基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理，本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上，利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network，ConvLSTM)，分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型，和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示，有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段，两种模型均能够有效预测泊位占有率；在政策发生变化时段，无政策模型的预测误差出现激增，但有政策模型的预测误差依然保持平稳，表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

基于SVM-LSTM的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别

为利用智能车路协同系统内实时交互信息有效提升交通系统的安全性,提出了基于交通业务特征的交通信息可信甄别方法;重点构建了基于支持向量机(SVM)-长短时记忆(LSTM)神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型,包括基于SVM的车辆跟驰行为识别模型和基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型;设定了表征车辆行驶状态的特征向量,基于SVM的车辆跟驰行为识别模型将车辆行驶状态分为跟驰与非跟驰;对于跟驰车辆,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型根据其历史数据进行速度预测;SVM-LSTM信息可信甄别模型通过检验跟驰车辆的预测速度与其实际速度的差是否在合理范围来判断车辆数据的可信性,实现信息的可信甄别;采用公开数据集对提出的模型进行了训练与测试,并构建了不同异常类型和异常幅度的多个异常测试数据集,对基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型进行了验证。研究结果表明：基于SVM的车辆跟驰行为识别模型对车辆行驶行为识别的准确率达到了99%,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型的跟驰速度预测精度达到了cm·s^-1数量级;基于SVM-LSTM神经...     

基于改进LSTM的高速列车牵引电机轴承温度预测模型

为提高牵引电机轴承温度的预测精度,提出一种基于改进LSTM的高速列车牵引电机轴承温度预测模型。该模型引入窥视孔模块,改进了LSTM网络结构,适应长距离时间序列的牵引电机轴承温度数据,设计两层改进LSTM网络构成隐藏层,减少模型的计算量和训练耗时。选取某动车组的历史运行数据进行测试与分析,与标准LSTM、RNN、GRU、SVR预测模型相比,改进LSTM预测模型的均方根误差和平均绝对百分比误差最低,分别为1.158和2.57%,表明改进模型提高了牵引电机轴承温度的预测精度。     

居住区停车泊位需求预测二步骤法

研究居住区停车泊位需求预测模型,采用多元回归与修正系数法相结合的二步骤法,改变传统的多元线性回归和弹性系数法的不足。提出以居住区停车调查为基础,建立停车泊位需求预测模型,将多元回归预测和区位修正系数、建筑类型修正系数相结合,以此预测值作为新建同类居住区停车资源配备的依据。二步骤法既充分考虑了各种影响因素对居住区泊位需求的影响,又对区位和建筑物类型等因子具有一定的弹性控制,实践中有一定的实用性和灵活性。以唐山市为例,选取居住区进行模型方法验证,误差均﹤10%,说明模型预测的有效性。     

基于LSTM网络模型的高速公路软基长期沉降预测

LSTM网络模型相较于一般曲线拟合方法具有容错性好、记忆功能强等显著优势,可有效识别并保存已有数据中的隐藏信息特征.基于以上优势,构建针对高速公路路基长期沉降预测的LSTM神经网络模型,进一步利用高速公路路基长期沉降特征的时序化特点,基于LSTM神经网络模型对其进行预测,结果表明:所构建LSTM模型可有效表征高速公路路...     

基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测

利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet),将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据,输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征,然后引入残差单元加深网络层数,并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性,最后通过权重融合以上3个分量,并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合,从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证,结果表明,该模型与传统预测模型(如ARIMA,CNN,LSTM)相比具有更高的预测精度.     

基于双向长短期记忆网络的公交到站时间预测模型

为实现准确预测公交到站时间，提高城市公交出行分担率，本文提出一种基于双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)并考虑超参数寻优的公交到站时间预测模型。通过引入非线性收敛因子、正弦余弦算子及自适应参数改进海鸥算法对双向LSTM模型实现超参数寻优，并增加Attention机制以提高双向LSTM处理信息能力，构建改进海鸥算法优化增加Attention机制的双向LSTM(ISOA-BiLSTM-Attention)预测模型。使用中国江西省南昌市220路公交GPS数据分方向和分时段预测车辆到站时间，验证模型预测精度。结果表明：整体上来说，Attention机制优化后的双向LSTM模型比单独采用双向LSTM模型预测精度更好；改进的海鸥算法可对双向LSTMAttention模型实现较好的优化效果，相较于现有模型及标准海鸥算法(SOA)优化双向LSTMAttention模型，ISOA-BiLSTM-Attention对于不同方向及不同时段公交到站时间预测的平均绝对百分比误差、均方根误差及平均绝对误差至少分别降低5.96%、9.87%及7.99%；同时，ISOABiLSTM-Attention具有最大的模型...     

新城区CBD区域停车需求预测方法

在总结现有停车需求预测模型及新城区CBD区域停车特征的基础上,分析了现有模型对新城区CBD区域停车需求预测的适应性。针对现有模型在停车预测时存在的不足之处,综合考虑新城区CBD区域用地特征及交通特性,根据出行吸引强度及交通方式划分,构建适用于新城区CBD区域的停车需求预测模型,并结合济南西客站片区CBD区域进行实例验证。结果表明了该预测方法的可行性及结果的合理性。