【摘要】：精準(zhǔn)且快速的短時交通流預(yù)測是智能交通發(fā)展的重要組成部分.本文針對當(dāng)前交通流預(yù)測模型不能充分提取交通流數(shù)據(jù)的時空特征、預(yù)測性能容易受到外界干擾因素影響的問題,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的短時交通流預(yù)測模型,該模型結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)與支持向量回歸分類器(Support Vector Regression,SVR)的特點:在網(wǎng)絡(luò)底層應(yīng)用CNN進(jìn)行交通流特征提取,并將提取結(jié)果輸入到SVR回歸模型中進(jìn)行流量預(yù)測.為驗證模型的有效性,取G103國道的實際交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗.結(jié)果表明,提出的預(yù)測模型與傳統(tǒng)的預(yù)測模型相比具有更高的預(yù)測精度,預(yù)測性能提高了11%,是一種有效的交通流預(yù)測模型.
[Abstract]:Accurate and fast short-time traffic flow prediction is an important part of intelligent transportation development. Aiming at the problem that the current traffic flow forecasting model can not fully extract the space-time characteristics of traffic flow data and the prediction performance is easily affected by external interference factors, a short-term traffic flow prediction model based on depth learning is proposed in this paper. This model combines the characteristics of convolutional neural network (Convolutional Neural Network,CNN) and support vector regression classifier (Support Vector Regression,SVR). It uses CNN to extract traffic flow features at the bottom of the network. The extracted results are input into the SVR regression model for traffic prediction. In order to verify the validity of the model, the actual traffic flow data of G103 national highway were used to test. The results show that the proposed prediction model has higher prediction accuracy than the traditional prediction model, and the prediction performance is improved by 11%. It is an effective traffic flow forecasting model.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院;
【分類號】：U491.14

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7 宗春光,宋靖雁,任江濤,胡堅明;基于相空間重構(gòu)的短時交通流預(yù)測研究[J];公路交通科技;2003年04期

8 楊世堅,賀國光;基于模糊C均值聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測方法[J];系統(tǒng)工程;2004年08期

9 王進(jìn);史其信;;短時交通流預(yù)測模型綜述[J];中國公共安全(學(xué)術(shù)卷);2005年01期

10 楊芳明;朱順應(yīng);;基于小波的短時交通流預(yù)測[J];重慶交通學(xué)院學(xué)報;2006年03期

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3 于建玲;商朋見;關(guān)積珍;;改進(jìn)的相空間重構(gòu)方法在短時交通流預(yù)測中的應(yīng)用[A];2008第四屆中國智能交通年會論文集[C];2008年

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4 沈小峰;交通流量短時預(yù)測的算法研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2015年

5 江小燕;短時交通流預(yù)測方法研究[D];揚(yáng)州大學(xué);2015年

6 楊慧慧;城市交通流短時預(yù)測模型研究[D];河南理工大學(xué);2015年

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10 褚鵬宇;融合時空信息的短時交通流預(yù)測[D];西南交通大學(xué);2016年

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本文編號：2360848