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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. 相似文献
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为解决现有信号控制方法对多态交通流交叉口适应性不足的问题,通过在交叉口设置多功能进口车道和车辆检测器、车道控制器等硬件设施,进行了短时交通流预测基础上的多态交通流条件下交叉口信号配时优化研究。根据交通量预测数据,建立信号控制延误估计模型,以交叉口总延误最小为优化目标选取多功能车道流向,根据每相位最大排队长度逐步优化绿灯时长并实施信号控制。短时交通预测以小波分析为基础,采用RBF神经网络及Markov链分别预测交通流的稳态与随机部分。使用VISSIM软件对设置多功能车道的交叉口多态流信号控制方法进行了交通仿真。分析结果表明:该方法可有效降低行车延误,提高交叉口服务水平。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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实时、准确的交通流预测是智能交通控制和诱导的关键之一,针对实际中短时交通流数据批量增加的情况,为了提高预测模型准确性、缩短运行时间和模型更新问题,文章提出了一种基于批处理增量学习Lagrange支持向量回归机的短时交通流预测模型。仿真实验表明,与传统的支持向量回归机增量学习算法相比,提高了模型的预测精度,缩短了训练时间。 相似文献
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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。 相似文献
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为了充分挖掘快速路交通流时空特性,解决当前城市快速路交通流预测存在交通流时空特性挖掘不充分等问题,进一步提高城市快速路短时交通流的预测精度与效率,研究了基于有向图卷积神经网络和门控循环单元的组合模型(directed graph convolution network-gate recurrent unit,DGC-GRU)的城市快速路短时交通流预测方法。该方法提出空间相关性矩阵并将其引入图卷积神经网络中,构建有向图卷积神经网络用于表征交通流的有向性和流动性。将交通流参数输入有向图卷积神经网络后得到有向图卷积算子,并将有向图卷积算子引入门控循环单元,通过有向图卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,通过门控循环单元捕捉交通流的时间特性,输出快速路交通流预测结果。选取西雅图环形快速路感应器检测数据进行实例分析,对比模型预测效果。结果表明:在数据集与参数设置均相同的情况下,DGC-GRU交通流预测模型的训练收敛速度更快,且平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)均优于对比模型,与传... 相似文献
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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。 相似文献
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传统的交通流预测技术使用静态和离线算法,无法对模型的参数值和内部结构进行在线调整.然而,交通流变化具有明显的动态性,其内在模式会随时间发生变化,导致构建好的模型准确度下降.针对上述问题,提出了基于数据流集成回归的短时交通流预测模型.将不断产生的交通流数据划分成数据块,每个数据块训练1个基础回归模型,然后加权组合为集成模型.通过不断训练新的基础模型,并置换出集成模型中准确度最差的基础模型,实现在线更新.在实测数据上的对比实验结果表明,与静态离线的BN模型相比,模型的均方根误差降低了19.5%,运算时间降低了48.7%,并能够快速适应交通状况发生明显变化的情况,适用于城市主干道路的短时交通流预测问题. 相似文献
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为通过视觉图形实现交通流时序特征可视化,精准掌握交通大数据驱动下交叉口交通主体的移动趋势,构建交叉口短时交通流可视化预测系统。通过Python中的Matplotlib实现交叉口交通流时序可视化,利用ARIMA模型进行短时交通流预测,并以OpenITS合肥市示范区黄山路-科学大道交叉口数据进行实例验证。结果表明,该系统可实时、在线实现不同时段交通流分布规律可视化,并能有效提取交通流时序特征,ARIMA(1,1,0)模型的3个评价指标的预测误差均小于10%,具有较高的预测精度。 相似文献
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应用多层线性模型研究了降雨强度对城市道路交通流平均行驶车速的影响.研究资料包括道路特征数据(25个路段)、广州市城市道路交通流平均行驶车速数据(有效车速样本量超过160万)和降雨量数据(样本量93 462).采集时间从2011年6月至2012年4月一共330 d.基于以上大规模数据,应用多层线性模型(HLM),建立了一个降雨条件下道路交通流车速的短时动态预测模型.结果表明:交通流信息存在嵌套、分层的数据结构,相较于传统交通流研究方法,多层线性模型对交通流影响因素的研究将更为合理;降雨对车速的影响具有普遍的空间变异性,这是因为每个路段具有不同的物理特征;交通流的影响因素之间存在着显著的跨层交互效应,这与传统理论对交通流的认识不同;本文提出的降雨条件下交通流车速的短时动态预测模型具有路段适用性广的突出优点,这与大多数传统交通流模型适用范围较为狭窄的特点较为不同. 相似文献
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《公路交通科技》2017,(5)
为了提高短时交通流的预测精度,向交通管理部门和出行者提供更加准确可靠的交通信息,基于非参数回归与支持向量回归方法的特点,提出了一种混合预测模型(KNN-SVR)。该模型利用K近邻方法的搜索机制,重建与当前交通状态近似的历史交通流时间序列,然后利用支持向量回归原理实现短时交通流预测。针对实际的交通流数据,考虑预测路段上下游交通流的影响,对提出的KNN-SVR模型的预测精度进行了分析。研究结果表明:同时考虑预测路段和其邻近路段交通流影响的KNN-SVR模型具有更好的预测精度,其预测误差最小,平均为8.29%,而仅仅考虑预测路段交通流影响的KNN-SVR模型,其预测误差略高,平均为9.16%;KNN-SVR模型的预测精度优于传统单一的预测方法,如K-近邻非参数回归、支持向量回归以及神经网络方法。 相似文献
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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。 相似文献