基于缺失数据的交通速度预测算法

交通速度预测是智能交通系统的基础,可以缓解交通拥堵,节约公共资源,提高人们的生活质量。在真实情况下,采集到的交通速度数据通常存在缺失,而现有研究成果大多数只考虑了数据相对完整的场景。文章主要针对缺失场景下的交通速度数据进行研究,捕捉其中的时空相关性,并对未来交通速度进行预测。为了充分利用到交通数据的时空特征,提出了一种新的基于深度学习的交通速度预测模型。首先,提出了“还原-预测”算法,先使用自监督学习方法让模型还原缺失数据,再对交通速度进行预测;其次,引入了对比学习的方法,使得速度时间序列的特征表示更鲁棒;最后,模拟了不同数据缺失率的场景,通过实验验证了所提方法在各种缺失率下的预测准确率都优于现有方法,并设计了实验对对比学习方法和不同的还原算法进行分析,证明了所提方法的有效性。

基于图卷积门控循环单元网络模型的交通速度预测

准确的交通预测能够有效解决交通堵塞和环境污染等问题,然而现有预测方法无法充分表征交通数据的特征。针对以上问题,提出一种序列到序列图卷积门控循环单元(Seq2Seq-GCGRU)模型,用于提取交通速度的时空特性和预测。模型由三部分组成,分别用于建模带有时间偏移的交通速度周周期、日周期及临近期信息,还提出一种新的seq2seq训练方法以克服已有方法不适用于时间序列的缺陷。实验结果表明,对比其他常见的交通流预测模型,所提算法具有更高的预测精度,均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE)指标至少分别降低25%和24%。

基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测

交通速度预测在智能交通系统中起着重要的作用,准确、快速的交通速度预测有利于及时掌握城市道路交通状况,能够有效实行交通诱导。针对交通速度具有极强的周期性,在工作日和非工作日之间存在较大差异,导致预测精度不高的问题,分别选取公开的工作日和非工作日交通速度数据,构建基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测模型。实验验证采用广州市20条路段的交通数据,结果表明,区分工作日和非工作日的平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差的平均值比不区分均要小,说明区分工作日和非工作日可以有效地提高交通速度的预测精度。

基于时空注意力网络的动态高速路网交通速度预测

交通速度是影响高速路网通行效率和安全的重要指标,精准预测高速路网交通速度可以减少交通事故和通行时间,预先为交通控制提供有价值的参考信息,对高速公路管理具有重要意义。基于时空注意力网络,提出一种由数据和长期预测任务驱动面向动态高速路网的交通速度预测模型(ST-ANet)。通过图注意力网络提取高速路网的动态空间关联特征,使用长短期记忆网络提取输入数据的时间关联特征。在此基础上,采用基于多头自注意力机制的时间注意力网络计算历史输入数据和预测值之间的相关性,并利用密集连接和层归一化方法进一步提升模型性能。基于中国宁夏回族自治区银川市高速路网监测数据进行实验,结果表明,与GCN-LSTM模型相比,STANet模型预测未来1 h、2 h和3 h内高速路网交通速度的平均绝对误差分别降低4.0%、3.6%和3.9%。

基于GRU-GCN-RDrop模型的交通速度预测

准确并实时地预测交通速度是实现智能交通管控和建设智慧交通系统必不可少的一环,然而现有的预测方法无法准确地挖掘其潜在的时空相关性。为了进一步挖掘数据的时空特性以及提高预测精度,设计了基于门控循环神经网络(GRU),图卷积网络(GCN)和正则化Dropout(R-Drop)结合的GRU-GCN-RDrop组合模型。GCN用于学习复杂的拓扑结构来捕获空间依赖性,GRU用于学习交通数据的动态变化来捕获时间依赖性。GCN和GRU相结合后使用R-Drop方法提高模型泛化能力。以SZ-taxi数据集为例进行预测分析,GRU-GCN-RDrop模型预测了未来在15分钟、30分钟、45分钟和60分钟的交通速度,并得出对应的均方根误差、平均绝对误差、精度、判定系数和解释方差。对比GCN、GRU单个模型,GRU-GCN-RDrop模型有效解决了误差的迅速累积问题。对比大多数现有基准模型,GRU-GCN-RDrop模型对于交通速度序列的特征提取及解释能力较为优秀。对比T-GCN模型和ST-AGTCN模型,GRU-GCN-RDrop模型泛化能力更强。由此说明了GRU-GCN-RDrop模型预测的交通速度时间序列具有较高的精度和稳定性。

基于残差时序图卷积网络的交通速度预测

准确的交通速度预测是现代智慧交通系统中重要的组成部分,对解决交通拥堵和保障公众出行安全具有重要的意义。针对现有的交通预测模型存在对交通速度中长期预测任务效果不是很好的问题,提出一个新的基于残差时序图卷积网络深度学习框架RSATCN。首先利用可学习的遮罩矩阵和图卷积网络相结合来捕捉空间特征,再利用时间注意力提取时间序列的动态相关性,最后用残差时序网络捕捉时间特征和速度特征。在两个真实世界的数据集上的实验表明,提出的模型在预测交通速度中长期任务方面优于最新的基线。

基于全局时空特性的城市路网交通速度预测模型

城市路网交通速度预测是智能交通系统中的重要组成部分,其可为出行者提供实时的交通信息,对提升道路通行能力具有重要意义。现有基于图卷积网络的预测模型一定程度上加强了对一阶相邻路段间空间关联程度的挖掘,但在非一阶相邻路段关联度大于一阶相邻路段关联度的情况下,如果仍输入原始的邻接矩阵,会遗失一些相对重要的路段空间信息,无法得到较好的预测结果。为准确挖掘城市路网中的时空特性,提出一种基于全局图卷积和门控循环单元的城市路网交通速度预测模型G-GCGRU。考虑全局路网下非一阶相邻路段间的空间影响程度,利用相关性分析方法计算得到路段间的关联度矩阵,并作为新的卷积方式进一步加深对空间特征的挖掘,在此基础上,采用门控循环单元方法提取路网时间特征。使用深圳市罗湖区城市路网车速数据进行实验,结果表明,该模型预测性能优于图卷积网络(GCN)、门控循环单元(GRU)和GCN-GRU混合模型,以均方根误差为评价指标,预测精度分别提高25.3%、4.7%和2.1%。

基于时空关联度加权的LSTM短时交通速度预测

提出一种基于时空关联度加权的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)短时交通速度预测模型。该模型结合综合动态时间规整(Summation Dynamic Time Warping,SDTW)和拓扑邻接关系设计了一种路段速度序列之间时空关联程度的度量方法,然后基于该度量值对路段速度历史观测值进行加权,进而使用LSTM从加权观测序列中提取路段速度的时空变化特征,实现对短时交通速度的预测。实验表明,交通速度预测模型预测结果相比传统的ARIMA模型、SVR模型以及LSTM模型均有提升,实现了更高精度的速度预测。

基于图卷积网络的短时交通速度预测

交通预测是构建智能交通系统的重要技术,实时准确的交通预测有利于规划路线,提高出行效率。为提高交通速度预测精度,提出一种基于图卷积网络的短时交通速度预测模型。首先对交通速度数据进行时空特征分析,然后结合数据空间特性构造可学习的邻接矩阵来建立图卷积网络,同时考虑到交通数据的时间特性,因此在图卷积的基础上又添加了长短期记忆网络和注意力机制来共同构建预测模型。实验结果表明由于同时考虑了交通速度数据的时空特性,本文模型均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差均小于传统模型和单个模型,验证了提出的模型预测精确度更高。

基于时空注意力图卷积神经网络的交通速度预测

交通速度是衡量交通状态的一个重要指标,实时、准确的交通速度预测是构建智能交通系统的重要一环。针对交通速度存在随机性、非线性、时空相关性等问题,提出了一种新的基于注意力机制和图卷积神经网络相结合的交通速度预测模型。首先,使用注意力机制构建时空注意力权重矩阵,再联合图卷积方法捕获交通信息中的空间相关性特征;然后,通过门控时卷积的方法获取时间相关性;最后,将所提模型与其他5个基准模型分别在2组公开的交通速度数据集上进行预测。实验结果表明,该预测模型在2个数据集上的准确率分别为75.1%和86.6%,比先进的基准模型的准确率高3%左右。说明所提模型具有较高的准确率和稳定性,可为交通管理提供科学依据。

基于时序图卷积网络的交通速度预测

准确的交通流预测不仅能够为交通拥堵控制决策提供有效的支持,也为居民出行提供指导。本文结合图卷积网络与时间卷积网络,提出了一种基于时序图卷积网络的交通速度预测模型。根据交通路网拓扑结构和交通流构建动态加权图网络,引入图卷积网络挖掘交通流的空间特征,利用时间卷积网络捕获交通流的短程与长程时间相关性。融合路网空间特征和交通流近邻性、周期性等时间特征,构建基于混合深度学习框架的交通速度预测模型。以真实数据集为基础验证了模型预测效果,实验结构表明提出的模型能够刻画交通流的时空演化特征,和基准模型相比,具有良好的预测性能。

基于时空依赖性和注意力机制的交通速度预测

交通流精准预测对保障公共安全和解决交通拥堵具有重要的意义,在城市交通规划、交通管理、交通控制等起着重要的作用.交通预测由于其受限制于城市路网并且随着时间动态变化,其中存在着空间依赖与时间依赖,是近些年来具有挑战性的课题之一.为了同时捕获到空间和时间上的依赖,提出了一个新的神经网络:基于注意力机制的时空图卷积网络(A-TGCN).TGCN网络模型用于捕获交通数据中的动态时空特性与相关性,采用注意力机制来增强每个A-TGCN层中关键节点的信息.通过在两组数据上的实验结果表明,A-TGCN在精度以及可解释性方面都有很好的表现.

基于图注意力机制的城市路网短时交通速度预测

针对城市路网短时交通速度预测问题,在考虑路网交通状态时空相关性的情况下,提出一种基于图注意力机制的预测方法。该方法利用图注意力网络(GAT)和门控循环单元(GRU)构建了GAT-GRU模型,在路网层面对交通状态的时空相关性进行有效地建模,进而预测路网短时交通速度。以城市道路网的交通速度数据为数据源展开数值实验,结果表明GAT-GRU模型的表现均优于对比模型。

基于变分模态的LSTM神经网络道路交通速度预测

为了准确预测天津快速路的交通运行速度,提出基于变分模态的长短期(LSTM)神经网络预测模型.首先,采用变分模态算法,对原始交通速度数据进行分解,将原始数据分解成多个子模态以降低原始数据波动性对预测精度产生的影响.其次,依据不同运行速度子模态建立LSTM神经网络,对后数小时的交通运行速度进行预测.最终,将各子模态的LSTM神经网络预测结果进行重构,得到快速路预测速度.预测结果证实,基于变分模态的LSTM预测模型预测精度优于其他预测模型,性能表现最优.

基于多任务学习时间卷积网络的路网短时交通速度预测

短时路网交通速度预测是智能交通系统的重要技术。基于深度学习,文章提出了一种多任务学习时间卷积网络(Multi-Task Learning Temporal Convolutional Network,MTL-TCN),用于预测路网层面的短时交通速度。以广州市路网交通速度数据为数据源展开对比实验,结果表明MTL-TCN模型优于经典方法和深度学习方法。

临时变向车道的交通流速度及冲突特性分析

为了揭示临时变向车道所存在的交通运行问题,针对其方向变更时段的交通流速度特性与交通冲突特性进行分析.选择具有代表性意义的黄浦路为调查对象,分别对其方向变更前后的交通流特性参数进行调查.采用数理统计的方法,对比分析方向变更前后的交通流速度特性与交通冲突特性.采用回归分析的方法,构建该类车道的密度与速度关系模型及交通冲突预测模型.研究表明,临时变向车道在方向变更前后的交通流速度及交通冲突方面具有明显的规律性差异,速度与密度之间及冲突数与流量、密度之间存在定量关系.

最优速度模型交通流碳排放建模与仿真

为了分析交通流在稳定状态和非稳定状态下的交通排放特性,基于最优速度交通流跟驰理论和连续控制系统稳定性理论,推导系统的稳定性条件;对连续交通流模型进行离散化分析,得到其离散表达式;建立车辆运动与典型CO2排放之间的计算式;对稳定交通流和非稳定交通流情况下交通排放分别进行了仿真,得到交通流稳定性对交通排放的影响情况:在稳定交通流下,扰动对交通排放的影响较小;而对非稳定交通流,交通排放随扰动呈周期性变化。

基于时间序列与BP-ANN的短时交通流速度预测模型研究

针对现有的交通流速度预测模型使用唯一数据集且模型单一的问题,提出一种时间序列与人工神经网络相结合的预测模型。该模型通过时间序列分别对实时数据和历史数据建模预测,并应用人工神经网络调整实时数据和历史数据的预测值。实验结果表明该预测模型能够将预测误差控制在7%以内,且能够对不同输入参数下的短时交通流速度进行有效预测。

考虑大型车因素的城市路网交通流速度预测

针对大型车影响交通流速度问题,提出一种考虑大型车因素的路网交通流速度预测方法。首先根据二流理论将路段分为行驶流和排队流两部分;其次通过对路网路段的时空分析,将路段按旅行时间进行聚类,确定预测时长指数;再根据大型车特征与路段交通流速度的关系,引入大型车因素;最后使用GRU(gated recurrent unit)神经网络实现交通流速度预测,并利用VISSIM仿真进行验证。研究结果表明:考虑大型车因素可提高城市路网道路交通流速度的预测准确度。

山区高速公路交通特管区设置方法研究

为研究山区高速公路车辆通行速度规律,提高山区高速公路交通运行效率,选取雅西高速拖乌山北坡的36km交通特管区路段作为研究对象,收集断面交通信息数据,通过数学分析确定路段速度分布特性,根据分布特性确定交通特管区设置方法,以此提出交通特管区路段速度控制策略。结果表明:随着下坡距离增长,货车速度逐渐降低,货车的行驶速度受路段熟悉程度的显著影响;客货车分道行驶及限速措施能够有效地降低速度的离散性;货车的平均速度及运行速度均会随着路段限速值的提高相应地提高。基于此提出了交通特管区设置方法。