伴隨著社會經(jīng)濟持續(xù)快速發(fā)展、城鎮(zhèn)化的腳步不斷加快,車輛的日益普及,導(dǎo)致交通擁擠加劇,交通環(huán)境日益惡化。交通問題在發(fā)展中國家和發(fā)達國家都成為亟待解決的問題之一。因此,智能交通系統(tǒng)作為一種能有效解決交通問題的手段便成為了人們研究的熱點,越來越多的國家開始重視并開展智慧交通系統(tǒng)的建設(shè)。道路交通狀況的預(yù)測更是智能交通系統(tǒng)研究的核心部分之一。目前已有的道路交通狀況預(yù)測模型可以歸納成兩類:傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型和深度學(xué)習(xí)模型。對于傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型而言,常見的方法有向量自回歸(VAR),自回歸移動平均(ARIMA)以及K近鄰(KNN)等等。但是模型過于簡單的特性,使其不能很好的捕捉城市交通復(fù)雜的時空關(guān)聯(lián)性特征。相比傳統(tǒng)的模型學(xué)習(xí)方法,深度學(xué)習(xí)擁有更深的模型大小和更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu),因此其表現(xiàn)出的結(jié)果常常更令人滿意。然而已有深度學(xué)習(xí)方法主要著重于一個或者某幾個路段的獨立預(yù)測問題。一旦將預(yù)測的規(guī)模擴展到城市級別,現(xiàn)有的工作就會因為產(chǎn)生大量的復(fù)雜模型從而陷入巨大的系統(tǒng)開銷中。為了能夠高效地預(yù)測整個路網(wǎng)的交通狀態(tài)信息,本文提出一個基于深度時空殘差網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域級交通狀況預(yù)測模型Deep RTP。不同于此前的研究,本...

【文章來源】： 深圳大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：55 頁

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法
        1.2.2 基于新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)
    1.4 本課題研究的主要內(nèi)容和主要創(chuàng)新
    1.5 論文的章節(jié)安排
    1.6 本章小結(jié)
第2章 理論基礎(chǔ)
    2.1 交通狀態(tài)的基本表示類型
    2.2 交通狀態(tài)的基本特性
    2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
        2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點
        2.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于深度時空殘差網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域級交通狀況預(yù)測
    3.1 系統(tǒng)設(shè)計
    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.1 城市地圖網(wǎng)狀劃分
        3.2.2 GPS數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.3 城市網(wǎng)狀擁堵計算
    3.3 預(yù)測模型設(shè)計和實現(xiàn)
        3.3.1 系統(tǒng)總覽
        3.3.2 數(shù)據(jù)劃分
        3.3.3 預(yù)測模型
    3.4 本章小結(jié)
第4章 實驗評估與分析
    4.1 實驗數(shù)據(jù)
    4.2 對比試驗?zāi)Ｐ秃驮u估指標(biāo)
    4.3 實驗環(huán)境配置
    4.4 模型參數(shù)選擇
        4.4.1 時間跨度的步長
        4.4.2 殘差單元的個數(shù)
        4.4.3 時間間隔大小
        4.4.4 區(qū)域劃分大小
    4.5 性能對比
        4.5.1 全局預(yù)測值的比較
        4.5.2 局部預(yù)測值的比較
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
參考文獻
指導(dǎo)老師對研究生學(xué)位論文的學(xué)術(shù)評語
學(xué)位論文答辯委員會決議書
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]上海市道路交通狀態(tài)指數(shù)簡介及應(yīng)用案例 [J]. 張揚,何承,張祎,顧承華,馬偉民,林益平.  交通與運輸. 2016(03)



本文編號：3554858