T市交通信息共享平台研究及应用
这是一篇关于交通信息共享平台,SOA,DUBBO,交通流量预测,XGBOOST的论文, 主要内容为随着我国经济的快速发展,交通问题逐渐成为了人们关注的焦点。如何利用现代科技加强交通管理,成为了城市发展的重要问题。智能交通系统是提高交通管理与控制能力的重要解决方法,交通信息共享平台对于智能交通系统来说是必不可少的一个平台,起到一个重要的交通枢纽的作用。本研究以T市的交通现状为基础,针对城市交通的主要问题,基于SOA的架构模式,通过Dubbo+SSM框架进行实现,建立交通信息共享平台,同时通过构建梯度提升树模型对交通流量预测模型进行研究,将研究的成果应用于平台的建设过程中。论文的主要研究工作如下:(1)平台构建技术以及交通流量预测模型研究在对信息共享平台进行研究后,找到了适合本平台的架构以及实现技术,对SOA框架,Dubbo框架以及SSM框架进行了介绍。同时对两种预测算法,ARIMA时间序列算法与XGBOOST梯度提升树算法进行了归纳总结。(2)T市的交通现状调研以及平台的需求分析在对T市进行具体调研以及参考大量文献的基础上,对比其他成功案例,对T市的交通问题进行了具体分析。在对交通问题分析的基础上对平台的用户,每个用户不同的需求,以及平台整体要完成的功能,还有平台有哪些非功能性需求进行分析。(3)交通信息共享平台的设计与实现根据对交通信息共享平台的需求分析,对平台的架构以及网络结构进行设计。在顶层设计的基础上,对平台进行详细设计分为逻辑结构设计以及数据库设计。在逻辑结构设计中只要将逻辑结构分为5个模块,信息交互模块,数据库管理模块,信息发布模块,信息处理模块以及平台管理模块。在数据库设计中,主要讲数据库分为分布式的数据库以及集中管理的数据仓库两种类型。我们通过网络对原来子系统的数据库进行连接形成分布式数据库,再通过将子系统历史数据按照业务类别存储的方法构建数据仓库。(4)构建交通流量预测模型并优化论文对获取数据的方法途径进行说明,同时介绍数据的具体结构,并对数据进行预处理的工作。先建立的ARIMA时间序列算法模型对数据进行预测,经过对比找到不足后,将ARIMA时间序列算法作为XGBOOST梯度提升树算法的一个特征,使用3大类特征对XGBOOST算法进行优化。最后对模型预测结果和预测所用时间进行对比评价,改进后的XGBOOST算法预测结果更加准确,运行时间也更短。
基于原子交互的交通卡口可视分析系统
这是一篇关于城市交通,可视分析,卡口数据,交通流量预测的论文, 主要内容为随着城市化的快速推进,国民经济飞速发展,城市机动车保有量快速增长,如何解决城市中的交通问题也成为当今研究重点。同时,交通相关数据也被重视起来,大量的交通卡口数据通过安装在道路路口的摄像头等设备采集并进行研究分析。这些复杂多维的交通卡口数据,对于数据分析系统的要求越来越高。现有的数据分析系统主要针对当前用户需求,本文通过和交通方面专家合作将交通问题进行分解,并提出运用原子交互的方式来解决现有和未来可能出现的交通问题。可视分析技术结合了可视化、人机交互和自动分析技术使数据分析过程透明化能帮助人们可以从卡口数据中得到更多有用的信息。因此,本文提出运用可视分析技术来分析交通卡口数据。本文设计了一个基于Web平台的可视分析系统,主要对城市道路监控卡口数据进行可视分析,通过交通信息提取并进行原子化来满足研究人员的复杂需求,并通过类似流量密度图,流量时序图等可视分析工具对一个城市的交通状况进行探索。本文还使用可视分析技术对基于神经网络模型的交通流量进行越策。本文的主要工作和成果如下:(1)车辆数据清理。数据可视分析的核心就是数据,需要对数据进行清洗来达到最佳的可视效果。由于车牌遮挡或者天气可见度低,卡口拍摄的图片质量不佳,通过图像处理得到的数据可能出现错误。本文在对数据进行可视分析前先将卡口数据转换成轨迹数据,从而对个别出错车辆数据属性进行修正。(2)交通问题分解。传统的可视分析系统,往往只满足于当前的需求,可扩展性较差。本文提出了一个将交通问题分析任务进行分解的方法,它将每个分析任务分解成类别原子和数字原子,并将上述两种原子与可视化原子组合进行可视分析,来满足将来可能出现的研究人员需求。(3)神经网络预测交通流量过程可视化。本文还提出对神经网络进行交通流量预测过程可视化,通过可视化工具对神经网络训练过程和结果进行可视分析,帮助研究人员构建更合理的神经网络结构来交通流量预测。(4)B/S架构下的可视分析系统。本系统采用了浏览器与服务器的模式设计方式,这种方式具有较强的可移植性,同时现阶段有很多可视分析函数库支持这种方式。通过服务器进行主要运算,降低研究人员使用可视分析系统的硬件需求。本系统以交通卡口数据为基础,为了解决海量卡口数据的存储问题,系统采用Mongodb作为数据分布式存储平台。通过将交通问题分解成原子再重组来满足复杂的研究需求,并运用不同的可视分析工具探索城市交通问题。系统还设计了基于神经网络的交通流量预测可视分析模块,帮助研究人员对流量预测这一热门问题进行研究。
基于多维度注意力机制的交通流量预测算法研究
这是一篇关于卷积神经网络,注意力机制,交通流量预测,时空相关性的论文, 主要内容为交通流量预测是城市系统中最重要的任务之一,对城市系统的管理和公共安全等都有重大意义。它在交通管制、共享资源调度平台以及智能交通系统等得到广泛应用。在传统的基于网格的交通流量预测问题中,研究者将城市分成许多大小相等的网格,其中每个网格表示城市中的每个区域,给出每个区域的历史交通数据,预测未来一天或者几天的交通流量。要提高预测精度的主要挑战在于:第一,交通流量数据具有显著的每日周期和每周周期,如何更准确地捕捉预测时刻与它们之间的潜在相似规律是一大难点;第二,交通流量具有复杂的时空相关性,时空依赖是动态变化的,如何对这种变化进行有效捕获是另一难点。本文针对这两大难点,提出了基于交互注意力模块和时空融合注意力模块的交通流量预测模型,交互注意力模块用于学习邻近、周期、趋势之间的相似性和影响程度,时空融合注意力模块用于有效的对交通数据的动态时空相关性进行建模。本文提出的模型一是基于交互注意力的时空神经网络用于交通流量预测(Att Deep STN+),首先提出了一种交互注意力机制来学习邻近、周期、趋势之间的相关性和三个分量之间的影响程度,该机制通过注意力机制更好地捕捉交通数据的复杂相关性。其次,在交互注意力层之后,它使用融合来捕获不同层次特征之间的复杂相关性。最后,在模型使用最终多重特征融合使整个网络模型的可训练参数减少,结构鲜明,提高了模型预测的准确性。本文提出的模型二是基于时空融合注意力的深度神经网络用于交通流量预测(ST-DSTN),通过设计时空融合注意力模块,通过注意力机制自适应地对时空数据分配不同的权重,能够有效的对交通数据的动态时空相关性进行建模,使用三个非共享的卷积层将它们转换为相同张量大小,并将其分别反馈给非共享的ST Module中,同时进行N次迭代更新处理,目的是为了更加有效的建模交通数据的时空动态相关性。接下来将经过处理后的三种时间特征以及外部因素特征进行特征融合,将融合后的结果送入Res Plus模块中,这种早期融合方式允许不同层次特征进行交互,从而能够有效的捕获不同特征之间的相关性。在模型尾部,将每种输出采用多尺度融合的方式,从而进一步捕获不同层次之间的复杂相关性。此外,本文分别基于真实世界的数据集对提出的深度学习方法进行了实验测试,结果证实Att Deep STN+和ST-DSTN实现了更好的预测结果。
基于蜂窝信令数据的交通特性研究与应用
这是一篇关于蜂窝信令数据,深度学习,出行方式识别,交通流量预测,可视化系统的论文, 主要内容为目前,交通问题已成为城市可持续发展的重要议题。以数据驱动、智能化为重要特征的全球科技革新,正在为交通运输产业带来重大变革。蜂窝信令数据具有全域全网覆盖的优势,可以以较低成本分析个人出行行为和群体交通模式。交通特性研究主要包括出行方式识别和交通流量预测,科学、高效地分析和预测交通特性对交通系统的建设至关紧要。本文基于蜂窝信令数据对交通特性进行研究,主要的工作内容和贡献如下:首先,针对现有出行方式识别方法局限于粗粒度模式,且未深入挖掘信令数据的多维出行特征的问题,本文提出一种基于蜂窝信令数据的出行方式识别方法。首先,基于预处理后的蜂窝信令数据,提取出信令轨迹点和轨迹段特征,并采用PCA降维方法进行特征筛选;然后,结合K-Means聚类特征和隶属度特征,形成最终的多维特征数据集;最后,采用遗传算法获取XGBoost模型的最优参数组合,将多维出行特征集进行输入,实现用户的出行方式识别。实验仿真表明,GA-XGBoost模型的分类性能优于传统机器学习模型,相较于基本的XGBoost模型,本模型准确率(92.5%)提升了3.4%。并考虑到高峰时段和非高峰时段的区别和影响,GA-XGBoost模型分类效果最佳,证明了本模型在不同场景下具有较强的鲁棒性。然后,针对现有交通流量预测方法未结合影响交通流动态的其它因素,且只从单向处理时间序列信息并未充分挖掘时空特征规律的问题,本文提出一种基于蜂窝信令数据的交通流量预测方法。首先,以道路机动车流量数据为基础,结合天气信息,利用多维信息构建输入矩阵;然后,采用CNN模型提取出交通流数据的空间特征,利用Bi LSTM网络从前向和后向捕获交通流变化趋势,从而提取出时间特征;最后,引入注意力机制将较高的权重分配给重要特征,实现交通流量的精准预测。实验仿真表明,CNN-Bi LSTM-Attention模型的预测性能比较理想,以采样间隔为5min为例,本模型的MAPE为6.1%,RMSE为18.53。并利用不同出行方式下的交通流量进行验证,同样获得了较好的预测效果,证明了本模型在不同数据集下具有较强的泛化性。最后,由于抽象的交通数据往往难以被出行者理解和使用,本文基于Flask和ECharts框架设计并实现了交通特性可视化系统。系统集成上述算法模型的研究结果,并结合各种可视化工具库和百度地图API进行实现。系统主要包括系统管理、数据预处理、出行方式和交通流量等核心模块。同时,提供区域热力图、出行轨迹、出行方式识别及占比分析、交通流量查询及预测等功能的展示,为城市出行行为分析与交通流量预测提供技术基础与平台支撑。
基于蜂窝信令数据的交通特性研究与应用
这是一篇关于蜂窝信令数据,深度学习,出行方式识别,交通流量预测,可视化系统的论文, 主要内容为目前,交通问题已成为城市可持续发展的重要议题。以数据驱动、智能化为重要特征的全球科技革新,正在为交通运输产业带来重大变革。蜂窝信令数据具有全域全网覆盖的优势,可以以较低成本分析个人出行行为和群体交通模式。交通特性研究主要包括出行方式识别和交通流量预测,科学、高效地分析和预测交通特性对交通系统的建设至关紧要。本文基于蜂窝信令数据对交通特性进行研究,主要的工作内容和贡献如下:首先,针对现有出行方式识别方法局限于粗粒度模式,且未深入挖掘信令数据的多维出行特征的问题,本文提出一种基于蜂窝信令数据的出行方式识别方法。首先,基于预处理后的蜂窝信令数据,提取出信令轨迹点和轨迹段特征,并采用PCA降维方法进行特征筛选;然后,结合K-Means聚类特征和隶属度特征,形成最终的多维特征数据集;最后,采用遗传算法获取XGBoost模型的最优参数组合,将多维出行特征集进行输入,实现用户的出行方式识别。实验仿真表明,GA-XGBoost模型的分类性能优于传统机器学习模型,相较于基本的XGBoost模型,本模型准确率(92.5%)提升了3.4%。并考虑到高峰时段和非高峰时段的区别和影响,GA-XGBoost模型分类效果最佳,证明了本模型在不同场景下具有较强的鲁棒性。然后,针对现有交通流量预测方法未结合影响交通流动态的其它因素,且只从单向处理时间序列信息并未充分挖掘时空特征规律的问题,本文提出一种基于蜂窝信令数据的交通流量预测方法。首先,以道路机动车流量数据为基础,结合天气信息,利用多维信息构建输入矩阵;然后,采用CNN模型提取出交通流数据的空间特征,利用Bi LSTM网络从前向和后向捕获交通流变化趋势,从而提取出时间特征;最后,引入注意力机制将较高的权重分配给重要特征,实现交通流量的精准预测。实验仿真表明,CNN-Bi LSTM-Attention模型的预测性能比较理想,以采样间隔为5min为例,本模型的MAPE为6.1%,RMSE为18.53。并利用不同出行方式下的交通流量进行验证,同样获得了较好的预测效果,证明了本模型在不同数据集下具有较强的泛化性。最后,由于抽象的交通数据往往难以被出行者理解和使用,本文基于Flask和ECharts框架设计并实现了交通特性可视化系统。系统集成上述算法模型的研究结果,并结合各种可视化工具库和百度地图API进行实现。系统主要包括系统管理、数据预处理、出行方式和交通流量等核心模块。同时,提供区域热力图、出行轨迹、出行方式识别及占比分析、交通流量查询及预测等功能的展示,为城市出行行为分析与交通流量预测提供技术基础与平台支撑。
T市交通信息共享平台研究及应用
这是一篇关于交通信息共享平台,SOA,DUBBO,交通流量预测,XGBOOST的论文, 主要内容为随着我国经济的快速发展,交通问题逐渐成为了人们关注的焦点。如何利用现代科技加强交通管理,成为了城市发展的重要问题。智能交通系统是提高交通管理与控制能力的重要解决方法,交通信息共享平台对于智能交通系统来说是必不可少的一个平台,起到一个重要的交通枢纽的作用。本研究以T市的交通现状为基础,针对城市交通的主要问题,基于SOA的架构模式,通过Dubbo+SSM框架进行实现,建立交通信息共享平台,同时通过构建梯度提升树模型对交通流量预测模型进行研究,将研究的成果应用于平台的建设过程中。论文的主要研究工作如下:(1)平台构建技术以及交通流量预测模型研究在对信息共享平台进行研究后,找到了适合本平台的架构以及实现技术,对SOA框架,Dubbo框架以及SSM框架进行了介绍。同时对两种预测算法,ARIMA时间序列算法与XGBOOST梯度提升树算法进行了归纳总结。(2)T市的交通现状调研以及平台的需求分析在对T市进行具体调研以及参考大量文献的基础上,对比其他成功案例,对T市的交通问题进行了具体分析。在对交通问题分析的基础上对平台的用户,每个用户不同的需求,以及平台整体要完成的功能,还有平台有哪些非功能性需求进行分析。(3)交通信息共享平台的设计与实现根据对交通信息共享平台的需求分析,对平台的架构以及网络结构进行设计。在顶层设计的基础上,对平台进行详细设计分为逻辑结构设计以及数据库设计。在逻辑结构设计中只要将逻辑结构分为5个模块,信息交互模块,数据库管理模块,信息发布模块,信息处理模块以及平台管理模块。在数据库设计中,主要讲数据库分为分布式的数据库以及集中管理的数据仓库两种类型。我们通过网络对原来子系统的数据库进行连接形成分布式数据库,再通过将子系统历史数据按照业务类别存储的方法构建数据仓库。(4)构建交通流量预测模型并优化论文对获取数据的方法途径进行说明,同时介绍数据的具体结构,并对数据进行预处理的工作。先建立的ARIMA时间序列算法模型对数据进行预测,经过对比找到不足后,将ARIMA时间序列算法作为XGBOOST梯度提升树算法的一个特征,使用3大类特征对XGBOOST算法进行优化。最后对模型预测结果和预测所用时间进行对比评价,改进后的XGBOOST算法预测结果更加准确,运行时间也更短。
T市交通信息共享平台研究及应用
这是一篇关于交通信息共享平台,SOA,DUBBO,交通流量预测,XGBOOST的论文, 主要内容为随着我国经济的快速发展,交通问题逐渐成为了人们关注的焦点。如何利用现代科技加强交通管理,成为了城市发展的重要问题。智能交通系统是提高交通管理与控制能力的重要解决方法,交通信息共享平台对于智能交通系统来说是必不可少的一个平台,起到一个重要的交通枢纽的作用。本研究以T市的交通现状为基础,针对城市交通的主要问题,基于SOA的架构模式,通过Dubbo+SSM框架进行实现,建立交通信息共享平台,同时通过构建梯度提升树模型对交通流量预测模型进行研究,将研究的成果应用于平台的建设过程中。论文的主要研究工作如下:(1)平台构建技术以及交通流量预测模型研究在对信息共享平台进行研究后,找到了适合本平台的架构以及实现技术,对SOA框架,Dubbo框架以及SSM框架进行了介绍。同时对两种预测算法,ARIMA时间序列算法与XGBOOST梯度提升树算法进行了归纳总结。(2)T市的交通现状调研以及平台的需求分析在对T市进行具体调研以及参考大量文献的基础上,对比其他成功案例,对T市的交通问题进行了具体分析。在对交通问题分析的基础上对平台的用户,每个用户不同的需求,以及平台整体要完成的功能,还有平台有哪些非功能性需求进行分析。(3)交通信息共享平台的设计与实现根据对交通信息共享平台的需求分析,对平台的架构以及网络结构进行设计。在顶层设计的基础上,对平台进行详细设计分为逻辑结构设计以及数据库设计。在逻辑结构设计中只要将逻辑结构分为5个模块,信息交互模块,数据库管理模块,信息发布模块,信息处理模块以及平台管理模块。在数据库设计中,主要讲数据库分为分布式的数据库以及集中管理的数据仓库两种类型。我们通过网络对原来子系统的数据库进行连接形成分布式数据库,再通过将子系统历史数据按照业务类别存储的方法构建数据仓库。(4)构建交通流量预测模型并优化论文对获取数据的方法途径进行说明,同时介绍数据的具体结构,并对数据进行预处理的工作。先建立的ARIMA时间序列算法模型对数据进行预测,经过对比找到不足后,将ARIMA时间序列算法作为XGBOOST梯度提升树算法的一个特征,使用3大类特征对XGBOOST算法进行优化。最后对模型预测结果和预测所用时间进行对比评价,改进后的XGBOOST算法预测结果更加准确,运行时间也更短。
基于深度学习的图网络方法研究与实现
这是一篇关于自适应图网络,知识图谱补全,供需预测,交通流量预测的论文, 主要内容为近年来,图网络方面的研究越来越受到重视,在各个领域的最新研究中经常可以见到图网络方法的有效实践。本论文观察到这些研究分成了两种类别:第一个类别将图网络作为研究对象,目的是研究出更有效的图网络上的方法,增强对图网络的解读能力;第二个类别是将图网络技术作为研究问题的手段,用来解决其它问题。进一步分析归纳出两种类别其实都面临着图结构不完备或缺失的问题,阻碍了图网络的应用和图网络方法的有效运用。针对上述两个类别任务之间的共同性和差异性,本论文提出自适应图网络技术,分别在具体的知识图谱补全任务和城市网格供需预测任务上设计模型,在各自的任务上都获得了提升,验证了该技术的通用性和有效性。具体包括如下三点工作:(1)提出了一种基于自适应图结构的知识图谱补全模型,改进基于嵌入的神经网络补全模型,使用自适应图技术对实体和关系嵌入的每一维度都进行建模,增强模型表达细粒度关联的能力。链接预测任务的实验表明改进后的模型在各个指标上都优于原始模型。(2)提出了一种基于时空编码的城市网格区域供需预测模型,使用自适应图技术融合时间,空间,时间-空间三种不同图网络信息来进行预测,在高德打车平台的实际业务数据上表现出色,并且证明了模型有更好的适应能力。(3)设计并实现了基于医疗知识图谱补全技术的查询系统,探索了知识图谱应用落地需要的算法和技术支持,并在知识图谱的实际应用中验证了提出的模型的有效性。
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