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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高速公路路網(wǎng)交通量預(yù)測研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-30 17:11
  自1988年10月新中國第一條高速公路滬嘉高速公路建成通車至今,我國高速公路通車總里程已突破13萬公里(總里程位居世界第一),覆蓋了約98%城鎮(zhèn)人口20萬以上的城市,成為了名副其實(shí)的交通大國。習(xí)近平同志在黨的十九大報(bào)告中,更是明確做出了要建設(shè)交通強(qiáng)國的重大戰(zhàn)略部署,確保交通運(yùn)輸在我國全面建成小康社會(huì)進(jìn)程中繼續(xù)發(fā)揮好基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性的支撐作用。交通強(qiáng)國建設(shè)離不開對交通要素實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的信息化和智慧化管理,因此,近年來快速興起并已得到廣泛應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)挖掘等新興技術(shù),勢必將在我國的交通強(qiáng)國建設(shè)過程中扮演越來越重要的角色。由于交通量分配和預(yù)測結(jié)果的精準(zhǔn)性,不僅關(guān)乎交通管理部門制定管理政策和實(shí)施管理措施的科學(xué)性,同時(shí)也對出行者的出行方式選擇產(chǎn)生越發(fā)顯著的影響。因此,交通量的分配和預(yù)測方法一直都是高速公路研究領(lǐng)域的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問題之一。然而,縱觀國內(nèi)外學(xué)者的已有研究成果可以獲知,目前,傳統(tǒng)預(yù)測模型以及單一化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型存在預(yù)測精度較低、僅能分析時(shí)序性交通量特征的弊端,給實(shí)際應(yīng)用帶來很大局限。為此,本文在充分借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上,提出了一套相對比較完整的高速公路路網(wǎng)交通量的預(yù)測方法。該...

【文章頁數(shù)】:67 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1路網(wǎng)交通量分布圖

圖2.1路網(wǎng)交通量分布圖

圖2.1路網(wǎng)交通量分布圖建模原則原則目的在于交通管控和交通誘導(dǎo),所以要求預(yù)測具有型處理數(shù)據(jù)的能力做了要求,交通量預(yù)測模型應(yīng)具的特點(diǎn)。實(shí)時(shí)性的交通量預(yù)測結(jié)果能夠更加精確交決管理的滯后性,達(dá)到交通預(yù)警的作用。原則交通流是一個(gè)連續(xù)的整體狀態(tài),即當(dāng)前交通流是過交通流的延續(xù)。持續(xù)性必須....


圖3.3卷積過程

圖3.3卷積過程

圖3.3卷積過程池化層poll)即下采樣,是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一種降低參數(shù)數(shù)目方法,其目,減少參數(shù),減小過擬合。池化層的操作需要規(guī)定好池化類型、池化化操作的步長等超參數(shù)即可。一般使用的池化操作為均值池化(Mean(MaxPooling),最大池化即在區(qū)域中選擇最大值作為池化....


圖3.4最大池化和平均池化示意圖

圖3.4最大池化和平均池化示意圖

圖3.3卷積過程池化層(poll)即下采樣,是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一種降低參數(shù)數(shù)目方法,其目征,減少參數(shù),減小過擬合。池化層的操作需要規(guī)定好池化類型、池化池化操作的步長等超參數(shù)即可。一般使用的池化操作為均值池化(Mean化(MaxPooling),最大池化即在區(qū)域中選擇最大....


圖3.5DCNN模型中節(jié)點(diǎn)、圖和邊的分類

圖3.5DCNN模型中節(jié)點(diǎn)、圖和邊的分類

圖3.5DCNN模型中節(jié)點(diǎn)、圖和邊的分類(2)節(jié)點(diǎn)分類圖中每個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)的預(yù)測標(biāo)簽為Y,設(shè)是包含冪級(jí)數(shù)的××的張量,圖t中節(jié)點(diǎn)i,hopj和特征k的擴(kuò)散-卷積激勵(lì)值為,公式如下:....



本文編號(hào):3942676

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