一种路网交通流参数的融合预测方法

提出了数据驱动与中观交通仿真融合的交通流预测框架.该框架将数据驱动 方法在路网局部断面和路段的高精度预测能力与中观交通仿真的路网范围预测能力结 合起来,通过可信度高的路网局部断面和路段预测值,在线修正中观交通仿真模型的参 数,使得中观交通仿真模型能够逼近、反映交通流运动趋势,提高路网范围交通状态预测 精度.通过结合路段旅行时间预测与中观交通仿真的实例分析证明,断面和路段预测和中 观交通仿真结合发挥了两者各自的优势,预测结果优于单一的中观交通仿真方法.     

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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.     

基于双向自适应门控图卷积网络的交通流预测

针对路网交通流时空依赖上的高度复杂性以及数据污染的现实性,基于图神经网络构建一种新型时空融合交通流预测模型。考虑交通流数据中的缺失、异常与噪声,模型首先对数据进行特征重构与融合,在保持时序特性的前提下,以滑动时间窗口平滑交通流特征信息,做好数据准备。考虑交通流的实际有向性,主体模型采用正、反双路网络设计以分向学习交通流时空特征的有效表示。双路网络结构相同,以轻量有效的因果卷积作为模型的时序特征提取器,以多层自适应门控图卷积神经网络作为模型组件提取空间特征,实现信息的自适应聚合与传播,再通过纵向信息聚合层轻量化地实现不同局部视野下的信息融合,基于注意力有效权衡两路网络的信息贡献并将其聚合,建立双向自适应门控图卷积网络交通流预测模型。在真实交通流基准数据集PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08上进行模型的有效性验证,结果表明,所建模型在4个数据集上3个预测精度指标均优于基线模型。同时,相较于最先进的基线模型时空同步图卷积网络与时空融合图神经网络,所建模型能以数倍甚至数十倍比例的参数轻量化与低训练时间代价获得更高的预测精度。     

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。     

基于多源交通数据融合的短时交通流预测

不同类型交通检测器所获取的交通数据中包含了不同的交通信息,交通流预测在交通管理与控制中具有重要作用,基于此,进行了多源交通数据动态加权融合和短时交通流预测。在综合分析多源数据特性及其融合优势的前提下结合遗传算法的全局搜索及小波神经网络的自适应学习优点,提出了基于多源数据融合与遗传-小波神经网络(GA-WNN)的短时交通流预测模型。通过实例验证分析,基于GA-WNN的交通数据融合方法比其他方法更有优势;同时,多源数据融合的预测精度优于单一数据源的短时交通流预测序列,从而能为交通管理者的判断决策与交通出行者的路径选择提供更准确、全面的交通信息。     

考虑大型车因素的城市路网交通流速度预测

针对大型车影响交通流速度问题,提出一种考虑大型车因素的路网交通流速度预测方法.首先根据二流理论将路段分为行驶流和排队流两部分;其次通过对路网路段的时空分析,将路段按旅行时间进行聚类,确定预测时长指数;再根据大型车特征与路段交通流速度的关系,引入大型车因素;最后使用GRU(gated recurrent unit)神经网络实现交通流速度预测,并利用VISSIM仿真进行验证.研究结果表明:考虑大型车因素可提高城市路网道路交通流速度的预测准确度.     

考虑多特征的高速公路交通流预测模型

为准确预测高速公路交通流，缓解高速公路交通拥堵现象，本文提出一种考虑多特征的高速公路交通流预测模型。首先将高速公路当前道路与上下游的交通流、天气等数据转化为一个二维矩阵，并利用滑动窗口模型获得输入样本的最佳长度；然后将样本数据输入集成深度学习模型训练并提取交通流数据的特征，随后输出预测结果；最后，将某高速公路交通流数据用于工作日和节假日两组实验。结果表明：集成深度学习模型比单一模型预测高速公路交通流的效果要好，工作日的高速公路交通流预测精度远高于节假日，本文模型将平均绝对误差由 6.40辆·(20 min)-1 降到5.450辆·(20 min)-1，说明考虑多种因素可以提升高速公路交通流预测精度。     

基于组合深度学习的快速路车道级 速度预测研究

随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.     

基于组合深度学习的快速路车道级速度预测研究

随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.     

区域路网交通信息提取方法

为提取区域路网交通信息,基于物元分析理论提出了道路交通状态的判别方法．将交通状态的判别结果作为决策属性,综合考虑道路等级、时间及交通参数,构造区域路网的交通流特征信息表．用粗糙集方法提取交通流特征．用区域路网交通流特征提取示例验证了提出的方法的有效性．该方法可实际应用于在线交通状态判别和历史数据库的交通信息提取．     

基于深度学习的短期交通流预测方法综述

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明：针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方...     

基于射频数据的道路交通流路径识别优化模型

针对非RFID(Radio Frequency Identification)覆盖道路交通流路径识别误差较大等问题，本文提出基于FCD(Floating Car Data)校核下RFID道路断面交通流路径识别优化组合模型。首先， 利用平移不变小波变换将RFID初始数据切分为可追溯交通流、非追溯交通流及随机项；然后，根据统计路段中浮动车数量将路段分为Full、Defect、Null这3类，并建立FCD-RFID追溯路径模型识别可追溯交通流路径构成，同时，提出考虑出行时间、道路等级和驾驶偏好因素的综合成本阻抗效用函数，通过路径感知随机用户平衡分配模型估算非追溯交通流与随机项路径；最后，通过路径叠加识别断面交通流最终路径构成。结果表明：相较于单一RFID交通流路径识别，组合模型具有更高精度，MAE(Mean Absolute Error)为 72 辆，较单一 RFID 算法下降 62.5%，MRE(Mean Relative Error)为9.5%，下降72.2%；在非RFID覆盖校核道路中，组合模型MRE为13.3%，较单一 RFID算法下降82.0%，有效验证了本文模型的可行性及适用性。     

考虑人口效益的城市路网OD 矩阵推算模型

交通分布数据获取难度大、成本高，是制约交通工程师开展交通预测的主要因素. 为提高效率、降低工程实践中的预测成本，对城市路网OD矩阵可预测性展开研究. 描述3 种交通分布推算模型并以广州为例，给出交通流概率分布及发生量概率分布. 通过回归分析及残差分析探究发生量与人口、经济的关系，提出考虑人口效益的靶向双联模型(称为TDM模型). 根据误差分析验证4 种模型准确度，并将模型应用于深圳市. 结果表明：交通流及发生量概率分布具有高度异质性，遵循Zipf 定律；发生量与人口、经济相关性强，拟合优度为0.87； TDM模型精度略低于重力模型，但高于其他两种模型，且在深圳市推算效果良好. 综合预测精度、成本和效率，TDM模型更适合预测城市道路交通分布.     

机器学习在道路工程领域的应用研究进展

道路工程是国民经济发展的重要公共基础设施之一，机器学习是提高道路工程领域数字化、自动化和智能化的重要方法.为全面了解机器学习在道路工程领域的发展及应用，在阐述机器学习基本理论的基础上，分析机器学习在道路工程材料、设计、施工、运维和预测方面的研究现状.研究表明，道路工程领域已开展了不少机器学习研究，但道路工程各方面机器学习智能化发展存在不足，实际应用存在一定局限性；未来发展需深入探索大数据、深度学习、神经网络等智能技术在道路工程全生命周期的融合，促进道路工程领域机器学习等智能研究发展.     

基于小波去噪和最优权重信息融合的短时交通量预测

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律。信息融合技术可以对不同传感器数据进行综合处理,去除冗余、克服歧义,得到比任何单个数据源更全面、更准确、更可靠的信息。综合考虑道路交通量预测的实时性、准确性和可靠性,运用基于小波分析的去噪和现代信息融合思想,提出了一种基于小波去噪和最优权重的信息融合预测方法,并用实际数据进行验证。实证分析的结果表明,该方法能够有效提高交通量的预测精度。     

基于多周期组件时空神经网络的路网通行速度预测

针对当前路网通行速度预测方法存在的中长周期预测准确性和稳定性不足、自适应路网拓扑空间关系建模能力有待进一步提升等问题,以多尺度卷积算子及门控循环单元为核心单元,提出一种面向路网通行速度预测任务的多周期组件时空神经网络模型。首先,根据路网交通感知数据的周期特性,将其规约为周、日和近期这3种不同粒度的时间-空间-特征三维矩阵,并输入至3个共享网络结构的周期组件。其次,在每部分组件中,利用多尺度卷积核捕获多因素非线性相关性与不同空间视野大小的路网节点空间相关性。然后,对每个路网节点的时序特征使用门控循环单元提取交通数据长时依赖关系,引入残差学习框架,提高网络训练效率并防止梯度弥散。最后,自适应加权融合通过预测卷积层的每部分周期组件预测结果生成预测时段内路网交通通行速度。为验证所提方法的有效性,基于两个公开的交通状态数据集进行实验分析,并选取当前主流的深度神经网络模型作为对比基线模型。结果表明,所提方法在可接受的执行时间内,在两个数据集上平均绝对误差、平均平方误差和平均绝对百分比误差分别为 2.55、3.94 和 10.75%,1.57、3.52和3.44%,在预测准确性与中长时多步预测稳定性方面均优于其他基准方法。     

基于PFV策略的连续型元胞自动机交通流模型

科学合理的微观交通流仿真模型是研究交通控制手段有效性的关键.本文结合一种考虑驾驶员视野内前后多车影响的跟驰策略，建立了连续型元胞自动机交通流模型.仿真实验表明，仿真数据与实测数据有较好的拟合性，仿真得到的 K-Q、K-V和 Q-V图能较好地反映实际道路交通流的失稳现象，所建立的模型具有适应不同场景的兼容性与灵活性，能够作为研究我国实际道路交通流问题的仿真工具.     

基于PFV策略的连续型元胞自动机交通流模型

科学合理的微观交通流仿真模型是研究交通控制手段有效性的关键.本文结合一种考虑驾驶员视野内前后多车影响的跟驰策略，建立了连续型元胞自动机交通流模型.仿真实验表明，仿真数据与实测数据有较好的拟合性，仿真得到的 K-Q、K-V和 Q-V图能较好地反映实际道路交通流的失稳现象，所建立的模型具有适应不同场景的兼容性与灵活性，能够作为研究我国实际道路交通流问题的仿真工具.     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

基于Optima的实时在线交通流预测方法研究

目前城市道路交通流预测主要是基于物理模型、数理统计特性并融合部分智能预测算法来实现的,而对于一些影响预测效果的重要交通因素,诸如FIFO原则、交通信号控制方案等在现有的预测方法因无法很好地引入和描述而忽略.本文提出了一种基于Optima系统实现的实时在线交通预测方法,通过建立路网模型、需求模型及初始OD矩阵获取路网实时状况,并通过构建关联数据库实现实时路网模型信息、交通信号控制信息的有效对接,依据TRE算法预测路段进出口的累积流量并结合模型分配值、历史数据实现实时在线交通预测.以北京市望京区域为例进行仿真验证,通过误差分析,获得了较为理想的预测效果,验证了该预测方案的有效性.