為了緩解城市交通擁堵現(xiàn)狀,充分利用城市道路基礎(chǔ)設(shè)施,智能交通系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于城市交通管理中,為道路交通安全提供了保障,提高了道路通行效率和城市交通的智能化水平。隨著城市動(dòng)態(tài)交通信息采集技術(shù)的不斷發(fā)展,及時(shí)獲取城市路網(wǎng)中實(shí)時(shí)的道路交通數(shù)據(jù)已成為可能,大量的交通數(shù)據(jù)為分析城市道路交通狀態(tài)和預(yù)測(cè)模型研究提供了數(shù)據(jù)保障。交通流量預(yù)測(cè)在現(xiàn)代交通管理和控制中起著關(guān)鍵性作用,是實(shí)現(xiàn)城市交通誘導(dǎo)的前提,精準(zhǔn)和實(shí)時(shí)的道路交通流量預(yù)測(cè)能夠更好的分析城市道路交通狀況,對(duì)城市交通路網(wǎng)規(guī)劃和道路交通優(yōu)化控制具有非常重要的作用。深度學(xué)習(xí)中的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢(shì)使其十分適用對(duì)短時(shí)交通流量進(jìn)行預(yù)測(cè),有鑒于此,本文在車(chē)輛監(jiān)測(cè)點(diǎn)瞬時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)上,構(gòu)建了LSTM網(wǎng)絡(luò)模型用于對(duì)通過(guò)某路段的交通流量進(jìn)行預(yù)測(cè),在實(shí)驗(yàn)中對(duì)預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行調(diào)整對(duì)比,并分析了不同參數(shù)設(shè)置對(duì)于模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的影響。本文充分利用了深度學(xué)習(xí)模型良好的特征學(xué)習(xí)能力,設(shè)計(jì)了一種基于深度學(xué)習(xí)的深度網(wǎng)絡(luò)混合模型用于短時(shí)交通流量預(yù)測(cè),該混合模型由一層降噪自動(dòng)編碼器和兩層受限玻爾茲曼機(jī)來(lái)構(gòu)造,最后使用SVR方法作為預(yù)測(cè)器。為驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型性能,分別在工作日和周末監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)上進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn),并與其他預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),得出本文預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)效果良好并在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度上均優(yōu)于其他預(yù)測(cè)模型。本文設(shè)計(jì)了基于交通數(shù)據(jù)的可視化展示系統(tǒng),對(duì)于瞬時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),通過(guò)一周和一天內(nèi)小時(shí)交通流量的可視化視圖對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)和路段交通狀況進(jìn)行描述,對(duì)于概要型監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),本文使用多屬性軸的布局方式來(lái)可視化展示交通流基本參數(shù)之間的關(guān)系,從而更加直觀(guān)和深刻的來(lái)認(rèn)識(shí)交通數(shù)據(jù),有助于對(duì)其數(shù)據(jù)本質(zhì)的理解和潛在規(guī)律的挖掘。
【學(xué)位單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：U491;TP181
【部分圖文】：

?圖２－１道路交通流預(yù)測(cè)在智能交通系統(tǒng)中的作用??圖２－２是道路交通狀態(tài)預(yù)測(cè)使用時(shí)間和距離表示的概念圖，由于道路上交通??流的復(fù)雜性，交通狀態(tài)具有很強(qiáng)的時(shí)變性，如何利用歷史若干交通流量數(shù)據(jù)去有??效地預(yù)測(cè)下？個(gè)時(shí)間段交通流參數(shù)值，使得預(yù)測(cè)的交通狀況與真實(shí)的道路交通流??狀態(tài)盡可能的相似。??距離Ｄ?廠(chǎng)（１）過(guò)去時(shí)段交逋狀態(tài)ｆ預(yù)測(cè)交通狀態(tài)??２?｜?｜?（２＞聲際交通狀態(tài)??ｔ?／?：?Ｉ?＼Ｍ?＼?：??１?［／?／＿?：?＾?時(shí)間?ｔ??１?２?ｉ?ｉ＋１?．．．．．．?ｌ??圖２－２交通運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)概念圖表示??道路交通流變化具有不確定性，短時(shí)交通流預(yù)測(cè)需要從交通流設(shè)備采集信??息，這些信息可以反映交通流的狀態(tài)，同時(shí)要考慮外界因素的干擾，對(duì)道路交通??數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立交通流預(yù)測(cè)模型來(lái)對(duì)未來(lái)道路交通運(yùn)行狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)，交通??９

??圖２－１道路交通流預(yù)測(cè)在智能交通系統(tǒng)中的作用??圖２－２是道路交通狀態(tài)預(yù)測(cè)使用時(shí)間和距離表示的概念圖，由于道路上交通??流的復(fù)雜性，交通狀態(tài)具有很強(qiáng)的時(shí)變性，如何利用歷史若干交通流量數(shù)據(jù)去有??效地預(yù)測(cè)下？個(gè)時(shí)間段交通流參數(shù)值，使得預(yù)測(cè)的交通狀況與真實(shí)的道路交通流??狀態(tài)盡可能的相似。??距離Ｄ?廠(chǎng)（１）過(guò)去時(shí)段交逋狀態(tài)ｆ預(yù)測(cè)交通狀態(tài)??２?｜?｜?（２＞聲際交通狀態(tài)??ｔ?／?：?Ｉ?＼Ｍ?＼?：??１?［／?／＿?：?＾?時(shí)間?ｔ??１?２?ｉ?ｉ＋１?．．．．．．?ｌ??圖２－２交通運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)概念圖表示??道路交通流變化具有不確定性，短時(shí)交通流預(yù)測(cè)需要從交通流設(shè)備采集信??息，這些信息可以反映交通流的狀態(tài)，同時(shí)要考慮外界因素的干擾，對(duì)道路交通??數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立交通流預(yù)測(cè)

??流預(yù)測(cè)的基本流程如圖２－３所示。??圖２－３道路交通流狀態(tài)預(yù)測(cè)流程圖??短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型要滿(mǎn)足以下幾個(gè)基本特性：（１）準(zhǔn)確性。建立的預(yù)測(cè)模??型要有較好的預(yù)測(cè)效果，這樣才能應(yīng)用于道路交通管理和控制中，如果預(yù)測(cè)精度??達(dá)不到要求，不僅不能有效地進(jìn)行交通誘導(dǎo)，反而會(huì)加重道路交通擁堵，所以不??準(zhǔn)確的交通流預(yù)測(cè)毫無(wú)意義。（２）實(shí)時(shí)性。為了確保模型預(yù)測(cè)精確度，需要使??用大量的歷史交通數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，模型要滿(mǎn)足快速運(yùn)算能力要??求，要能夠在規(guī)定的短時(shí)間內(nèi)完成一系列數(shù)值計(jì)算并求出計(jì)算結(jié)果，以確保能夠??及時(shí)地預(yù)測(cè)未來(lái)交通流信息。（３）可靠性。應(yīng)選擇帶有噪聲的歷史交通數(shù)據(jù)進(jìn)??行模型建立，以提高系統(tǒng)的抗干擾能力和實(shí)時(shí)適應(yīng)能力，從而確保模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確??度。??２．２．２短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法??近年來(lái)，短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)研宄得到了國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家和學(xué)者廣泛地關(guān)注，現(xiàn)己??提出了許多方法應(yīng)用于交通流預(yù)測(cè)。?＿??目前
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2874971