城市道路交通流预测与交通状态识别方法研究
这是一篇关于交通流预测,小波神经网络,交通状态识别,FCM算法的论文, 主要内容为在智能交通领域中,城市交通流预测与交通状态识别是非常重要的研究热点,通过正确预测交通流及合理判断交通状态可以提供实时的城市道路通行状况评估。本文选题来自克拉玛依市交警支队交通大数据项目,研究的主要目的是为交通大数据平台提供技术支持,主要工作包括以下几个方面:(1)通过数据获取技术获取城市卡口过车数据,根据已有研究选择交通流参数并进行计算,然后对错误数据进行识别及处理,对缺失数据进行修复。保证了交通流数据的完整性与正确性,有效提高数据的实际应用效果。(2)针对短时交通流预测的特点,研究了BP神经网络和小波神经网络的基本原理和算法流程。根据已有研究,提出采用小波神经网络预测模型,然后采用真实的城市道路交通流量数据做仿真对比试验,实验结果表明,与BP神经网络预测模型相比,小波神经网络模型的预测结果更优。(3)针对交通状态的模糊性和不确定性特点,研究并分析了FCM算法及其流程,然后开展了交通状态识别实例实验,通过对实验结果分析,验证了FCM算法在交通状态识别方面应用的合理性。基于SSM框架设计并实现了交通流预测与状态识别子模块,并整合到克拉玛依市交通大数据平台中,实现了数据管理、参数计算、交通流量预测和状态识别等功能。
基于图注意力网络的交通流预测方法研究与应用
这是一篇关于交通流预测,时空数据分析,图注意力网络,Transformer,可视化系统的论文, 主要内容为随着中国城市化进程的加快,汽车保有量不断上升,导致城市交通拥堵程度加剧、生态环境持续恶化,对社会经济造成巨额损失。目前,快速高效的交通流预测成为解决城市交通问题的重要手段之一。由于交通流随时间、空间快速变化的复杂特性,现有预测方法难以精准提取交通数据的时空特征,导致预测结果精度不高。基于以上背景,本文对城市道路交通数据进行研究分析,提出了一种优化的交通流预测模型,并设计了一个交通流预测可视化管理系统。论文的主要工作如下:(1)本文提出一种基于图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)与Transformer的交通流预测模型GA2T(GAT and Transformer)。为了解决图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)只能静态融合道路节点特征的问题,GA2T提出利用动态聚合空间特征的GAT建模交通流的空间依赖。针对交通流长时预测效果差的问题,采用Transformer中高度并行化的自注意力机制从长序列中自适应地捕获长时依赖关系。针对注意力机制对交通数据位置信息不敏感的问题,在数据的特征向量中嵌入时空编码,使模型能够识别其时空顺序。由于现有模型结构的复杂性较高,本文提出一种非自回归的融合式编码器解码器框架,将原本Transformer中的解码器嵌入到编码器中,参数量缩减至原有的一半。在METR-LA和PEMS-BAY两个交通数据集上对GA2T进行实验验证,结果表明相较于对比模型,GA2T取得了更好的预测性能。同时,通过消融实验验证了模型中每个模块的必要性。(2)基于上述研究工作,本文设计并实现了一个交通流预测可视化管理系统。该系统主要分为两部分:交通流预测可视化平台和交通流数据管理系统。交通流预测可视化平台主要通过可视化大屏的形式对交通流数据进行直观实时的展示,其中包含地图、柱状图、轮播图、环形图等多种形式的图表呈现;而交通流数据管理系统作为可视化平台的后台支撑,不仅能够对系统用户、道路传感器、交通流的历史和预测数据以及历史预测记录等信息进行维护管理,还可以自主选择预测模型和参数,创建新的预测任务并对结果进行可视化展示。本文的研究工作贯穿了提出方法到实际应用的一体化过程。其中提出的模型GA2T提升了交通流预测的准确率,实现更为及时、精准的预测;在此方法基础上构建的交通流预测可视化管理系统,可以协助交通管理者制定预防方案并引导出行者规划更加合理的路径,使道路网络时空资源的不均衡性得到缓解,提升道路通行能力。
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。
基于Res2Net和门控循环单元的交通流分析与预测
这是一篇关于交通流预测,分组残差网络,自注意力机制,时序门控循环单元,时间和空间相关性的论文, 主要内容为随着当今城市的建设与发展,交通问题已经发展成为一个不可忽视的现实问题。而对交通未来客流进行有效预测能够解决包括道路供需矛盾严重、城市交通道路拥堵、事故频发等在内的一系列问题。交通流预测在城市交通发展中的作用至关重要,近年来已成为交通领域专家和学者的研究热点。但是,由于交通流受到时间依赖性、空间依赖性、城市拓扑信息、各种事件和天气情况等影响以及交通流数据本身具有的高度非线性和复杂性等特点,使得交通流数据难以精准预测,以往的预测模型不具有准确性和可靠性。因此,准确地交通流预测成为一项艰巨的任务。本文基于城市交通的海量数据,对采样和预处理后的交通数据首先进行交通流相关性分析,分析交通流具有时间空间依赖性特征。利用基于拉斯维加斯方法框架的LVW(Las Vegas Wrapper)特征选择算法选择出最佳输入时间时滞和道路空间数量的交通流,用于交通流预测的任务。在交通流预测中,本文提出了一种结合改进的残差网络(Res2Net)和时序门控循环神经网络(Temporal-GRU)的深度学习模型(Res2GRU)对城市交通流进行特征提取,其中Res2Net通过更细粒度表示多尺度特征的特点抽取交通流深层抽象的空间相关性,T-GRU用于学习城市道路交通流的时间相关性。此外,由于模型中卷积运算局部临近运算忽视全局信息捕捉的问题,本文通过融合自注意力机制的方法优化增强卷积算子。该模型在深圳出租车车速数据集上进行了实验验证,分别用不同模型预测未来15min,30min,60min的交通流速。实验结果显示,该模型具有更加准确的预测能力。本文利用集成的思想提出的Res2GRU预测模型,解决了大多数现有模型仅仅挖掘交通流时间层面上的特征,而忽视对交通空间上特征的提取的不足。此外,通过特征选择的方式选取出与未来高度相关的交通流数据,并且将这些交通数据划分为临近、周期以及趋势三个时间段分量,这种方式能充分挖掘出交通流的临近、周期以及趋势性特征。在这种数据处理以及模型训练下,交通流速预测效果得到了的有效提升。
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。
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