基于混合深度学习模型的城市交通流量预测
这是一篇关于智能交通,交通流预测,卷积神经网络,双向门控循环单元,图神经网络,残差连接,注意力机制的论文, 主要内容为近年来,随着城市化进程的加速推进,我国汽车保有量日益增长,给居民出行带来了便利。同时,交通拥堵、交通噪声、空气质量恶化等问题严重制约了城市的发展,成为全国各个城市普遍面临的难题。智能交通及各种现代技术的出现,为有效改善交通状况提供了新的思路。交通流预测作为智能交通系统的关键核心技术,已成为交通领域研究的热点。本文基于神经网络基础和图神经网络的理论与方法,建立了两种混合深度学习模型的交通流量预测,具体的研究内容包括以下两个方面:(1)针对交通流的非线性、时间动态性、空间相关性等特征,提出一种基于注意力机制的CNN-Bi GRU的交通流量预测模型。该模型中,卷积神经网络(CNN)用于捕获交通流量的空间相关特征。双向门控循环单元(Bi GRU)分别从前向和后向传播中都获取信息,充分提取交通流的时间相关特征。注意力机制的引入使得交通流最重要的特征可分配到最大程度的关注,从而更好的提升CNN网络和Bi GRU网络提取时空特征的能力,达到提升模型的预测精度的目的。在真实数据集上的对比实验和消融实验的结果都表明:基于注意力机制的CNN-Bi GRU的交通流预测模型在捕获时空相关性方面具有一定的优势,较其他的基线模型具有提高预测性能的优势。(2)针对交通流的空间动态性和多尺度时间相关性,提出一种基于时空注意力的Cheb Net和Bi GRU相结合的交通流量预测模型(STAM-CN-Bi GRU),该模型由多层时空残差模块组成。首先,利用Cheb Net学习路网拓扑引起的交通流的空间依赖性,并将Bi GRU与CNN相结合,获取交通流的多尺度时间相关性。然后,在交通流预测模型中引入混合时空注意模块,刻画每个节点的时空依赖关系的不同重要程度。把三个不同时间粒度的交通流量(临近序列、日周期序列、周周期序列)的预测结果进行加权融合,得到最终预测结果。最后,在真实数据集上,对所提模型的一步预测、多步预测的预测性能进行了广泛评估,并且与其他基线模型进行对比,结果表明,该模型较其他基线模型可以显著提高预测精度,特别是在多步预测方面优于其他模型。
城市短时交通流量预测与可视化分析系统设计与实现
这是一篇关于交通流预测,时空数据,图卷积神经网络,注意力机制,交通流预测系统的论文, 主要内容为短时交通流量预测是城市交通引导及管控的前提和基础,也是智能交通系统(ITS)的主要功能,准确的交通流量预测对道路使用者、交通管理部门和私营企业都至关重要。由于交通数据具有高度的非线性和复杂的模式,现有的短时交通流预测方法大多缺乏对交通流数据的时空特征进行建模的能力,因此难以得到满意的预测结果。并且当前的智能交通系统常采用基于模型的预测方法,导致了系统构建复杂,开发难度大,预测成本高等问题。为此,本课题设计并实现了一个基于神经网络的短时交通流量预测系统。主要的工作如下:(1)本课题为了捕获交通路网的空间特征,将路网结构定义为一个动态无向图结构,使用谱域图卷积网络作为特征提取网络。提出了一种选择性注意力机制,用来动态调整网络输入序列间的权重关系,以减少无关位置节点之间的影响。(2)本课题将交通流量数据在时间维度上划分为临近时间、日时间和周时间,并通过三个独立的组件分别对三个时间属性进行建模。使用卷积神经网络捕获交通流的时间特征,相比于传统使用循环神经网络的方法,速度提升了 10倍以上。(3)本课题提出了一种完全基于卷积结构构建的时空残差卷积块,并通过堆叠多个时空残差卷积块捕获区域范围甚至城市范围的遥远依存关系,使用残差单元保证深度网络的训练效果。在开源数据集PeMS上进行实验,结果表明,本模型在多个指标上的表现优于对照模型。基于以上研究,本课题设计并实现了一个交通流量可视化分析系统,主要包含三个功能模块:数据预处理模块、交通流量预测模块和流量可视化展示模块。系统采用微服务架构,解决了异构调用的问题,保证了系统的高可用性和可扩展性。通过以上功能,此系统可以正确引导用户出行决策,提高交通出行效率,缓解交通拥堵和资源浪费等问题。最后,通过系统测试验证了本系统的稳定性和有效性。
基于粒子群优化算法和循环神经网络的短时交通流预测
这是一篇关于改进粒子群优化算法,门神经网络,交通流预测,超参数,展示平台的论文, 主要内容为随着人们生活水平的显著提高,汽车作为不可或缺的工具步入了千家万户,城市交通拥堵问题愈发严重。面对严峻的交通拥堵问题,导航系统逐渐成为人们出行的首选。作为导航系统的理论基础,短时交通流预测的精确性对其存在很大的影响。精准的交通流预测,不仅可以让导航系统规划出合理的路线,而且还可以为交通管理者提供准确、实时的道路信息,使人们对接下来可能发生的拥堵提前做出合理的应对,从而避免大范围的交通拥堵。因此,如何实现交通流的准确预测成为了目前研究的热点。本文主要基于门神经网络(Gate Recurrent Unit,GRU)对短时交通流预测展开研究。首先,采用GRU神经网络对交通流预测进行建模,同时对粒子群优化算法的基本原理进行分析与研究,并针对粒子群算法容易出现局部极值、结果精度低等缺点进行了方法的改进并提出了改进粒子群算法(IPSO算法)。然后,将IPSO与GRU结合进行研究,为了解决单一模型预测结果的局限性,本文将IPSO-GRU与RBF网络对同一数据进行预测,并对他们的预测结果进行融合研究。最后,我们将IPSOGRU预测模型作为理论基础开发出一套交通流预测展示平台。本文的主要工作如下:1.基于IPSO-GRU的短时交通流预测研究本研究在基于GRU的短时交通流预测模型的基础上采用改进粒子群优化算法对GRU网络的超参数组合进行优化,建立IPSO-GRU短时交通流预测模型。并利用交通流数据对其进行了验证,证明其有效性。2.将IPSO-GRU与RBF神经网络融合以进一步提升短时交通流预测精度在IPSO-GRU预测模型的基础上,结合RBF神经网络,将两个预测模型进行加权融合,从多维度捕获交通流特性,并进行预测,此方法突破了单模型预测单一维度的局限性。从而将预测的精度进一步的进行提升。3.基于Web端的交通流短时交通流预测展示平台为了更好的将IPSO-GRU预测模型应用到生活中,本文以重庆市南岸区海峡路为主要研究路段。应用SSM框架开发出了一套短时交通流预测展示平台。本文通过人工采集的数据为研究基础,对该展示平台有效性进行了进一步验证。
基于深度学习的交通流时空建模与预测研究
这是一篇关于交通流预测,大数据,深度学习,卷积神经网络,图神经网络的论文, 主要内容为随着城市化进程的不断发展,机动车的保有量稳步增加,交通拥堵、交通事故等一系列问题也变得十分突出。利用道路传感器、出租车、私家车以及公共交通等现有海量的城市交通数据,进行大数据分析,并用于交通控制、出行方式选择和道路规划,已经成为智慧城市发展不可或缺的一部分。但由于交通数据具有复杂的时间相关性和空间依赖性,准确可靠的交通预测一直是一项具有挑战性的任务。本文基于深度学习相关理论,针对目前交通流预测领域存在的一些问题,提出了一个交通数据修复模型,并从道路级和区域级两个角度提出了两个时空组合的交通流预测模型,主要的研究情况总结如下:(1)提出了一个基于交通流三维特性的数据修复模型。首先,介绍了全球定位系统(GPS)轨迹数据预处理的过程,包括数据过滤、坐标系转换、地图匹配等;然后,基于交通路口划分路段,构建路网结构图,并分路段提取交通流量、平均速度以及交通流密度特性;其次,针对目前数据修复方法中特征提取不完全且忽略了数据空间特征等问题,提出了一个数据修复模型;最后,通过公开数据集,对所提数据修复方法的有效性进行了验证。(2)提出了一个基于时空特征与注意力机制融合的交通流预测模型。首先,提出了一个交通流多维特性加权融合方法,将交通流量、平均速度以及交通流密度特性进行加权融合;其次,对融合交通流序列进行划分,分为邻近序列、周期序列以及趋势序列;然后,针对目前的特征提取方法忽略了交通路网动态变化的问题,在空间特征提取中,使用残差网络(Res Net)和图注意力网络(GAT)组合模型来深度提取交通流中的动态空间特征,在时间特征提取中,使用双向简单循环单元(SRU),并引入时间注意力机制,来充分提取交通流的动态时间特征;最后,通过公开数据集对模型的性能进行了评估和验证。(3)提出了一个基于深度组合建模的区域交通流预测模型。首先,针对基于图论的方法在区域级大规模的交通流预测中工作量及存储开销较大等问题,对区域进行网格化处理,并分网格计算交通流;然后,选取邻近性序列、周期性序列以及趋势性序列,并针对不同序列设计不同的浅层特征提取方式;其次,在时间特征提取中,使用门控循环单元(GRU)来提取交通序列的时间特征,在空间特征提取中,针对传统Res Net有效深度不够,导致感受野不大等问题,引入自校正卷积网络(Sc Net),组成SCRes Net网络,并通过多层SCRes Net对空间特征进行深度提取;最后,通过实验验证了所提模型的有效性。
基于数据融合的城市交通流预测模型与方法研究
这是一篇关于交通流预测,图卷积网络,网络嵌入,数据融合的论文, 主要内容为随着城市规模和基础建设的扩大发展,城市道路越来越复杂,且城市道路上的车辆也日益增多,因此带来了一系列的交通安全及拥堵等交通问题。智能交通系统(ITS)是目前使用的有效解决方法,其中交通流预测已成为智能交通系统关键技术的重要研究热点。交通流预测可以为城市管理系统提供交通数据支持和建议,还可以为旅行者提供可靠的交通预测报告、规划出行的路线,从而节省了旅行者的时间成本和费用成本,提高整个系统的通行效率。交通流预测是智能交通领域中一项基本且具有挑战性的任务。为了提高交通流预测的准确性,不仅需要利用实时交通流信息和历史交通流信息,还需要考虑各种外部因素的影响。近年来,图神经网络模型已成为交通流预测的主要研究方法,已取得了一些重大进展,其中图卷积网络可以有效地建模交通数据的空间依赖性、递归神经网络可以有效地建模交通数据的时间依赖性。除了时空因素外,外部因素对交通的影响也受到了广泛的研究。一些学者将天气数据或节点周围的兴趣点(POIs)数据作为影响因素加入交通网络中,而另一些学者则利用知识图谱整合交通网络中的知识信息。然而,由于数据的异构性和不恰当的融合方式,整合外部因素时往往难以提高预测效果,甚至可能会降低预测网络的性能。本文提出了两种基于数据融合的交通流预测模型来解决以上问题。取得了如下的研究成果:(1)提出了一种基于数据融合的时域图卷积交通流预测模型(DFTGCN),主要针对现有模型很少考虑与交通非直接相关的外部信息,以及简单融入外部信息无法提高预测精度的问题。采用了网络嵌入算法,通过空域特征嵌入和时域特征嵌入,在网络中加入与交通流非直接相关的数据,然后整合节点的属性信息以及相应的交通特征,以此来增强模型对信息的感知能力,从而提高交通流预测模型的性能。(2)提出了一种基于数据融合的图卷积门控循环网络交通流预测模型(DFGCGRN),主要针对简单的模型在提取数据长期依赖上存在局限,以及未能考虑交通外部信息影响的问题。DFGCGRN模型采用编解码架构来捕捉时间序列中的长期依赖关系和处理全局依赖,同时通过网络嵌入将外部信息融入网络来增强模型输入,从而提高模型在多步预测上的性能。为了验证模型的有效性,本研究在真实数据集上进行仿真实验,并且将其与其它交通流预测方法进行比较,采用RMSE、MAE、ACC和R2四个性能指标作为依据。实验结果显示,与其它方法相比,嵌入融合外部信息对交通流预测模型性能提升有效,并且在最短时间步长预测情况下四个性能指标至少优化了 1.54%,1.67%,0.42%和0.35%。
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