【摘要】：實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的高速公路短時(shí)交通流預(yù)測(cè)是高速公路智能交通系統(tǒng)的核心內(nèi)容和重要基礎(chǔ),而且有利于交通管理者實(shí)施動(dòng)態(tài)交通誘導(dǎo)、保證交通控制與安全、實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的交通管理。由于短時(shí)車(chē)流量具有非線性、突變性、不確定性的特點(diǎn),單一的預(yù)測(cè)模型難以適用,而基于集成學(xué)習(xí)的融合模型能夠結(jié)合單個(gè)模型的優(yōu)勢(shì),捕捉交通流的變化趨勢(shì),更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出未來(lái)的車(chē)流量。本文基于Average和Stacking兩種模型融合方法進(jìn)行建模,研究比較各模型的預(yù)測(cè)效果,主要工作內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)對(duì)實(shí)驗(yàn)的交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,處理數(shù)據(jù)集中的缺失值和異常值,并利用時(shí)間窗口平移的方法擴(kuò)充了樣本數(shù)據(jù)。根據(jù)處理后的數(shù)據(jù),從時(shí)間、天氣、道路三個(gè)方面構(gòu)造特征。(2)建立XGBoost(Extreme Gradient Boosting tree)與LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)兩個(gè)基礎(chǔ)模型預(yù)測(cè)高速公路收費(fèi)站車(chē)流量。從時(shí)間、路線角度設(shè)計(jì)組合方案進(jìn)行融合實(shí)驗(yàn),通過(guò)mape指標(biāo)選擇合適的方案。(3)建立基于XGBoost、LightGBM、隨機(jī)森林(Random Forest)以及支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的兩層Stacking框架模型預(yù)測(cè)高速公路收費(fèi)站車(chē)流量。將XGBoost、LightGBM、隨機(jī)森林三個(gè)基礎(chǔ)模型放入Stacking框架中第一層,把SVM模型作為第二層融合模型。第一層交叉驗(yàn)證得到的預(yù)測(cè)的結(jié)果作為第二層SVM模型的輸入。(4)根據(jù)預(yù)測(cè)的車(chē)流量建立高速公路收費(fèi)站排隊(duì)模型,預(yù)測(cè)未來(lái)各時(shí)段的收費(fèi)員需求,從而實(shí)現(xiàn)收費(fèi)員的動(dòng)態(tài)最優(yōu)配置。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,本文提出Average和Stacking兩種模型融合方法都比單一模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性要高。而且在兩種方法中,基于Stacking預(yù)測(cè)的框架雖然比較復(fù)雜,但在整體預(yù)測(cè)精度上比基于Average的方案要好。另外,本文的基于車(chē)流量預(yù)測(cè)的收費(fèi)員動(dòng)態(tài)配置對(duì)高速公路收費(fèi)站人力資源優(yōu)化具有重要的指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：U491;F272.92

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