基于多核自适应网络的高速公路交通流预测方法

针对高速公路各路段交通流信息差异较大这一现象,为提高交通流预测准确率,将注意力机制引入卷积神经网络,建立描述交通流时空关联特征的多核自适应网络(Multi-Kernel Adaptive Network,MKAN).首先对输入的历史交通流数据进行多分支卷积,获得不同尺度的交通流特征;然后根据输入信息自适应调整各卷积分支...     

基于CNN-SVR混合深度学习模型的短时交通流预测

精准且快速的短时交通流预测是智能交通发展的重要组成部分.本文针对当前交通流预测模型不能充分提取交通流数据的时空特征、预测性能容易受到外界干扰因素影响的问题,提出一种基于深度学习的短时交通流预测模型,该模型结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与支持向量回归分类器(Support Vector Regression,SVR)的特点:在网络底层应用CNN进行交通流特征提取,并将提取结果输入到SVR回归模型中进行流量预测.为验证模型的有效性,取G103国道的实际交通流量数据进行试验.结果表明,提出的预测模型与传统的预测模型相比具有更高的预测精度,预测性能提高了11%,是一种有效的交通流预测模型.     

考虑噪声影响的短时交通流预测模型及验证

为进一步提高交通流预测的精确性，相较于忽略噪声影响的传统预测方法，提出一种基于小波变换的双向长短时记忆神经网络-自回归滑动平均模型的预测模型(WBLA)。WBLA模型首先采用小波变换，将交通流数据分解为特征项及噪声项，在此基础上，对特征项采用双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)进行预测，对噪声项采用自回归滑动平均模型(ARMA)进行预测，最后对两项预测结果求和作为最终的预测结果。将未考虑噪声影响的其它基准方法作为对比模型，在美国加州高速公路交通流数据集上进行测试及验证，实验结果表明：WBLA模型同未考虑噪声影响的次好模型相比，MAE、RMSE和MAPE分别下降17.86%、15.98%、16.39%,表明WBLA模型符合实际交通流速度变化趋势，模型合理性得到验证。     

不完整信息下城市交通速度修复算法

通过深入分析不完整信息数据的交通流路段速度,提出神经网络与线性回归组合模型的速度修复算法,利用相关性分析在交通流数据中找到路段速度在时间和空间上影响因素,将在时间上影响路段速度的因素作为神经网络模型的输入变量,将在空间上影响路段速度的因素作为神经网络模型的输入变量,分别输出路段速度预测结果,将以上模型预测结果作为线性回归模型输入变量,最终得出路段速度二次预测结果。     

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已有的交通流参数模型无论是基本图还是三相交通流理论都是基于高速公路交通流数据进行研究,由于高速公路和城市快速路具有不可忽视的差异,以高速公路交通流数据为基础建立的交通流参数模型难以符合城市快速路交通流运行的实际情况.本文根据实测的城市快速路交通流数据,采用线性回归分析建立城市快速路速度—占有率模型、交通流率—占有率模型和速度—交通流率模型,应用最小二乘法估计模型参数,并以F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验.最后,在建立交通流参数模型、明确交通流参数之间关系的基础上,对城市快速路交通流状态进行了划分.本文建立的交通流参数模型,对交通流短时预测和交通流状态判别具有应用价值.     

考虑多维动态特征交互的高速公路实时事故风险建模

为探究天气和道路等特征,以及交通流、天气、道路及时间等多维动态特征之间的交互作用对实时事故风险预测模型精度的影响,本文基于京哈高速公路北京段的事故数据,以及匹配的交通传感器数据、天气数据和道路特征等,构建4个数据集,分别为只包含交通流变量,包含交通流变量、天气及时间特征变量,包含交通流变量、道路及时间特征变量,包含交通流变量、天气、道路及时间特征变量。从考虑多维动态特征的交互效应出发,基于深度交叉网络,提出一种新的实时事故风险预测模型。结果显示,本文所构建的深度交叉网络模型比其他几种实时事故风险预 测方法显示出更高的精度。模型的AUC值(Area Under Curve)可达0.8562,在0.2的概率阈值下, 可以正确分类84.26%的非事故数据和77.55%事故数据。结论表明,本文采用的多维动态特征交互样本条件下的深度交叉网络模型能够有效地预测高速公路交通事故,可为我国高速公路安全管理部门提供理论与技术支持。     

基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型

为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化.     

基于Robertson 模型的异质交通流车队离散研究

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号协调控制提供理论基础,结 合异质交通流条件下的车流特征和Robertson 模型计算速度快的优点,对多股交通流分别建 模,并在此基础上构建异质交通流车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析下游交叉口到 达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型和Robertson 模型与实际 数据进行比较分析.结果表明,与Robertson 模型相比,本文模型能够更好地描述异质交通流条 件下的车队离散规律,平均预测均方误差减少了8.29%.     

基于小波神经网络的短时交通流预测

针对现阶段城市道路交通短时交通流预测精度不高的局限性,将小波变换引入到城市道路交通预测过程中,提出一种基于小波神经网络的预测方法。运用美国加州高速公路通行能力度量系统数据作为数据来源,应用小波变换和BP神经网络相结合对其进行预测,然后对预测结果数据进行分析,并对短时交通流进行综合评价。实验表明,该方法与传统的BP神经网络相比较,在短时交通流预测方面具有较好的有效性和优越性。     

智能网联环境下基于混合深度学习的交通流预测模型

为适应未来智能网联环境下精细化交通流预测需求，提出一种基于混合深度学习 (Hybrid Deep Learning, HDL)的车道级交通流速度预测模型. 模型以智能网联系统强大的数据采集和计算能力为基础，采用集成经验模态分解算法将原始速度序列分解为多个固有模态函数分量和残差分量，并将所得分量重构为模型输入；利用双向长短期记忆神经网络和注意力机制，构建深度学习模型框架；为检验模型预测精度和可靠性，选择北京市二环路多个连续车道断面速度数据进行算法验证. 结果表明，HDL模型在不同车道均有理想的预测结果，单步和多步预测精度均显著优于对比模型.     

基于混合AGO-SVM的高速公路短时交通量预测研究

提出一种混合AGO-SVM高速公路交通量预测方法,原始交通量数据通过累加操作生成有规则的数据,预处理后的规则数据使用支持向量机法进行建模并预测,预测数据进行逆累加操作,获得下一时刻高速公路交通量的预测值,数据进行更新并保持样本序列不变从而进行高速公路交通量递推预测. 应用西宝高速交通量实际观测数据验证算法的有效性. 试验结果表明,在几种指标下该方法的预测精度比灰色模型法和支持向量机法的预测结果有所提高,是一种有效的高速公路交通流量预测方法.     

时空因素影响下在线短时交通量预测

考虑交通流的时空因素进行短时交通流预测,能够提高预测的精度.为此,引入径向基核函数,将复杂的预测问题转化为高维空间的回归问题;然后,基于支持向量回归机并考虑时空因素影响作用建立在线的短时交通量预测模型,通过网格搜索的方法对模型参数进行优化;最后,构造时间-空间状态向量,通过不同的状态向量对时间和空间维度的影响进行了分析.利用高速公路检测器数据,对比不同模型的精度,对在线短时交通量预测模型的有效性和可行性进行了验证.结果表明：在线模型精度优于传统的支持向量回归模型,考虑时空因素影响后交通量预测模型具有更高的精度和稳定性.     

公路交通安全评价方法与体系

交通事故是人、车、路和环境动态系统失调的结果.根据我国的交通特点、地形特征和交通动态系统中人、车、路及环境的交通特性,着重从“路”方面,研究提出与我国交通特色相适应的公路交通安全评价方法,事故相对多发路段判别方法、双车道公路交通安全性预测模型、双车道公路交叉口交通安全性预测模型和高速公路交通安全性预测模型,以及建立公路交通安全评价指标体系的三个层次.     

一种基于深度学习的离散化交通状态判别方法

在智能交通信号控制和交通流诱导系统中,交通环境状态的有效判别是影响交通控制决策的先决条件,本文针对交通流产生的大数据信息,结合深度学习算法提出一种离散化交通状态的判别方法.给出了包括交通状态数据采集、状态数据描述、状态深度学习和判别等功能模块的系统架构,构建了一种离散交通状态编码方法,为深度学习交通状态特征提供了数据基础.模型训练阶段,对采集到的二值和连续值交通状态数据,分别构建了两种不同的深度置信网络实现交通状态特征的无监督学习;模型微调阶段,在整合形成的高层抽象特征向量顶端增加softmax分类器,采用反向传播算法实现参数微调.最后,该方法基于VISSIM微观交通软件进行仿真,实验结果表明,离散交通状态编码方法可有效表达交通状态,基于深度学习的交通状态判别方法相对传统方法具有较高的准确度.     

短时交通流预测模型

针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层BP神经网络模型反映交通流的动态与非线性特点。采用模糊控制算法确定各单项模型的权重,并按不同权重有效组合成新的混合模型。采用西安市某路段30d的交通流量数据验证混合模型的预测效果。试验结果表明:该混合模型的平均相对误差为1.26%,最大相对误差为3.53%,其预测精度明显高于单项模型单独预测时的精度,能较准确地反映交通流真实情况。     

基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标,结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法,提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型,以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示,该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果,是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.     

改进小波包与长短时记忆组合模型的短时交通流预测

为克服非稳定交通流状态下短时交通流预测精度不高、过分依赖大样本历史数据的缺陷,提出一种改进小波包分析和长短时记忆神经网络组合(IWPA-LSTM)的短时交通流预测方法. 利用功率谱细化的思想改进小波包分析算法对小样本交通流时间序列进行多尺度分解和单支重构. 对低频序列和高频序列进行相空间重构,完成长短时记忆模型的逐层构建,实现本地保存并根据预测精度进行自适应更新,将重构的子序列输入模型训练和预测. 将各子序列的预测值叠加输出IWPA-LSTM最终预测值. 实验结果表明,提出的IWPA-LSTM模型在小样本情况下的预测精度优于经典深度学习模型,具有较强的实用性.     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州...