本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的交通狀態(tài)判別與預(yù)測(cè)方法研究　出處：《吉林大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,出行需求的持續(xù)增加,道路供需矛盾日益突出,致使交通擁堵路段的數(shù)量和里程逐年增加。實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的交通狀態(tài)判別和預(yù)測(cè),對(duì)于交通擁堵的智能管控具有重要的作用。隨著ITS的逐步實(shí)施,各類交通檢測(cè)設(shè)備提供了不同精度、廣度和深度的大量交通數(shù)據(jù)。然而,如何有效分析交通數(shù)據(jù)卻成為一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法往往具有特定的模型結(jié)構(gòu)和過(guò)多的假設(shè)條件,而不能滿足分析各類數(shù)據(jù)的需求。因此,有必要研究和探索用于交通狀態(tài)判別與預(yù)測(cè)的新方法,以充分挖掘交通數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的豐富交通信息,進(jìn)一步提升交通狀態(tài)判別與預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。本研究旨在改善交通狀態(tài)判別與預(yù)測(cè)的效果,在分析各類交通數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,采用先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)方法,并有機(jī)結(jié)合特征選擇、群體智慧搜索和時(shí)間序列分析等理論方法,對(duì)交通狀態(tài)判別與預(yù)測(cè)方法展開(kāi)深入研究。主要研究?jī)?nèi)容及成果如下:(1)基于PSO-SVR優(yōu)化FCM的交通流缺失數(shù)據(jù)修復(fù)方法在分析交通流數(shù)據(jù)時(shí)空相關(guān)性的基礎(chǔ)上,提出了基于PSO-SVR優(yōu)化FCM的缺失數(shù)據(jù)修復(fù)方法,以模糊C均值(FCM)為基礎(chǔ)算法,采用粒子群優(yōu)化算法(PSO)和支持向量回歸(SVR)的組合形式對(duì)FCM進(jìn)行優(yōu)化。首先,分析了交通流數(shù)據(jù)缺失模式和缺失數(shù)據(jù)的表達(dá)形式;然后,分別以城市快速路和主干路數(shù)據(jù)為例,對(duì)交通流數(shù)據(jù)的時(shí)空相關(guān)性進(jìn)行分析,并在此基礎(chǔ)上,確定算法的輸入;最后,從三個(gè)角度設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案,對(duì)所提出方法的性能進(jìn)行測(cè)試。(2)基于變量選擇和KELM的交通事件自動(dòng)檢測(cè)方法在分析事件發(fā)生時(shí)段交通流參數(shù)變化規(guī)律的基礎(chǔ)上,選擇15個(gè)變量構(gòu)成事件檢測(cè)初始變量集。然后,通過(guò)隨機(jī)森林-遞歸特征消除算法從初始變量集中選擇重要變量。以重要變量為輸入,訓(xùn)練KELM模型,并通過(guò)GSA優(yōu)化模型參數(shù)。此外,針對(duì)事件樣本和非事件樣本不平衡的問(wèn)題,選用SMOTE方法平衡兩類樣本。(3)基于NCA-BOA-RF的交通事件持續(xù)時(shí)間預(yù)測(cè)方法在分析交通事件持續(xù)時(shí)間影響因素的基礎(chǔ)上,并考慮所使用數(shù)據(jù)集的特征,從而選擇18個(gè)影響因素作為事件持續(xù)時(shí)間預(yù)測(cè)的相關(guān)變量。通過(guò)近鄰成分分析(NCA)找出6個(gè)關(guān)鍵影響因素作為特征變量;然后使用特征變量構(gòu)造訓(xùn)練集,訓(xùn)練隨機(jī)森林算法并采用貝葉斯優(yōu)化算法(BOA)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。此外,在測(cè)試算法性能的過(guò)程中,考慮了缺少變量的情況。(4)基于譜聚類和RS-KNN的交通狀態(tài)判別模型有機(jī)結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì),構(gòu)建了一種基于譜聚類與RS-KNN的交通狀態(tài)判別模型。以地點(diǎn)交通參數(shù)為基礎(chǔ),根據(jù)交通流運(yùn)行特性并結(jié)合中國(guó)道路服務(wù)水平的四個(gè)等級(jí),采用譜聚類算法將交通狀態(tài)劃分為四類;然后,使用已分類的交通流數(shù)據(jù)訓(xùn)練RS-KNN模型;最后,采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該模型的有效性。(5)基于時(shí)序分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的交通狀態(tài)預(yù)測(cè)模型本部分以機(jī)器學(xué)習(xí)方法為基礎(chǔ),分別結(jié)合兩種時(shí)間序列分析理論,構(gòu)建了兩種短時(shí)交通參數(shù)預(yù)測(cè)模型。第一,針對(duì)交通參數(shù)時(shí)間序列具有混沌特性的問(wèn)題,將機(jī)器學(xué)習(xí)方法與混沌時(shí)間序列分析理論相結(jié)合,構(gòu)建了基于多變量相空間重構(gòu)(MPSR)和組合核函數(shù)-最小二乘支持向量機(jī)(CKF-LSSVM)的短時(shí)交通預(yù)測(cè)模型。在分析交通參數(shù)時(shí)間序列混沌特性的基礎(chǔ)上,通過(guò)MPSR確定CKF-LSSVM模型的最佳輸入形式,并采用PSO優(yōu)化模型參數(shù)。實(shí)證分析表明,考慮混沌特性以及采用多變量作為模型輸入,都有利于提高預(yù)測(cè)精度。第二,針對(duì)交通參數(shù)觀測(cè)序列含有噪聲成分的問(wèn)題,將機(jī)器學(xué)習(xí)方法與時(shí)間序列降噪理論相結(jié)合,構(gòu)建了基于奇異譜分析(SSA)與核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)的短時(shí)交通預(yù)測(cè)模型。通過(guò)SSA過(guò)濾原序列的噪聲成分,然后使用降噪數(shù)據(jù)訓(xùn)練KELM模型并通過(guò)GSA優(yōu)化模型參數(shù)。實(shí)證分析表明,以降噪數(shù)據(jù)為模型輸入,有利于提高預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U491

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