基于PSO-LSTM的短时交通流量预测网站设计

短时交通流量预测是智能交通系统中的重要环节,选用在短时交通流量预测方面表现出色的LSTM神经网络,并利用PSO算法优化LSTM神经网络模型。实验结果表明,与传统LSTM模型相比,所构建的PSO-LSTM模型对未来5分钟和10分钟两种短时交通流量预测,达到了更高的准确率。在此基础上,设计了一个交通流量预测网站更好地展示了预测结果,也方便用户随时查询。

基于XGBoost算法的高速公路短时交通流量预测

在快速城市化背景下,高速公路交通流畅度对经济效率与民众生活至关重要,故在复杂多变的高速公路网中,快速精准预测交通流量成为实时交通管理的核心前提。然而,由于短时交通流具有非线性和随机变化的特点,交通流量的准确预测一直面临着巨大的挑战。为了克服这些挑战,构建了一种基于XGBoost算法的短时交通流量预测模型,旨在提高交通流量预测的准确性。该模型基于XGBoost算法的强大学习能力和优秀的泛化性能,通过对历史交通流量数据的学习,能够更好地捕捉交通流的复杂模式和规律。为了检验XGBoost模型的准确性和有效性,使用江西永武高速公路某路段ETC门架数据进行了一系列测试,并将结果与传统的ARIMA、BP、GBDT、Prophet模型进行了比较。实验结果表明,相比于传统的预测模型,XGBoost模型在短时交通流量预测中具有更高的预测精度。这将为公路交通管理部门提供更有效的决策支持,帮助其优化交通流,减少交通拥堵,提高交通运行效率。

基于CNN-LSTM-AM的短时交通流量预测

短时交通流量预测对于提高实时交通数据信息的精准性及增加车辆道路行驶的效益性具有重要意义。为能准确预测未来短期交通流量情况,支持智能交通系统的应用和决策,提出一种基于CNN-LSTM-AM的短时交通流量预测模型。首先利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)来对交通流序列进行信息捕捉,从而提取交通流数据的动态变化特征;其次将所提取的特征向量构成时间序列作为长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的输入;最后根据注意力机制(attention mechanism,AM)来分配LSTM隐含层不同权重,增强重要特征的作用,完成交通流量预测。采用美国加利福尼亚州高速路网数据库PeMS里面的相关数据信息,通过实验与其他神经网络预测模型进行对比,结果显示,CNN-LSTM-AM模型的相对平均误差(mean absolute percentage error,MAPE)值为0.254578%,R^(2)=0.583152,预测能力优于其他对比模型。其所用方法可以对未来短时交通流量预测提供一种思路模型。

高速公路建筑施工的短时交通流量统计预测的大数据分析

城市道路路网建设直接关系着市民的生活质量与城市的未来发展状况。现今时代,交通拥堵问题已成为城市发展过程中不可避免的重要问题,如何解决交通拥堵问题更是成为了城市可持续发展的重要前提。为了构建一个科学合理的城市道路交通体系.

基于多维流量特征的短时交通流量预测模型

大多数基于神经网络的短时交通流量预测模型存在以下2个方面的问题:一是提取时间特征和空间特征导致模型结构复杂、运算速度慢,二是模型中不断增加的交通态势特征难以采集。针对上述问题,提出了一种以历史交通流量构建多维流量特征的滑动窗口图注意力网络(SW-GAT)模型。首先,提出了引入历史流量及多组流量的滑动窗口数据,通过模型训练以获取潜在时间特征的假设。其次,引入图注意力机制,获取了路网节点之间的空间特征。最后,引入节点邻接距离矩阵构建了双层SW-GAT模型,以此提高输出的准确性和鲁棒性。将长短时记忆网络(LSTM)、图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)及多维流量特征GCN模型作为对照组进行了模型评价,间隔时间取值为15 min。试验结果表明:最优的滑动窗口K取值为3和4;相比于对照组的4种模型,双层SW-GAN模型的预测精度分别平均提高了约2.5%,5.82%,3.36%,8.2%;平均绝对误差MAE分别下降了约19.83,17.82,15.23,16.19;均方根误差RMSE分别下降约21.27,20.33,19.25,20.62;在交通流量变化频繁的时间段(7:30—18:30),SW-GAT模型曲线的拟合效果优于对照组的4个模型,对突变的交通流量有着更好的预测精度。SW-GAT模型能在保证预测准确率的情况下,降低对数据特征的要求和模型的复杂度,为解决深度学习特征数据搜集困难的问题提供了一种新思路。

基于二次分解和融合多特征的短时交通流量组合预测模型

考虑到交通流的随机性和非线性特征导致预测精度低的问题,本文提出一种基于二次分解和融合多特征的组合预测模型。利用时序分解方法将提取交通流量中的趋势性和周期性特征,通过优化后的变分模态分解对残差分量进行二次分解,并对所得分量进行重构;使用相关系数法选取交通流的外部特征,建立3个相异模型对融合外部特征后的分量进行预测;利用强化学习优化各模型的权重,加权求和得到最终的预测结果。利用长沙市区的交通流量进行仿真分析,结果表明:与长短时记忆神经网络模型、卷积神经网络和门控循环单元的组合模型、二次分解后的BP和二次分解后的轻量级梯度提升机相比,本文建立的模型对城市道路交通流的预测效果更好,平均绝对误差为2.622,均方根误差为3.479,均优于对比模型的预测误差,验证了模型的有效性。

基于CEEMDAN-SE和LSSA-GRU组合的短时交通流量预测

交通流量预测是构建与完善智能交通系统的关键技术。为进一步提高短时交通流量预测的精度,提出了使用带自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)和样本熵(SE)数据处理方式,并结合基于Lévy飞行搜索策略的麻雀搜索算法(LSSA)优化了门控循环单元(GRU)模型的短期交通流量预测方法,即CEEMDAN-SE-LSSA-GRU模型。为充分挖掘交通流量数据的非线性特征,首先,使用CEEMDAN对数据降噪分解处理以获取多个本征模态分量及1个残余差值,并通过计算每个本征模态分量的样本熵值来评估其复杂度,将复杂度相似的分量进行了重组,以提高后续模型的预测效率及预测精度。其次,使用Lévy飞行策略优化的麻雀搜索算法对GRU模型进行了超参数寻优,保证重组后的子序列在预测过程中分别能够获得各自的最优模型参数。最后,将各个子序列的预测结果集成处理,得到短期交通流量的最终预测值。为验证组合模型的有效性,采用加州高速公路交通流量数据集作为研究对象进行了实例验证。将7种未进行数据降噪分解或未进行超参数优化的预测模型形成对照组进行了定量分析。结果表明:CEEMDAN-SE-LSSA-GRU模型能更好地拟合时间序列变化趋势,其平均绝对误差为9.1126,均方根误差为12.2457,平均绝对百分比误差为3.42%,表明CEEMDAN-SE-LSSA-GRU模型能很好地反映出流量变化的基本趋势和规律。

基于主成分分析和支持向量机的道路网短时交通流量预测

将主成分分析和支持向量机回归相结合,进行道路网多断面的短时交通流量预测研究。首先,整理分析路网中多个断面交通流量数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机,并利用遗传算法优化参数;最后,输入支持向量机所需数据,得到主成分预测结果,转化为断面交通流量数据,从而预测道路网短时交通流量。采用城市快速路多断面数据进行实例分析,结果表明,该模型比单一断面预测方法的效果更好。

基于混沌和RBF神经网络的短时交通流量预测

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题,论文从非线性时间序列的角度对短时交通流量预测进行探讨,提出采用基于混沌理论的RBF神经网络预测方法。首先在采用小数据量的Lyapunav指数计算方法判定交通流存在混沌的前提下,对交通流量数据进行相空间重构。构建了RBF神经网络,并对模拟产生的Lorenz和Rossler混沌时间序列数据以及实际采集的高速公路交通流量数据进行了仿真研究。结果表明,该方法对模拟产生的混沌时间序列具有很好的预测效果,在交通流量的短时预测上也具有较高的预测精度。

多子群遗传神经网络模型用于路口短时交通流量预测

为适应交叉路口短时交通流量的实时变化性和非线性性,提出将一种多子群遗传神经网络算法(MPGNN)应用于交叉路口短时交通流量的预测,结合BP网络对非线性问题良好的求解能力和遗传算法优良的全局寻优能力,建立遗传算法的多个子种群来搜索BP网络的最佳结构。通过对武汉市珞瑜路、武珞路、珞狮南路、珞狮北路交叉路口的短时交通流量进行预测分析,取得了良好的实验效果。根据预测结果对该路段的交通流量进行重新分配和控制,对缓解珞瑜路和武珞路段高峰时期交通流量的压力具有重要作用。

基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法研究

为进一步提高短时交通流量预测精度,提出一种基于RVM和ARIMA的短时交通流量降噪方法.设计了降噪方法的流程,选取了降噪方法误差评价指标;基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法和预测流程,引入平均绝对相对误差(MAPE)作为预测方法误差评价指标,以某城市道路的录像数据为实例,对构建的预测方法有效性进行验证.结果表明,在不同公用时间尺度(5,10,15min)下,所提出的短时交通流量预测方法的平均绝对相对误差均小于直接运用指数降噪模型、BT神经网络模型、ARIMA模型等方法预测的结果,有效地提高了短时交通流量预测精度.

短时交通流量两种预测方法的研究

实时、准确的完成短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。采用基于L-M算法的BP神经网络预测方法和基于混沌时间序列的预测方法对短时交通流量时间序列进行了预测研究,给出两种方法的基本原理及具体的预测步骤,并对一组实际的流量数据进行了预测。仿真结果表明:两种方法都能较准确的预测交通流量,但混沌时间序列方法的实时性更好一些,更适合于预测短时交通流量。

基于时空分析的短时交通流量预测模型

根据交通流的时空关联性和非线性,提出一种基于时空分析的短时交通流量预测模型.在相关系数的基础上扩展时空语义,提出时空相关分析算法,并以支持向量机为预测工具进行预测.弥补现有模型在预测因子选取方面的不足,提高预测精度并避免预测的人为主观性.实验结果表明了算法和模型的有效性.

基于ICA和SVM的道路网短时交通流量预测方法

交通流量预测是智能交通系统(ITS)研究的一个重要课题。通过对多个观测点交通流量数据特点进行分析,采用一种基于独立成分分析(ICA)与支持向量机(SVM)相结合的短时交通流量预测方法。首先,通过独立成分分析得到同一条道路上各个观测点的交通流量的独立源信号;接着利用支持向量机预测模型对源信号进行建模和预测,并通过遗传算法(GA)优化参数;最后将其转换为交通流量数据,得到预测结果。实例分析结果显示,该算法优于直接利用支持向量机对交通流量进行预测的方法,并能去除同一条道路上多个观测点测量数据之间的相互影响。

高速公路短时交通流量预测的改进非参数回归算法

针对非参数回归短时交通流量预测算法的状态向量选取问题,基于高速公路交通流量在空间上演变趋势明显的特点,提出交通流量预测的改进非参数回归算法。引入各上游断面车流到达当前断面的行程时间作为状态向量选取的依据,并根据各上游断面影响程度的不同,调整相似机制的计算方法。利用渝武高速公路微波检测器数据对该模型进行验证。结果表明,改进的非参数回归算法克服了固定状态向量定义不能满足同一断面不同交通状态的缺点,对各种交通状态具有更好的适应性,预测精度更高。

基于GA优化IWNN的短时交通流量预测方法

由于交通流量的非线性、复杂性和不确定性,确定数学模型的预测方法难以满足交通管理控制中对预测精度和收敛速度的要求。为了对交通流进行准确、实时、高效的预测,提出将小波理论与神经网络相结合,并改进网络的训练过程从而构建改进型小波神经网络;同时运用遗传算法优化网络的初始权值,最终提高了预测精度,加快了收敛速度,避免陷入局部极小。通过仿真和分析,提出的方法具有较好的预测结果。

基于蚁群优化支持向量机的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量的预测精度,提出一种蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的短时交通流量预测模型(ACO-SVM)。将SVM参数的选取看作参数的组合优化问题求解,采用鲁棒性较强的ACO来搜索最优解。仿真结果表明,ACO-SVM在预测精度、收敛速度、泛化能力等方面均优于参比模型,更适合于短时交通流量的预测。

基于遗传灰色GM(1,1,ρ)模型的短时交通流量预测

为了提高短时交通流量的预测精度,本文根据短时交通流量的数据特征,结合灰色模型在短时预测方面的优势,利用遗传算法根据已知数据优化灰色新陈代谢GM(1,1,ρ)模型的背景值参数ρ,对实时采集的交通流量数据进行仿真分析,实验结果验证了该模型的准确性、实时性和有效性。

短时交通流量预测方法

短时交通流量是短时交通参数的基础参数之一,其变化规律可直观反映调查路段或区域的交通变化趋势,可为交通出行提供有效的路径选择信息。基于对统计分析模型、人工智能模型、非线性理论、交通模拟、组合预测模型等短时交通流量预测方法特点和应用的分析,鉴于短时交通流量自身的随机波动特性,指出单一的交通参数预测方法很难有效提高预测的精度和效果,而基于组合预测模型的预测方法具有广阔的应用前景和实践意义,并指出短时交通流量预测方法研究领域今后可能的发展趋势。

基于图结构的城市道路短时交通流量时空预测模型

准确、实时的城市短时交通流量预测可为驾驶员提供实时的道路状况预警,是城市智能交通系统发展的重点之一。考虑交通流量数据的时空特征,该文提出一种基于注意力机制的GC-GRU时空预测模型(STGCGRU),模型输入根据交通流量时间特性划分为邻近片段、日周期片段、周周期片段3类,以嵌入图卷积(GC)计算的门控循环单元(GRU)作为基本单元搭建Encoder-Decoder模型框架。其中,GC用以捕捉城市道路图中的空间特征,GRU用以捕捉交通流量时序特征,注意力机制用以调节交通流量的趋势变动性。基于北京市出租车GPS轨迹数据集的实验结果表明,该模型适用于短时交通流量预测,预测精度随预测时长减少而升高;未添加周期性信息模型的预测精度优于常规基准模型,添加周期性信息后预测精度提升,并优于添加周期性信息的DeepST模型。对比不同交通情况,该模型可捕捉易堵路段交通流量的趋势变动性,晚高峰时期预测精度更高,但对交通流量的突增突减不敏感。