基于Inception卷积神经网络的城市快速路行程速度短时预测

为了高效捕捉城市快速路复杂的交通拥堵特征,提升短时行程速度预测的准确性,以卷积神经网络为基础,结合Inception模块,构建行程速度短时预测模型。将行程速度信息按照时空关联关系组织为二维数据矩阵,以图像为特征学习对象,自动提取交通数据高维特征并学习多粒度复杂交通拥堵模式,通过系统的网络设计与测试训练得到模型最优结构参数和优化参数,结合回归分析方法与梯度幅度相似性偏差指标,综合评价模型性能。实证结果表明,模型提取行程速度数据时序特征和时空演化特征能力较强,预测准确性较高,可进一步应用于其他交通参数的短时预测。