發(fā)布時(shí)間：2020-04-23 13:46

【摘要】：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,國(guó)內(nèi)的城市化人口比重與日俱增,帶來(lái)眾多的城市化挑戰(zhàn),其中重中之重就是城市交通規(guī)劃(City Transportation Planning)。而分析國(guó)內(nèi)城市交通現(xiàn)狀,其中擁堵問(wèn)題最為嚴(yán)重,還有隨之導(dǎo)致的環(huán)境污染、停車(chē)難、交通事故頻發(fā)等現(xiàn)象。究其原因,主要在于城市人口的劇增、私家車(chē)出行迅速增長(zhǎng)、路網(wǎng)規(guī)劃不合理、公共交通萎縮、過(guò)于密集的投資和建設(shè)等方面,而這些問(wèn)題往往會(huì)產(chǎn)生連鎖反應(yīng),導(dǎo)致一個(gè)惡性循環(huán),使得城市交通擁堵甚至癱瘓。于是,如果能實(shí)時(shí)精確的預(yù)測(cè)將來(lái)一段時(shí)間內(nèi)路段內(nèi)的交通流量,將可以提前預(yù)防并舒緩交通高峰期車(chē)流量,從根本上解決交通擁堵現(xiàn)象的發(fā)生。但交通狀況復(fù)雜多變,需要考慮眾多影響因素,并且在交通流數(shù)據(jù)中,蘊(yùn)藏著豐富的高維結(jié)構(gòu)信息~([1],[2]),使得對(duì)于傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型而言,無(wú)法到達(dá)預(yù)期的精確度。鑒于此原因,本文采用了一種高維結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型,稱(chēng)之為張量結(jié)構(gòu)(Tensor).通過(guò)結(jié)合交通流數(shù)據(jù),構(gòu)建高維動(dòng)態(tài)張量模型,從而實(shí)現(xiàn)基于動(dòng)態(tài)張量的短期交通流預(yù)測(cè)方法。本文主要內(nèi)容有以下幾個(gè)方面:第一,介紹了短期交通流量預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究背景和意義所在,包括國(guó)內(nèi)外相關(guān)預(yù)測(cè)模型的研究現(xiàn)狀和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),本文所要使用的張量模型的研究歷史和應(yīng)用現(xiàn)狀。第二,詳細(xì)介紹了張量的數(shù)學(xué)表達(dá)形式和運(yùn)算公式,為接下來(lái)的分解模型提供數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)。隨后,講述了張量的兩種常用分解模型,即CP分解模型和Tucker分解模型,分別介紹了兩種分解模型下的因子矩陣的選擇和填補(bǔ)理論。第三,將真實(shí)的交通流量數(shù)據(jù)構(gòu)建到高階張量結(jié)構(gòu),分析了交通流量數(shù)據(jù)在多個(gè)模式的相關(guān)性和周期性等特性。隨后,將交通流量數(shù)據(jù)結(jié)合張量填補(bǔ)理論,提出基于張量結(jié)構(gòu)的短期交通流量預(yù)測(cè)算法。第四,詳細(xì)介紹了基于CP和Tucker兩種分解模型下的短期交通流量預(yù)測(cè)算法的具體過(guò)程,包括算法的理論依據(jù)、推導(dǎo)過(guò)程、具體實(shí)現(xiàn)步驟和算法的優(yōu)勢(shì)和缺陷。最后,結(jié)合真實(shí)的交通流量數(shù)據(jù),對(duì)算法進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)分析和對(duì)比。主要包括完整數(shù)據(jù)集下的準(zhǔn)確度和算法運(yùn)行時(shí)間的對(duì)比,還有缺失數(shù)據(jù)集下的算法準(zhǔn)確度分析,在缺失數(shù)據(jù)集中又分為歷史數(shù)據(jù)集的完全隨機(jī)性缺失和連續(xù)性缺失等情況。研究實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在這兩種情況下,文中提出的Tucker-WGopt均具有良好的準(zhǔn)確度。
【圖文】：

上圖可以公式化表示為： ( ) ( ) ( ) ( )1XRr r r rr a b c 其中 , A , B ,C 是由 Kolda 提出的關(guān)于子矩陣，，它們的大小分別為 I R , J R分，R 為該張量的秩， 為系數(shù)組成的長(zhǎng)量 X 的元素值和因子矩陣的元素值之間1Rijk ir jr krrx a b c 于是，如何用 CP 分解模型填補(bǔ)原始(1)a圖 2.4 張

第 3 章 張量結(jié)構(gòu)下的交通流流量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型.1.1 交通流數(shù)據(jù)的周期性和多模特性在現(xiàn)實(shí)生活中，交通流數(shù)據(jù)與人們的生活節(jié)奏和出行方式息息相關(guān)，正是人們有規(guī)律的出行導(dǎo)致了交通流數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出周期性的特點(diǎn)，以天、周為周期體如下圖所示：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：U491.1;O183.2

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 張敬磊;王曉原;;基于非線性組合模型的交通流預(yù)測(cè)方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年05期

2 譚滿春;馮犖斌;徐建閩;;基于ARIMA與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的交通流預(yù)測(cè)[J];中國(guó)公路學(xué)報(bào);2007年04期

3 韓超,宋蘇,王成紅;基于ARIMA模型的短時(shí)交通流實(shí)時(shí)自適應(yīng)預(yù)測(cè)[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2004年07期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 伍元?jiǎng)P;基于動(dòng)態(tài)張量填充的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

2 朱彥君;基于張量分解的缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)算法的研究[D];杭州電子科技大學(xué);2014年

本文編號(hào)：2637797