基于張量分解的交通擁堵預(yù)測與最優(yōu)路徑規(guī)劃

發(fā)布時間：2020-06-02 09:39

【摘要】：隨著城市規(guī)模的擴張以及私家車數(shù)量的劇增,交通擁堵越來越頻繁的出現(xiàn)在人們的日常生活中。交通擁堵不僅延誤時間,而且會對環(huán)境及社會資源造成極大的破壞和浪費。交通擁堵出現(xiàn)位置、時間的準確預(yù)測及合理的路線規(guī)劃有助于提高人們的出行效率并節(jié)約成本。因此,研究交通擁堵預(yù)測并提供合理的出行規(guī)劃非常必要且意義重大。交通信息化近些年不斷發(fā)展,交通管理部門積累了大量的交通流數(shù)據(jù),這為交通擁堵的預(yù)測提供了可能。交通擁堵預(yù)測的精度和最優(yōu)路徑規(guī)劃的合理性與數(shù)據(jù)的質(zhì)量有很大關(guān)系,但是由于數(shù)據(jù)在采集和傳輸過程中不可避免的會有噪聲或是缺失,使得交通擁堵的預(yù)測和路徑規(guī)劃異常困難。本文充分考慮了交通數(shù)據(jù)流在過去、現(xiàn)在、將來的多模式相關(guān)性,并將歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建成張量形式,通過張量分解的方法對交通數(shù)據(jù)中的缺失值進行補全并對各個路段的車輛平均通行時間進行預(yù)測,進而進行出行路徑規(guī)劃。本文主要工作包括:(1)缺失數(shù)據(jù)補全。首先基于交通流數(shù)據(jù)的多維特性將歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建張量,然后利用張量分解的方法對數(shù)據(jù)中的缺失值進行補全。主要目的是充分利用交通流數(shù)據(jù)在分鐘,天以及周上的相關(guān)性。(2)車輛通行時間預(yù)測。基于補全的交通數(shù)據(jù),將歷史數(shù)據(jù)和需要預(yù)測的數(shù)據(jù)統(tǒng)一構(gòu)建張量,使用張量分解的方法預(yù)測各路段的平均通行時間。(3)出行路徑規(guī)劃�；陬A(yù)測的各路段車輛平均通行時間,計算各路段上車輛平均通行速度,判斷各個路段的車輛通行狀況,然后基于車輛平均通行速度規(guī)劃出行路徑。(4)本文基于阿里云“智慧交通大賽”提供的真實數(shù)據(jù)對本文所提方法進行了實驗,驗證了張量補全及張量分解預(yù)測的效果。實驗結(jié)果表明張量補全有助于提高預(yù)測的精度,張量分解預(yù)測的精度優(yōu)于傳統(tǒng)的灰度模型。為了可視化路徑規(guī)劃效果,本文利用路段間的拓撲關(guān)系繪制了道路網(wǎng)絡(luò),在道路網(wǎng)絡(luò)上繪制路徑規(guī)劃結(jié)果。
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