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基于深度學(xué)習(xí)的交通流量預(yù)測與可視化方法研究

發(fā)布時間:2020-11-08 15:30
   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。隨著城市動態(tài)交通信息采集技術(shù)的不斷發(fā)展,及時獲取城市路網(wǎng)中實時的道路交通數(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)測模型研究提供了數(shù)據(jù)保障。交通流量預(yù)測在現(xiàn)代交通管理和控制中起著關(guān)鍵性作用,是實現(xiàn)城市交通誘導(dǎo)的前提,精準和實時的道路交通流量預(yù)測能夠更好的分析城市道路交通狀況,對城市交通路網(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)在時間序列數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢使其十分適用對短時交通流量進行預(yù)測,有鑒于此,本文在車輛監(jiān)測點瞬時監(jiān)測數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)上,構(gòu)建了LSTM網(wǎng)絡(luò)模型用于對通過某路段的交通流量進行預(yù)測,在實驗中對預(yù)測模型的關(guān)鍵參數(shù)進行調(diào)整對比,并分析了不同參數(shù)設(shè)置對于模型預(yù)測準確率的影響。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)混合模型用于短時交通流量預(yù)測,該混合模型由一層降噪自動編碼器和兩層受限玻爾茲曼機來構(gòu)造,最后使用SVR方法作為預(yù)測器。為驗證預(yù)測模型性能,分別在工作日和周末監(jiān)測點數(shù)據(jù)上進行相關(guān)實驗,并與其他預(yù)測模型進行對比實驗,得出本文預(yù)測模型預(yù)測效果良好并在預(yù)測準確度上均優(yōu)于其他預(yù)測模型。本文設(shè)計了基于交通數(shù)據(jù)的可視化展示系統(tǒng),對于瞬時監(jiān)測數(shù)據(jù),通過一周和一天內(nèi)小時交通流量的可視化視圖對監(jiān)測點和路段交通狀況進行描述,對于概要型監(jiān)測數(shù)據(jù),本文使用多屬性軸的布局方式來可視化展示交通流基本參數(shù)之間的關(guān)系,從而更加直觀和深刻的來認識交通數(shù)據(jù),有助于對其數(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)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:U491;TP181
【部分圖文】:

道路交通,智能交通系統(tǒng),交通狀態(tài)


?圖2-1道路交通流預(yù)測在智能交通系統(tǒng)中的作用??圖2-2是道路交通狀態(tài)預(yù)測使用時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)具有很強的時變性,如何利用歷史若干交通流量數(shù)據(jù)去有??效地預(yù)測下?個時間段交通流參數(shù)值,使得預(yù)測的交通狀況與真實的道路交通流??狀態(tài)盡可能的相似。??距離D?廠(1)過去時段交逋狀態(tài)f預(yù)測交通狀態(tài)??2?|?|?(2>聲際交通狀態(tài)??t?/?:?I?\M?\?:??1?[/?/_?:?^?時間?t??1?2?i?i+1?......?l??圖2-2交通運行狀態(tài)預(yù)測概念圖表示??道路交通流變化具有不確定性,短時交通流預(yù)測需要從交通流設(shè)備采集信??息,這些信息可以反映交通流的狀態(tài),同時要考慮外界因素的干擾,對道路交通??數(shù)據(jù)進行分析,建立交通流預(yù)測模型來對未來道路交通運行狀況進行預(yù)測,交通??9

狀態(tài)預(yù)測,交通運行,概念圖,道路交通


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流狀態(tài),道路交通


??流預(yù)測的基本流程如圖2-3所示。??圖2-3道路交通流狀態(tài)預(yù)測流程圖??短時交通流預(yù)測模型要滿足以下幾個基本特性:(1)準確性。建立的預(yù)測模??型要有較好的預(yù)測效果,這樣才能應(yīng)用于道路交通管理和控制中,如果預(yù)測精度??達不到要求,不僅不能有效地進行交通誘導(dǎo),反而會加重道路交通擁堵,所以不??準確的交通流預(yù)測毫無意義。(2)實時性。為了確保模型預(yù)測精確度,需要使??用大量的歷史交通數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測模型,模型要滿足快速運算能力要??求,要能夠在規(guī)定的短時間內(nèi)完成一系列數(shù)值計算并求出計算結(jié)果,以確保能夠??及時地預(yù)測未來交通流信息。(3)可靠性。應(yīng)選擇帶有噪聲的歷史交通數(shù)據(jù)進??行模型建立,以提高系統(tǒng)的抗干擾能力和實時適應(yīng)能力,從而確保模型預(yù)測準確??度。??2.2.2短時交通流預(yù)測方法??近年來,短時交通流量預(yù)測研宄得到了國內(nèi)外專家和學(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。?_??目前
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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2 譚娟;王勝春;;基于深度學(xué)習(xí)的交通擁堵預(yù)測模型研究[J];計算機應(yīng)用研究;2015年10期

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4 熊偉晴;燕曉波;姜守旭;李治軍;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)的短時交通流預(yù)測[J];智能計算機與應(yīng)用;2015年02期

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10 郭敏;藍金輝;肖翔;盧海鋒;;基于混沌理論對北京二環(huán)路進行短時交通流量預(yù)測的研究[J];交通運輸系統(tǒng)工程與信息;2010年02期


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1 金玉婷;基于混沌和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測方法研究[D];西南交通大學(xué);2014年



本文編號:2874971

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