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题名基于数字孪生的城市交通流智能预测与导引策略
被引量:2
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作者
廖熙雯
冷甦鹏
明昱君
李天扬
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机构
电子科技大学信息与通信工程学院
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出处
《电信科学》
2023年第3期70-79,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(No.2018YFE0117500)
国家自然科学基金资助项目(No.62171104)。
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文摘
物联网和人工智能等信息技术的快速发展极大地推动了交通系统的变革,同样也带来了机遇与挑战。针对现有导航系统忽略交通流时空特征而产生的策略重复性拥堵问题,对宏观交通流和微观车辆驾驶分别建模,并挖掘其耦合关系,进而提出一种基于数字孪生的城市智能交通流分层预测与导引策略,为减缓交通拥堵提供新思路。在该策略中,虚拟空间中的上层道路孪生通过扩散卷积递归神经网络预测时空交通流量,并显式作用于车辆路径规划决策。在此基础上,提出一种时空协同深度强化学习方法,用于实现车辆面向未来的协作式路径规划,指导虚拟空间中的下层车辆孪生选出最优策略反馈于真实世界。基于SUMO仿真平台进行了仿真验证。实验结果表明,本文所提方法在提高出行达成率、缓解拥堵等方面显著优于现有算法,能够有效提升城市交通出行效率。
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关键词
数字孪生
交通拥堵
深度强化学习
交通流预测与导引
扩散卷积
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Keywords
digital twin
traffic congestion
deep reinforcement learning
traffic flow forecasting and guidance
diffu-sion convolution
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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