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。     

高速公路出入口收费车道数研究

根据收费站交通流特征、通行能力、收费方式、服务水平等,找出适合高速公路出入口收费车道数的计算方法,为今后高速公路收费设施规模的确定提供技术支持.根据2007年山东省高速公路的出人口交通流量数据,采用排队论分析收费站车流量,对收费站交通流分布特征、收费方式、收费时间、收费车辆延误、最大通行能力和服务水平等进行分析.根据实际数据与预测结果相对照,预测结果能够满足高速公路收费站的需求.山东省部分高速公路收费设施的改扩建已经采用了本研究结论.     

基于改进GA-BP的模糊神经网络在高速公路交通量预测中的研究

科学准确预测运营期高速公路通行量能够对运营决策提供关键性支撑,同时,对高速公路路网建设规划、国民经济评价及投资效益分析也至关重要。人工神经网络算法能够映射高速公路交通量产生与变化的非线性和复杂性规律。为了提高传统BP网络高速公路交通量预测精度,提出了改进算法,通过遗传算法优化网络初始权重,引入峰值理论和模糊算法提高网络模型对较大流量的预测准确度;将优化算法应用于网络模型,建立了基于改进GA-BP的模糊神经网络高速公路交通量预测模型;模型应用于太原市绕城高速公路长风东收费站交通量预测,将预测值与实际统计值进行对比;应用结果验证了改进神经网络模型的有效性和准确性。     

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。     

BP神经网络在通道交通流预测中的应用探索

利用通道交通流参数在通道相邻路段的传动机理,分析上下游交通流特征参数的耦合关系,提出通道交通流预测技术,并基于传统数理方法建立交通流预测模型的局限性,提出神经网络模型。利用遗传算法不断优化网络权值,并通过改变网络隐含层节点数以及网络各层之间的转移函数提高网络模型的预测精度,实现通道下游交通流的实时预测。     

双车道高速公路追尾事故实时预测模型

现有的高速公路实时事故预测模型对高速公路信息化采集设备的布设密度和采集的数据粒度要求很高,在低信息化的高速公路管理工作上难以得到应用.结合国内高速公路信息化现状,使用单个检测器所采集的数据,对高速公路追尾事故实时风险进行研究.基于江苏省扬州市启扬高速公路上布设的超声波交通流检测器所采集的交通流数据,采用配对案例对照方法和二元逻辑回归,建立了双车道高速公路追尾事故实时预测模型.对事故前5~20 min的交通流数据分别构建流量时空矩阵、速度时空矩阵、平均车头间距时空矩阵,通过引入矩阵特征值简化建模过程并避免了指标间的相关性过高问题.模型总体精度85.7%,事故预测精度33.3%,误报率低于2%,相比已有模型总体预测精度较高,误报率较低,表明了该方法应用于追尾事故实时预测领域的可行性和有效性.      

天津高速公路收费站拥堵现状及解决对策分析

收费站拥堵是引发高速公路拥堵的重要原因,也是制约高速公路服务质量提升的最大软肋.该文在对天津高速公路收费站调查的基础上,分析了高速公路拥堵收费站的现状,以及造成拥堵的原因.针对高速公路收费站拥堵问题,从提高收费管理服务水平、提高应急处理能力和完善收费站土建设施建设3个方面提出解决拥堵问题的对策.     

基于改进支持向量机的交通流量预测算法研究

城市交通流具有复杂性、时变性和随机性,如何实时准确的预测交通流量是实现智能交通诱导及控制的前提.结合交通流的时间序列特性,提出基于改进支持向量机的交通流预测算法,该算法能够克服神经网络预测的不足,对支持向量机算法在嵌入维数、核函数和参数选择上进行了改进.实验仿真结果表明,该算法具有很好的预测精度和适用性.     

基于S型函数预处理的RBF神经网络交通流量预测

根据交通流复杂性的特点,提出了一种基于S型函数标准化数据预处理的交通流量RBF网络预测方法,缩短了RBF网络训练时间;同时采用OLS算法有效降低RBF网络训练的随机性。实验仿真结果表明,该算法可用于实时交通流量及参数预测,并具有可靠的精度和较好的收敛速度。     

基于实时多模态时空数据的时空图卷积网络精准鲁棒交通流预测模型

随着我国城市规模的不断扩张,绕城高速公路被各大城市相继采用,在疏导城市过境交通、缓解市内拥堵、提高通行效率等方面起到积极作用。然而,少有学者针对绕城高速公路开展全面和系统的研究,在其交通流特性、态势评估预测、运营管理措施等方面有着较大的研究空间。传统基于单一或部分数据源进行交通预测受到数据源的限制,在精准度、鲁棒性和实用性上都有待提高。本研究选择成都绕城高速公路(国道G4202)作为试点路段,基于系统视频智能分析平台对车流速进行实时监测,并基于实时多模态时空数据的时空图卷积网络进行精准鲁棒交通预测模型的研究。该方法结合了时空图卷积网络以及卡尔曼滤波(Kalman Filtering)校正相点的未来演化规律,预测模型通过自学习对比实际交通监测数据进行优化,并提供交通预测模型的有效性与可信度评估。实际交通流数据测试结果表明,文中所提出的预测模型与传统预测模型相比具有更高的预测精度,是一种有效的交通流预测方法。     

交通流实时预测的混沌时间序列模型

针对城市交通流普遍存在的混沌特性,介绍了一种改进的加权一阶局域预测模型,并将其应用于交通流实时预测中。为了进一步提高算法的精度与速度,对最优邻域的点数进行动态选择,通过改进,使之成为一种鲁棒性强、预测精度高的实时预测算法,并能有效地用于短时交通流的预测问题中。仿真结果表明:该算法完全满足实时交通流预测的需要,为交通信号智能控制和交通流诱导奠定了坚实的基础。     

基于ATT-LSTM模型的高速公路交通事件持续时长预测

为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律，研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性，基于循环神经网络理论，从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系；通过引入长短时记忆网络，结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性，构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例，开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证，对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度，并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明:使用同一数据集，注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43，平均绝对百分比误差为25.24%，均方根误差为21.17，预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中，事件类型所占权重最大为0.375，其次分别为车道数、车辆类型、天气等；采用立交出入口小时交通量作为修正参数，可以进一步提升预测精度，预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度，为公路安全高效运行提供技术支持。      

基于非参数回归的短时交通流量预测与事件检测综合算法

针对目前短时交通流预测存在的问题 ,提出一种基于非参数回归的短时交通流量预测与事件检测综合算法框架并对框架中的每个步骤进行详细说明。为了进一步提高上述算法的精度与速度 ,对传统的非参数回归算法做了两方面改进 :基于密集度的变 K搜索算法与基于动态聚类和散列函数的历史数据组织方式。通过这些改进 ,使得上述基于非参数回归的算法成为一种“无参数”、可移植、高预测精度的实时预测算法 ,并能有效地用于短时交通流的预测问题中。现场实验充分表明该算法完全满足实时交通流预测的需要。     

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.      

高速公路模糊神经网络限速控制与仿真研究

高速公路限速控制是一个非线性时变系统,难于用数学模型准确建模,提出一种模糊神经网络实现限速控制。本文阐述了网络的结构和学习算法,根据高速公路车辆群状态、路面性能、气象条件等,建立交通流速度限制模糊神经网络模型,并进行了仿真研究。仿真结果表明网络训练速度快、精度高,适合交通流限速控制的在线建模。该方法切实可行,可使交通流更加均匀、稳定,从而提高主线运行的安全和效率。     

基于相似性的短时交通流预测

为了提高短时交通流的预测精度,更加精确地进行交通流规划和管理,引入了一种基于相似性的短时交通流预测方法。用该方法研究了美国加州高速公路某单点交通流在时间尺度上的相似性,发现同"星期几"交通流的相似性比相邻几天交通流的相似性大。在此基础上,建立了小波神经网络模型,将4个同"星期几"的交通流数据和相邻4天的交通流数据分别构成一组,各自采用200多组数据分别训练小波神经网络,然后对同一天的交通流进行了预测,发现前者的MRE、MSPE值比后者低,EC值比后者高,说明前者的预测精度高于后者,验证了所提方法的有效性。     

基于Matlab的高速公路交通流 RBF神经网络建模

通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析,提出用Matlab神经网络工具箱建立了交通流RBF模型,讨论了RBF网络设计过程中的参数设置,仿真结果表明了RBF模型的有效性.由于Matlab提供的RBF的实现算法具有自适应确定网络结构和无需人为确定网络初始权值的优点,因此减少了网络训练的随机性,提高了训练精度.     

交通流分流模式下高速公路收费年限研究

中国高速公路正处于发展时期,新建高速公路会对已建成通车高速公路的交通量产生影响,导致通行费改变,继而影响已建成通车高速公路的收费年限.该文通过分析高速公路的相关数据,预测相邻新开通路段对所研究高速公路路段的分流比例,在考虑相邻路段存在交通流分流影响的情况下,采用成本反算法、收支平衡法、复利计算等方法,提出高速公路收费年限的计算方法,进而计算出高速公路的收费年限.     

基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测

根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构。采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率。仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。     

基于深度学习的时空交通流预测算法

在智能交通系统中,准确地预测交通流量对优化交通管理和提高城市整体流动性起着至关重要的作用。随着深度学习技术的广泛应用,人们对交通流时空特征提取展开了深入的研究。本文提出了一种基于图卷积网络和Transformer的交通流预测算法,利用深度学习算法的强大功能来捕获交通动态数据中固有的复杂的时空模式。首先,通过时空图卷积网络提取空间特征;其次,通过Transformer动态地提取全局时间依赖关系;最后,为了验证该算法的性能,我们在真实交通数据集上进行了大量实验,结果表明该算法的预测准确性优于对比模型。