提高对短时交通流量的预测精度。通过对武汉市道路交通流数据的实验分析,结果表明所提出的方法能够准确提取实验数据关键特征,显著提高SVM的预测精度,且结果比单一使用方法提高了近9%。     

基于交互式BP-UKF模型的短时交通流预测方法

城市路网具有功能多样、组成复杂、交通量大、交叉口多等特点。优化短时交通流预测模型能够增加交通状态判别的精准度,有利于市民预知交通出行信息,为交通诱导措施的发布提供数据支持,免陷入拥堵困境。针对目前短时交通流预测模型优化过程中出现的模型适应性差,使用条件要求高、单一模型无法准确地描述交通流在不同时段内的变化规律等因素造成短时交通流预测精准度低的问题,采用Kohonen神经网络对交通流数据进行聚类分析,令聚类得到的不同交通流模式下的交通流数据作为训练多个不同BP神经网络模型的输入,将不同神经网络模型与无迹卡尔曼滤波结合组成多个交通滤波器,完成交通流量的非线性预测与在线校准,最后使用交互式方法融合各估计器预测结果得出综合交通流预测结果。仿真实例构建了多个估计器和1个基于该方法的联合估计器,将以上各个估计器用于某断面的流量预测中,验证了几类估计器的流量预测性能。试验结果表明:该方法搭建的联合估计器在各种交通模式下较单估计器的预测准确性均有所提高,且在交通流遭遇多因素影响下发生特征变化时表现出一定的自适应性;相比于传统系统预测模型,大大降低了对训练数据量的要求,取得了较为满意的短时交通流预测效果。     

基于时空特性和RBF神经网络的短时交通流预测

针对实际交通流变化具有较明显的动态性、周相似性和相关性,提出一种基于交通流的时空变化特性和RBF神经网络的短时交通流预测方法。该方法充分挖掘和利用了交通流时间序列的周相似性和相关性,以及相邻路段上交通流的相互影响因素,结合RBF神经网络自学习、自组织、自适应功能和大范围的数据融合特性对交通流进行短时预测。用实例进行了仿真计算和分析,结果表明该方法能够提高交通流的预测精度。     

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。     

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%，优于卡尔曼滤波和LSTM自编码器组合模型的7.4%；模型训练时间为85 s，低于标准LSTM模型的101 s。      

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。     

基于偏差分析的交通事件自动检测算法

高速公路事件检测是交通管理与控制中十分重要的环节。将交通流动态预测与事件检测相结合,探讨了基于偏差分析的事件识别方法。该方法对3个主要的交通流参数,交通量、地点车速和时间占有率进行动态预测,对预测值与实际值的偏差进行统计分析,明确了事件检测的具体步骤和事件发生概率的计算模型。该方法不受检测路段具体位置和时间的限制,具有较高的检测率和较小的误报率,有助于管理人员制定决策。     

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。      

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。     

路段短时交通量预测自适应控制法

基于自动控制理论,文章提出一种路段短时交通量的动态预测算法。以历史交通量观测数据为输入,下一时刻交通量预测值为输出,构造了单输入单输出的离散时间动态系统,设计了反馈控制回路和自适应PID控制器对预测结果进行修正。实例分析表明,该算法能较快跟踪交通量的变化,实时修正算法,能实现时间和空间上的移植。