基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

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。     

基于BP神经网络的短时交通流预测

对比分析短时交通流预测模型,对BP神经网络预测算法的原理进行分析说明,用BP神经网络建立短时交通流预测模型,利用华南快速路的实测交通流数据来验证模型的可行性。     

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。     

基于多视图时空卷积的交通流量预测模型

交通流量预测一直是智能交通系统的首要任务。由于交通流量序列具有复杂的时空依赖性,使得对其准确预测变得极具挑战性。现有很多工作主要基于循环神经网络、图网络以及Transformer模型构建交通流量预测模型。考虑到卷积网络具有计算效率高以及特征提取能力强等优点,提出基于多视图时空卷积的交通流量预测模型。模型在输入编码层对序列数据进行表示学习,并引入了位置信息和时间信息。在时空特征表示学习层,考虑到序列具有不同的周期模式,设计了多个表示学习模块。每个时空表示学习模块,基于一维卷积完成局部时空特征挖掘,然后基于因果卷积实现全局时空特征挖掘。在预测层,引入通道注意力机制提升模型对时空特征利用的有效性。在2个真实交通数据集上的实验结果,验证了MSTC模型在交通流预测任务上的有效性。     

城市快速路匝道控制设计与仿真分析

通过对城市快速路匝道特性的分析,利用神经网络的多模型融合预测交通流,设计了城市快速路协调控制系统,并用仿真实例进行了验证。该系统以匝道控制为手段,减少或消除入口匝道交通流对城市快速路主线交通运行的干扰和影响,使城市快速路能够快速、安全和高效的运行。     

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.      

基于图时空神经网络的多充电站负荷协同预测方法

针对传统充电站负荷预测方法只能实现对单一站点预测的问题，提出一种基于图时空神经网络 （Graph Spatiotemporal Neural Network， GSTNN） 模型的多充电站负荷协同预测方法。定义时空信息图，描述充电站负荷之间的时空关系；构建时空特征提取网络，分别利用图卷积神经网络和门控序列卷积网络提取信息图的空间和时间维度信息，并使用长短期记忆网络 （Long Short Term Memory Networks，LSTM） 挖掘影响负荷预测的外部特征信息；融合提取的所有特征，进行负荷预测。算例结果表明，基于 GSTNN模型的方法能充分考虑时空特征和外部特征的影响，协同多个充电站的负荷数据进行预测，并同时输出各充电站的预测结果，有效提高预测准确度，有助于电网稳定运行。     

基于PCA-LSTM的城市短时交通流预测研究

针对城市交通流序列具有时空相关性难以预测的问题,构建了主成分分析(PCA)和长短期记忆LSTM(Long Short-Term Memory)网络相结合的短时交通流预测模型.以合肥市示范区交通流数据为基础,采用PCA提取与预测站点具有空间相关性的站点,将提取的站点交通流序列作为输入,利用LSTM神经网络实现城市短时交通...     

短时交通流预测研究

对短时交通流进行了混沌识别,表明其具备混沌特性,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,建立了基于混沌理论的交通流神经网络模型,理论上验证了该方法对短时交通流预测的有效性。     

考虑动态空间关系的短时交通流预测方法

为有效提取交通流的时空特征,提升交通流的预测精度,研究了基于动态时空图卷积网络的短时交通流预测模型（DySTGCN）。DySTGCN不仅实现了对交通流时空维度的信息建模,而且考虑了时间维度信息对空间维度信息的影响,创新性提出了基于时间信息的空间拓扑结构——时变空间图（spatial topology graph,TSG）,并设计出了1种能够高效、简便地计算时变空间图的深层网络结构。该结构通过编码、解码方式提取不同节点的交通流数据的相关性特征并实现降噪处理。时变空间图反映了交通网络的实时空间特征,基于交通网络中节点空间位置的稳定空间图（stable spatial graph,SG）反映了交通网络的稳定空间特征。TSG与SG在图卷积过程中共同指导交通流预测,更加准确地刻画了交通流的时空特性,以提高预测精度。为测试模型的预测效果,在2个权威公开数据集上进行实验,结果表明：DySTGCN学习到的时变空间图可以较为准确地反映出不同节点的交通流之间的相关性,在平均绝对误差、均方根误差,以及加权平均绝对百分比误差指标上,比其他时空图卷积网络模型如STGCN、ASTGCN等降低了近13.40%、10...     

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.      

城市快速路与高速公路交通流特性的对比分析

基于对我国城市快速路实测数据,对比了快速路交通流模型以及流量在不同车道分布与高速公路交通流特性的异同,结论表明,当前我国城市快速路的交通流特性与国外高速公路的交通流特性有些是相似的,有些则存在较大的差异。     

基于充电健康因子优化和数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测

针对因选取的健康因子不理想导致锂电池剩余使用寿命（RUL）预测精度不高的问题,提出了一种基于充电健康因子优化和数据驱动的电池RUL预测方法,首先提取电池充电过程中的各种健康因子,再使用两步最大信息系数法优化特征子集得到优化的健康因子,最后使用带有注意力机制的时间卷积神经网络（ATCN）预测电池的剩余使用寿命,通过对美国国家航空航天局（NASA）锂电池老化数据的研究,验证了所提出的锂电池RUL预测框架,并与简单循环神经网络（SimpleRNN）、长短期记忆（LSTM）神经网络和门控循环单元（GRU）神经网络等建模方法进行比较,结果表明,所提出的方法在各数据集上均取得了最优的预测结果。     

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。     

区域交通流的时空预测与分析

论述了短时交通流预测模型的分类、特点和适用条件。通过历史交通流量记录运用最优抽样间隔数据分析发现,在城市道路网络中,路口自身和近邻路口的交通流数据之间存在紧密的时空关系。利用时空自回归移动平均模型来建立路口间交通流的时空关联关系,用于区域交通流的短时预测和时空分析,并详细介绍了该模型的数学描述和建模过程。采用长安街及其沿线路口的区域交通流量作为试验数据,验证了该模型在交通流的短时预测和时空分析中的可行性。该模型在考虑预测值所在位置时间序列的同时,也考虑到了空间上相邻位置的时间序列,大大提高了短时交通流预测的准确性。     

城市快速路交通流分形预测算法的研究

根据城市快速路交通网络几何结构及交通流的混沌性,在分析交通流分形特性的基础上,应用小波系数方差法求解Hurst系数,同时建立了城市快速路交通流分形预测模型.利用实测数据,运用分形预测模型对上海市高架路的交通流进行了预测及误差分析,探讨了交流量不同状态下,即不同时段相同时间尺度,同一时段不同时间尺度;同一时段同一时间尺度下不等长数据序列的交通流分形特性及预测结果,并与传统方法进行比较,验证了模型的有效性及正确性.     

基于小波优化GRU-ARMA模型的空中交通流量短时预测方法

空中交通流量短时预测是空中交通管理的基础,是有效缓解交通拥堵问题的前提。为提高空中交通流量短时预测的精度,减小空中交通管制员的工作压力,提出了基于小波优化GRU-ARMA的空中交通流量短时预测方法。在传统预测方法的基础上,通过小波变换对原始流量数据进行多尺度分解,提取不同频率交通流量的细节特征,对原始流量数据进行预处理。同时,根据小波变换,在低频处将频率细分作为趋势项,高频处将时间细分作为噪声项。其中,趋势项反映了空中交通流量随时间演化的整体趋势性,噪声项反映了随机因素对空中交通流量的综合影响。使用门控循环单元（GRU）神经网络模型预测趋势项,自回归滑动平均模型（ARMA）模型预测噪声项;将趋势项和噪声项的预测值叠加,得到最终的短时流量预测值。误差分析表明,该方法在每个预测点上的误差保持在2%左右,预测效果稳定;而直接采用原始流量数据进行预测的GRU、BiLSTM、CNN-LSTM神经网络模型及单一的ARMA模型,每个点的预测误差在5%~37.14%之间。与GRU、BiLSTM、CNN-LSTM神经网络模型相比,该模型的预测精度分别提高了3.02%,5.39%,5.05%。      

基于改进型CTM模型的城市快速路交通事件仿真

交通事件是城市快速路拥堵的重要原因,有必要对交通事件发生后的交通流特性进行分析。为更好地适用于城市快速路交通流仿真,引入元胞密度和元胞长度2个参数,改进了传统元胞传输模型(CTM)。在Matlab上建立改进的快速路元胞传输模型,考虑不同交通密度条件下拥堵形成过程和消散机理,选取了交通事件后的交通流特征指标并定量计算。结果表明,改进的CTM模型能较好地对城市快速路交通事件仿真,不同交通密度下的交通事件引起的交通流特征有很大差异。     

城市快速路交通流特性分析

城市快速路是城市道路网的主骨架,对交通状态进行状态划分及稳定性分析,结合城市快速路交通信息采集系统的交通流检测数据,对速度一流量关系模型进行分析,建立了城市快速路快速交通流流量、速度、占有率关系模型,并进行交通流基本参数时变特性和空间特性分析。首先利用基本图理论,对3种城市快速路交通流状态进行稳定性分析。随后,结合北京市典型路段实测数据散点图,对各种速度一流量关系模型的适用范围和适用程度进行对比分析,从而得出Greenshields模型的拟合效果最好。最后分析交通状态转换过程中的交通流参数时变特性和空间特性,对实际交通疏导有指导意义。