【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)的日新月異促使了以服務(wù)為驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)智能化快速發(fā)展,其中車載通信作為智能交通系統(tǒng)的重要應(yīng)用而備受關(guān)注。然而,目前車載通信的邊緣計算環(huán)境中采用的任務(wù)分配算法和行車安全預(yù)測算法并不能滿足智能交通中諸如安全預(yù)測,信號燈控制等服務(wù)對低時延和低容錯的要求。因此,本文圍繞車載通信中的邊緣計算環(huán)境,著重研究面向車輛自組織網(wǎng)絡(luò)的基于邊緣深度學(xué)習(xí)的行車安全預(yù)測技術(shù),通過提出一種邊緣計算環(huán)境下的深度學(xué)習(xí)任務(wù)分配算法和一種基于深度學(xué)習(xí)的行車安全預(yù)測算法,降低了行車安全預(yù)測的時延,提高了預(yù)測的效率和準(zhǔn)確性,本文主要研究工作如下:(1)針對目前邊緣計算環(huán)境中采用的任務(wù)分配算法在對深度學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行分配時產(chǎn)生的時延過高,效率低下等問題,研究了一種車輛自組織網(wǎng)絡(luò)中邊緣計算環(huán)境下的深度學(xué)習(xí)任務(wù)分配算法,該算法根據(jù)深度學(xué)習(xí)任務(wù)產(chǎn)生的計算開銷,帶寬需求來綜合考慮確定云服務(wù)器分配到邊緣服務(wù)器中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù),從而更有效地利用邊緣服務(wù)器的計算資源,提高深度學(xué)習(xí)任務(wù)的處理效率,仿真結(jié)果表明,較目前邊緣計算環(huán)境下采用的任務(wù)分配算法來說,本文提出的深度學(xué)習(xí)任務(wù)分配算法有效地減少了邊緣端傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù),釋放了網(wǎng)絡(luò)的帶寬資源,減少了傳輸時延,且本文提出的分配算法能在滿足時延要求的基礎(chǔ)上提高行車安全預(yù)測的效率。(2)針對現(xiàn)有的行車安全預(yù)測算法難以考慮到駕駛信息,路況信息和駕駛員信息之間的特征交叉帶來的預(yù)測準(zhǔn)確度降低以及需要大量特征工程所造成的預(yù)測效率低下的問題,提出了一種因子分解機(jī)組合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FMCNN)來對車載自組織網(wǎng)絡(luò)中車輛的行車安全進(jìn)行預(yù)測。FMCNN通過在預(yù)訓(xùn)練階段使用因子分解機(jī)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對駕駛信息,交通信息和駕駛員信息之間的復(fù)雜特征交叉進(jìn)行學(xué)習(xí),提高了深度學(xué)習(xí)模型對特征交叉的學(xué)習(xí)能力,在FMCNN的預(yù)訓(xùn)練階段之后,由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后隱藏層提取的高階特征交叉和由因子分解機(jī)器訓(xùn)練得到的低階特征交叉將被輸入到一個新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并最終根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出對車輛的行車安全進(jìn)行預(yù)測。仿真結(jié)果表明,本文提出的FMCNN具有更高的預(yù)測準(zhǔn)確度,且FMCNN在AUC和Logloss兩種評價指標(biāo)下均優(yōu)于DNN和FM算法。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U495;TN929.5;U463.67
【圖文】：

配算法從而提高邊緣計算環(huán)行車安全預(yù)測的深度學(xué)習(xí)任預(yù)測的新的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu) F到 VANET 中大量特征之采用因子分解機(jī)（FM, Fac，DNN）分別學(xué)習(xí)低階和測的準(zhǔn)確率。.1 所示。車載通信中基于邊緣深度學(xué)習(xí)的駕駛安全預(yù)測技術(shù)研究

本節(jié)首先對車聯(lián)網(wǎng)中的邊緣計算環(huán)境進(jìn)行建模，同時，通過提出的深度學(xué)習(xí)任務(wù)分配算法將具有不同結(jié)構(gòu)和不同計算開銷的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分層的計算任務(wù)分配到邊緣服務(wù)器中，從而減少了傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)，并在滿足時延要求的基礎(chǔ)上，提高了深度學(xué)習(xí)任務(wù)的處理效率。VANET 中邊緣深度學(xué)習(xí)建模本文通過深度學(xué)習(xí)算法對車輛的行車安全進(jìn)行預(yù)測，車輛上傳感器收集到的大量數(shù)據(jù)首先需要傳輸?shù)竭吘壏⻊?wù)器運(yùn)行部分深度學(xué)習(xí)任務(wù)，在任務(wù)處理完成后再將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆埔赃M(jìn)行余下的深度學(xué)習(xí)任務(wù)，并根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出對車輛的行車安全進(jìn)行預(yù)測，在本文考慮的行車安全預(yù)測的場景中，車輛收集的數(shù)據(jù)主要包括天氣情況，路面平坦度，車輛速度，車輛種類，光線情況，道路類型，駕駛員年齡，駕駛員性別，駕駛時長等，在通過深度學(xué)習(xí)算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和處理后，就能通過車輛采集的實(shí)時數(shù)據(jù)來預(yù)測車輛發(fā)生交通事故的可能性，從而在一定程度上減少交通事故的發(fā)生，本文的邊緣深度學(xué)習(xí)模型如圖 3.1 所示。

圖 3.3 減少的數(shù)據(jù)比例與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的關(guān)系 圖 3.4 計算開銷與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的關(guān)系在此之后，本文首先測試提出的離線分配算法的性能，在仿真中，將邊緣服務(wù)器的數(shù)量按照 10 的步長從 20 均勻變化到 90，并設(shè)置了五種固定的分配模式（分別將一層，兩層，三層，四層，五層隱含層安排在邊緣服務(wù)器中進(jìn)行處理）與本文所提的離線分配算法比較，仿真結(jié)果如圖 3.5 所示。由圖 3.5 可以看出，在不同的邊緣服務(wù)器數(shù)量下，采用離線分配算法對不同的深度學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行不同的分配和固定邊緣服務(wù)器中處理的深度學(xué)習(xí)的層數(shù)相比，離線調(diào)度算法在邊緣服務(wù)器中處理的深度學(xué)習(xí)任務(wù)的數(shù)量要更多，這證明了本文所提離線算法的優(yōu)越性，若要固定邊緣服務(wù)器中處理的深度學(xué)習(xí)任務(wù)的隱含層的個數(shù)，則由仿真結(jié)果可知，對每個邊緣服務(wù)器分配兩層隱含層可使得邊緣服務(wù)器處理的深度學(xué)習(xí)的任務(wù)數(shù)量最大。

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