城市道路交通流预测系统研究
交通流模式识别与预测方法研究
交通流模式识别与预测方法研究随着城市化进程的加速和汽车普及率的提高，交通拥堵成为了城市面临的头号难题之一。
如何有效地管理城市的交通流，减缓拥堵，提高出行效率，成为了摆在城市管理层面前的一项紧迫任务。
而交通流模式识别与预测方法的研究，则是解决这一问题的重要手段。
一、什么是交通流模式识别与预测？交通流模式识别与预测，即通过对交通流的数据进行分析，识别出交通流中存在的规律和模式，并且根据这些规律和模式，对未来的交通流进行预测。
这种方法在城市交通管理中具有很重要的作用，可以帮助城市管理者制定更加有效的交通管理策略和方案，以提高城市交通的效率。
二、交通流模式识别与预测的应用交通流模式识别与预测已经广泛应用于城市交通管理中，以下介绍几种典型的应用场景：1、交通状况预测交通状况一直是城市交通管理的一个难题，交通流模式识别与预测可以利用历史交通数据，预测未来的交通状况，比如交通高峰期的拥堵情况、交通事故的发生率等等。
这些预测结果可以帮助城市管理者制定更加合理的交通管理策略，以减少拥堵和事故的发生。
2、交通信号灯管理城市中的交通信号灯调度也需要依靠交通流模式识别与预测。
通过对路口交通流状态的实时监测和分析，可以得出路口交通流的周期和相位，进而制定每个信号灯的开关时间，以最大程度地提高道路的通过率。
3、公交线路优化公交线路的优化需要考虑人流量和车流量，交通流模式识别与预测可以通过对公交车的运行数据进行分析，识别出人流高峰期和拥堵路段，从而优化公交线路和班次，提高公交出行的效率和满意度。
三、交通流模式识别与预测的基本原理接下来，介绍交通流模式识别与预测的基本原理和方法：1、交通流数据采集交通流数据包括车速、车流量、道路使用率等等，需要借助于交通监测设备进行采集。
现代城市交通监测设备具备高精度和高频率的特点，可以进行实时监测，为后续的数据分析提供了基础数据。
2、交通流数据预处理交通流数据采集的过程中，可能受到多种因素的影响，包括天气、人流量、意外事件等等，需要进行一定的数据预处理，将不符合正常交通流的数据进行过滤、清洗。
智能交通系统中的交通流预测与调控策略分析
智能交通系统中的交通流预测与调控策略分析随着城市化进程的加快，交通拥堵问题已成为城市发展中的重要挑战。
为了解决这一问题，智能交通系统应运而生。
智能交通系统集成了多种技术和算法，旨在通过实时数据收集和分析，预测交通流量变化趋势，并采取相应的调控策略来优化交通状况。
本文将从交通流预测和调控策略两个方面，探讨智能交通系统在缓解交通拥堵中的作用。
交通流预测是智能交通系统的基础和关键步骤。
通过采集历史交通数据和现场监测信息，利用机器学习和数据挖掘算法，可以对未来交通流进行准确预测。
同时，交通流预测的结果还可以为交通管理者提供决策支持，优化交通网络规划和资源分配。
例如，基于对交通流趋势的准确预测，交通管理者可以有针对性地调整信号灯周期，提前设置交通限制措施，以有效减轻交通拥堵。
此外，交通流预测还可以用于交通事故的预警和处理，提高道路安全性。
然而，要实现准确的交通流预测并不是一件容易的事情。
由于城市道路网络的复杂性和动态性，交通流量的变化受到多种因素的影响，如时间、天气、道路状况等。
因此，为了提高交通流预测的精度和可靠性，必须综合考虑各种因素，并采用合适的算法模型。
目前常用的交通流预测方法包括基于统计学的模型、基于模糊逻辑的模型和基于神经网络的模型等。
这些方法各自有其适用的场景和算法特点，需要根据实际情况选择最适合的方法。
除了交通流预测，智能交通系统还需要采取相应的调控策略来优化道路交通状况。
根据交通流预测结果，交通管理者可以采取多种调控策略，如交通信号灯优化、交通限制措施、交通流分流等。
其中，交通信号灯优化是一种简单且常用的调控策略。
通过调整信号灯周期和时序，可以有效缓解交通拥堵。
此外，交通限制措施也是解决拥堵问题的重要手段。
例如，限制某些车辆进入特定区域或实行交通管制，可以减少道路上的车辆数量，提高交通效率。
然而，在选择和实施调控策略时，需要考虑多方面的因素。
首先，交通管理者需要权衡交通效率和交通公平性。
城市道路交通流量预测模型研究
城市道路交通流量预测模型研究一、课题研究背景城市路网中不断增长的交通出行需求，进一步导致道路交通流的高峰时段拥堵情况不断加剧。
如何有效利用交通流数据，建立合理、准确的道路交通流量预测模型，对于缓解交通拥堵，优化城市交通出行体验具有重要意义。
因此，本文将从理论与实践两个层面出发，全面介绍城市道路交通流量预测模型的研究现状和发展趋势。
二、城市道路交通流量预测模型概述1.概念定义城市道路交通流量预测模型是指通过建立数学模型，在给定区域内将未来的道路交通流量进行预测的一种方法。
该模型主要包括数据预处理、数据建模、模型验证与修正、预测结果评估等步骤。
2.建模思想城市道路交通流量预测模型的建模思想主要包括时间序列模型、回归分析模型、人工神经网络模型等。
它们可以在一定程度上反映城市道路交通流量的时空特征。
3.应用领域城市道路交通流量预测模型的应用领域主要包括智慧交通、城市交通规划等。
在智慧交通领域，该模型可以用于实现自动化交通控制和优化城市交通出行路线规划；在城市交通规划领域，该模型可以为交通出行提供科学依据，指导城市交通基础设施建设和改造。
三、城市道路交通流量预测模型的现状分析1.模型类型城市道路交通流量预测模型的类型越来越多，包括时间序列模型、回归分析模型、人工神经网络模型等。
其中，时间序列模型和人工神经网络模型应用较为广泛。
2.数据来源城市道路交通流量预测模型的数据来源多种多样，可以是交通信号控制系统数据、车辆定位数据、移动App出行数据等。
其中，车辆定位数据是交通流量预测的重要数据来源，其精度和实时性能够满足实时性较高的道路交通流量预测需求。
3.关键问题城市道路交通流量预测模型研究中存在着一些关键问题，如数据的缺失和质量问题、模型的选取和改进问题等。
因此，研究者需要利用先进的技术手段来克服这些问题。
四、城市道路交通流量预测模型的发展趋势1.数据挖掘技术与模型集成技术未来城市道路交通流量预测模型将结合数据挖掘技术和模型集成技术，充分利用不同类型的数据来源，提高预测精度和实时性。
《基于深度学习的多步交通流预测研究》范文
《基于深度学习的多步交通流预测研究》篇一一、引言随着城市化进程的加速和交通网络的日益复杂化，交通流预测成为了智能交通系统（ITS）中至关重要的环节。
准确的交通流预测能够帮助城市规划者、交通管理部门以及出行者更好地理解和优化交通状况，提高交通系统的运行效率，减少拥堵和交通事故的发生。
近年来，随着深度学习技术的发展，其在多步交通流预测方面展现出了强大的潜力。
本文旨在研究基于深度学习的多步交通流预测方法，以提高预测的准确性和可靠性。
二、相关研究回顾在过去的几十年里，交通流预测一直是交通工程和智能交通系统领域的研究热点。
传统的预测方法主要基于统计模型和时间序列分析，如自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等。
然而，这些方法在处理复杂的交通流数据时往往难以捕捉到非线性和时变特性。
近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始探索基于这些技术的交通流预测方法。
其中，深度学习模型如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等在处理序列数据和时间依赖性方面具有显著优势。
三、方法与模型本文提出了一种基于深度学习的多步交通流预测模型。
该模型结合了LSTM和CNN的优势，能够有效地捕捉交通流数据的时序特性和空间相关性。
具体而言，我们构建了一个双层LSTM-CNN模型，其中第一层主要捕捉短期内的交通流变化，第二层则用于捕获长期的时间依赖性。
此外，我们还引入了注意力机制来增强模型对重要信息的关注能力。
在数据预处理阶段，我们对原始的交通流数据进行清洗、归一化和特征提取等操作。
然后，我们将处理后的数据输入到双层LSTM-CNN模型中进行训练。
在训练过程中，我们采用了均方误差（MSE）作为损失函数，并使用Adam优化器来调整模型的参数。
通过反复迭代和调参，我们得到了最优的模型参数。
四、实验与分析为了验证我们的模型在多步交通流预测方面的性能，我们在真实的数据集上进行了实验。
实验结果表明，我们的模型在短时和长时交通流预测方面均取得了较高的准确性和可靠性。
城市道路交通流量预测与优化模型研究
城市道路交通流量预测与优化模型研究随着城市化进程的加快，城市道路交通拥堵问题成为了人们日常生活中不可忽视的一个重要问题。
为了提高城市交通效率，减少交通拥堵，城市道路交通流量预测与优化模型的研究变得尤为重要。
本文将探讨城市道路交通流量预测与优化模型的研究现状，以及其中的挑战与前景。
一、城市道路交通流量预测模型研究城市道路交通流量预测是实现交通优化的基础，准确的交通流量预测可以帮助交通管理部门制定合理的交通优化策略。
目前，城市道路交通流量预测主要基于以下几种模型：1. 统计模型统计模型是最常见的预测模型之一，通过分析历史交通数据的特征和模式，来预测未来的交通流量。
常用的统计模型有自回归移动平均模型（ARMA）、指数平滑模型和灰色系统模型等。
这些模型通过数学统计方法分析历史数据的趋势和周期性，来预测未来的交通流量。
2. 机器学习模型随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习模型在交通流量预测中得到了广泛应用。
机器学习模型可以根据大量的历史交通数据，建立复杂的非线性模型，从而提高交通流量预测的准确性。
常用的机器学习模型有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林等。
这些模型可以根据输入的特征，学习交通流量与各种因素之间的复杂关系，进而预测未来的交通流量。
3. 融合模型为了进一步提高交通流量预测的准确性，近年来越来越多的研究将统计模型和机器学习模型进行融合。
融合模型可以综合考虑历史交通数据的趋势和特征，以及交通流量与各种因素的复杂关系，从而提高预测准确性。
常用的融合模型有灰色关联度模型和支持向量机与自回归模型的融合模型等。
二、城市道路交通流量优化模型研究城市道路交通流量优化旨在通过调控交通流量，减少拥堵并提高交通效率。
目前，城市道路交通流量优化主要基于以下几种模型：1. 交通流模型交通流模型是优化城市道路交通流量的基础。
交通流模型可以描述车辆在道路上的运动规律，根据交通流模型，可以预测交通拥堵的发生和发展趋势。
城市道路交通流预测与交通状态识别方法研究
城市道路交通流预测与交通状态识别方法研究随着城市化进程的加快，城市道路交通问题日益突出。
拥堵严重影响了城市居民的出行效率，也增加了城市环境的压力。
为了更好地规划城市交通，提高交通运输效率，交通流预测和交通状态识别成为了当前交通研究的热点之一。
本文将探讨城市道路交通流预测与交通状态识别方法的研究进展，以期为城市交通管理提供更有效的技术支持。
一、城市道路交通流预测方法城市道路交通流预测是指通过对城市道路交通的历史数据进行分析，预测未来一段时间内的交通流量情况，从而为交通管理者提供决策依据。
在城市道路交通流预测方法研究中，主要包括时间序列分析、机器学习方法和神经网络方法。
1. 时间序列分析时间序列分析是一种基于历史数据的统计学方法，通过对历史交通数据的趋势和周期性进行分析，预测未来的交通流量情况。
常用的时间序列分析方法包括平滑法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些方法在一定程度上能够反映城市道路交通的周期性和趋势变化，但是对于非线性和复杂的交通流量变化预测效果有限。
2. 机器学习方法机器学习方法是一种基于数据模式识别和学习的方法，通过对历史交通数据的学习，建立预测模型进行交通流量预测。
常用的机器学习方法包括回归分析、决策树、支持向量机和随机森林等。
这些方法在处理非线性和复杂的交通流量预测问题上具有一定的优势，但是需要大量的数据和参数调整，且模型泛化能力较差。
3. 神经网络方法二、交通状态识别方法1. 传统方法传统方法是指基于传感器数据和信息处理技术的交通状态识别方法，通过对交通数据的采集和处理，识别道路交通的状态。
常用的传统方法包括基于车辆轨迹的交通状态识别、基于视频数据的交通状态识别和基于微波雷达的交通状态识别等。
这些方法在一定程度上能够反映道路交通的实时状态，但是受限于传感器的数据采集范围和精度。
深度学习方法是一种基于神经网络和大数据技术的交通状态识别方法，通过对大量历史交通数据的学习和训练，建立深度学习模型进行交通状态识别。
交通流预测模型的研究与应用
交通流预测模型的研究与应用随着城市化进程的加速以及人民生活水平的不断提高，城市交通压力越来越大。
公共交通的滞后和私家车的增多，使得道路拥堵越来越严重，给人们的出行带来了极大的不便。
因此，研究交通流预测模型，并将其应用于城市交通管理中，具有重要意义。
一、交通流预测模型的概述交通流预测模型是一种通过分析历史交通流数据、路段情况等信息，来预测未来一段时间内交通状态的方法。
这种模型通常可以分为基于统计分析和基于机器学习的两类。
基于统计分析的模型主要是通过对历史数据的统计分析，来预测未来的交通状况。
这种模型常用的方法包括回归分析、ARIMA模型等。
基于机器学习的模型，则是通过利用计算机科学中的机器学习方法，通过大量的实时交通数据来建立交通流预测模型。
这种模型通常包括神经网络、支持向量机等。
二、交通流预测模型的应用交通流预测模型的应用，主要是为了更加准确地预测未来的交通状况，并在此基础上制定合理的交通管理策略。
现在，许多城市交通管理部门都开始应用交通流预测模型来管理城市交通。
例如，在交通监控中心会运用交通流预测模型，预测未来一段时间内的交通情况，让交通监控人员更好地管理交通。
在实时交通导航系统中，交通流预测模型也扮演了重要角色，它可以分析交通拥堵情况，为驾驶员提供最佳路径，缩短出行时间，提升驾驶体验。
同时，交通流预测模型也可以用于公共交通运营和路网规划中，预测某些区域未来的公共交通状况，为公共交通公司制定合理的运营计划提供依据，为城市规划者制定更科学合理的路网规划提供依据。
三、目前交通流预测模型研究的挑战及其发展趋势然而，交通流预测模型也存在着一些挑战。
首先，交通状况非常复杂，由多种因素共同影响，如公共交通运营、车流密度等等，这些因素可能会产生不同的影响，需要针对不同的情况建立不同的预测模型。
其次，容易受到外部环境因素干扰，如天气、事故等突发事件，因此，需要不断地优化交通流预测算法，以应对这些突发事件。
针对这些挑战，未来交通流预测模型的研究和发展方向主要包括以下几点：一是细分预测模型类型，根据不同的实际情况和数据特征构建不同的预测模型；二是加强数据的存储和管理，完善交通数据采集和分析体系，提高数据质量和精度；三是引入人工智能技术和大数据分析，提升交通流预测能力和准确度；四是探索交通流量优化算法，利用交通流预测模型制定更加高效合理的交通管理策略。
城市智能交通系统的多模态交通流预测研究
城市智能交通系统的多模态交通流预测研究随着城市化进程的不断加速，城市交通问题越来越严重，交通拥堵不仅使出行变得十分不便，也造成了巨大的环境压力。
因此，如何科学有效地预测并缓解城市交通拥堵已成为城市治理的一个重要课题。
近年来，智能交通系统的多模态交通流预测研究备受关注。
多模态交通流预测是指基于多种交通模式，通过大数据技术、人工智能算法等手段对城市交通流进行预测。
该技术可以从宏观和微观两个方面来对城市交通流进行预测，以寻求更有效的交通管理和优化方案。
首先，从宏观角度出发，多模态交通流预测系统可以利用城市道路交通流数据，运用数学模型和数据挖掘技术进行交通流分析和预测。
在该系统中，各路段车流量、车速、交通事故和气象条件等都被纳入数据分析的考虑范畴。
通过分析这些数据，系统可以进行城市交通流的长期预测，加强对交通拥堵等问题的监控和预警。
同时，该系统还能够运用交通大数据，研究各种交通运输模式的交互作用，进而优化城市交通流。
其次，从微观角度考虑，多模态交通流预测系统可以利用移动互联网和智能手机等设备采集交通出行者的数据，并通过数据挖掘等技术对出行规律和偏好进行分析，从而对城市交通流进行更精细化的预测。
这种多模态交通流预测，在调整交通流量、优化交通模式以及缓解交通拥堵等方面，具有十分重要的意义。
最后，随着智能交通技术的发展，多模态交通流预测系统的应用前景十分广阔。
智能车辆、智能路灯、智能信号灯等一系列智能设备的广泛应用，将进一步支持多模态交通流预测技术的发展和应用，相信在不久的将来，该技术将会促进城市交通体系更加智能化、高效化和可持续化的发展。
总的来说，城市智能交通系统的多模态交通流预测研究是一个新兴领域，具有十分重要的意义和巨大的潜力。
在未来的城市交通治理中，该技术将会扮演越来越重要的角色，为我们带来便利与舒适的城市出行新体验。
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城市道路交通流预测系统研究*李瑞敏1马宏亮2陆化普1郭敏3(清华大学交通研究所1北京100084)(清华大学土木工程系2北京100084)(北京市公安局公安交通管理局3北京100037)摘要城市道路交通流实时预测是未来城市智能交通系统的重要支撑,近年来受到较多的关注。
文中结合国内城市交通状况,分析了城市道路交通流实时预测系统的系统需求,包括功能需求和性能需求,在此基础上提出了系统的逻辑结构和物理结构。
逻辑结构主要包括基础数据层、数据处理计算层以及应用层,提出了物理结构中的4个核心功能服务器:数据库服务器、计算服务器、GIS服务器和Web应用服务器。
提出了系统的主要功能和4个主要功能模块,研究了系统的数据流过程,给出了系统实施的技术方案。
经过实施检验,所提系统结构与技术方案具有良好的可行性。
关键词交通流预测;系统结构;功能模块;数据流中图分类号:U491文献标志码:A DOI:10.3963/j.ISSN167424861.2010.01.001随着智能交通系统的逐步发展,智能交通管理系统和先进的旅行者信息系统在城市交通管理中发挥着越来越重要的作用,而城市道路交通流的实时预测是上述2个系统的重要基础,因此,近年来其关注程度日益增加。
欧盟在其CAPIT ALS plus项目中选择了巴黎、罗马、马德里等城市作为示范城市,将交通预测工具的开发作为其中的重要内容[1]。
英国在其未来10a IT S项目T raffic England中开发了交通预测的功能,可以给出主要道路未来时段的预测参数[2]。
德国Bavarian州政府发起的Bayern Online的项目开发了BayernInfo的网站,其主要功能之一就是为出行者提供长、中、短期的交通流预测信息,采用了1个名为/ASDA2FOT O0的交通模型[3]。
美国有一些州、市正在研究和建立交通预测系统[4],如佛罗里达州奥兰多市在I-4州际高速公路上[5]。
国内学者对交通流短期预测模型进行了一定的研究,但目前尚无成功的应用案例[628],本文结合实际实施需求对城市道路交通流预测系统进行研究,并提出了实施方案,实施结果表明本方案具有良好的可行性。
1需求分析城市道路交通流预测系统是城市智能交通系统的重要组成部分,亦是城市道路交通管理工作的重要辅助决策支持工具,系统建设的需求主要包括如下方面:1.1功能需求1)能够集成城市现有和未来安装的各类检测器的信息和数据。
2)能够实现对城市道路网络交通流状态的实时预测以及交通状况中长期预测。
3)可以对城市道路交通综合态势进行在线综合评价、非常态交通状态预警与交通拥挤识别等。
4)能够对路口、路段、区域的道路交通服务水平给出实时评价,为道路交通管理决策提供支持。
5)能够实现与其他系统的进一步集成,为其他系统提供预测数据。
1.2性能需求1)实时性。
对事务的响应时间一般在5s以内,对于大量的交通流数据统计应该在30s以内。
2)可靠性。
系统具有双机热备的基本功能,具有良好系统安全功能。
在高负荷情况下,能够实现降级模式,满足50%的可访问率。
3)可扩展性。
系统应具有灵活的接口功能,收稿日期:2009203217修回日期:2009211220*国家高技术研发局计划(863计划)(批准号:2007AA112233)、北京市科委绿色通道项目(批准号:D07020601400705)资助作者简介:李瑞敏(1979),博士.研究方向:交通信息与控制.E2mail:lrm in@可以增加新的交通流检测系统的数据或给未来其他有需求的系统提供预测数据。
2 系统结构设计2.1 逻辑结构根据系统需求分析及现有基础设备和数据情况,本系统的逻辑结构如图1所示。
图1 系统逻辑结构图系统主要包括3层:1)基础数据层。
为交通流预测系统提供多源异构数据来源,主要包括城市现有交通检测系统,如交通信号控制系统、旅行时间检测系统、微波交通流检测系统、浮动车检测数据等。
2)数据处理及计算层。
该层是交通流预测系统核心部分,主要由如下几部分构成:¹数据融合,完成对基础数据层多源异构数据的融合处理,为综合数据库提供实时、可靠、较为准确的检测数据;º综合数据库,处理和存储交通流预测系统所需要的各类数据,包括检测到的数据和预测数据以及各类统计分析结果;»模型库,主要存储交通流预测模型;¼知识库,主要存储交通流状态模式识别所产生的交通流时空关联关系,为预测提供基础参数配置;½GIS 平台,为交通流预测系统提供GIS 平台显示所需要的各类空间数据及空间属性数据。
数据处理及计算层的最主要成果就是各粒度、各步长的多类交通流参数的预测值。
3)应用层。
主要包括交通流预测系统所支撑的各类应用系统,包括VMS 信息发布系统、个性化出行路径规划、诱导系统,交通管理辅助决策支持系统等。
2.2 物理结构物理结构如图2所示。
在物理结构中,最主要的是实现系统核心功能的4个服务器,各服务器的主要功能如下:图2 系统物理结构1)数据库服务器。
数据库服务器主要运行着支持交通流预测系统的综合数据库,其功能主要包括:¹从交管局现有的数据中心获取原始数据,进行数据融合,转化成满足预测系统要求的规范化的基础数据,存储到系统的综合数据库中;º存储实现预测预报系统各项功能所需要的所有基础、过程以及成果性的交通流特性数据;»响应其他3个服务器对交通流特性数据的读取、写入、更新等请求。
2)计算服务器。
计算服务器主要实时运行着交通流预测系统的各类预测模型,其功能包括:¹从数据库服务器提取交通流特性基础数据,据此进行交通流预测、路网动态服务水平评价、拥挤评价、交通事件预警等核心功能相关的计算任务,并将计算结果传输到数据服务器进行存储;º响应来自Web应用服务器的针对各项计算任务的逻辑控制指令,按照请求修改各种配置信息,从而改变计算逻辑;»响应来自Web服务器的计算任务指令,执行响应的计算任务,并将计算结果传输给Web服务器。
3)GIS服务器。
主要功能为:¹存储支持预测预报系统所有功能表现所需要的城市路网GIS 数据;º响应来自Web服务器及应用服务器的请求,将请求解析为相应的GIS数据需求和交通流特性数据需求,通过数据服务器获取交通流特性数据,将其与GIS数据进行综合处理,得到可视化信息,并将其传输给Web服务器;»响应来自Web服务器的GIS信息修改指令,按照要求修改GIS信息。
4)Web应用服务器。
用于响应来自网络上其他终端的网页浏览请求,将用户请求解析为对GIS数据、交通流特性数据以及计算功能的需求,分别对其他3台服务器发出请求,并接收相应的返回信息,对其进行综合处理,形成返回给浏览器用户的页面信息。
该系统通过GUI(graphical user interface)对外提供服务的基本形式为:用户通过各种终端访问Web服务器,通过面向浏览器的各项操作,向Web服务器发出请求,而Web服务器将用户请求解析为对自身及其他3台服务器的请求,依次分发并接收相应的返回信息,再将这些信息进行综合处理,形成返回给用户的页面信息。
预测系统第2种提供服务的主要形式为向其他应用系统提供预测结果:根据其他系统的需求,预测系统将预测结果的数据在存入本系统综合数据库的同时传送给其他有需求的系统,或者其他系统定时访问预测系统的数据库来获取实时预测数据,再由其他系统根据需求进行预测数据的2次处理及应用。
3功能设计3.1系统主要功能1)数据融合及综合数据平台。
建立面向城市不同检测系统的数据融合模型及方法,对多个检测系统的异构数据进行多层次的融合处理,并将处理后的数据存储在系统综合数据平台中。
2)道路交通流预测及模型更新。
此功能为本系统的核心功能,主要是基于综合数据平台,利用交通流预测模型进行实时交通流预测,给出各个交通流参数的预测值,包括流量、速度、占有率、旅行时间等,预测步长为5、15、30min。
本系统中的预测模型采用的是组合模型与非参数回归相结合的方式。
基于历史数据、实时数据、空间关联数据等,组合模型通过傅里叶历史估计模型、自回归模型和邻域回归模型3个子模型来进行预测,并且通过随预测误差实时更新的权重系数将三者结合起来提供预测值。
同时再进一步与非参数回归模型融合,并提供最终的预测值。
交通流预测模型具有随着系统的实施不断更新的能力,预测模型中的修正系数在系统实施过程中根据预测精度的变化及道路交通流状态的变化而不断修正,最终不断提高预测精度和模型的适应性。
3)交通状态分析与评估功能。
通过编辑交通状态评价指标,进行交通状态等级评价,可以对城市道路交通流状态按照路段、路口、区域等不同层面进行分析与评估,同时可以对道路交通拥堵状态进行分析,利用检测及预测数据,可以对道路交通事件进行评估与判断。
4)交通信息服务。
该系统所产生的交通状态评估结果以及交通流预测预报的信息可以提供给其他城市道路交通管理系统,以及其他有需要的单位或用户。
同时亦可提供给信息发布系统用以向公众发布信息。
5)城市道路交通流趋势分析。
利用系统存储的大量交通流数据,可以从时空两方面掌握城市道路交通流的变化趋势,分析不同区域、路口、路段间道路交通流的相关性,以及城市不同区域、路口、路段交通流的时间变化趋势和特点,从而为城市道路交通管理提供支撑。
3.2 系统主要功能模块1)计算模型模块。
包含短时交通流预测、通行能力评价、服务水平评价、拥堵状态识别等相关模型算法,实现系统的核心功能。
2)Web 服务器模块。
处于系统的最前端,负责与用户进行交互。
3)GIS 模块。
负责对城市地理信息数据的管理、维护、查询、表现。
各个模块的责任与依赖关系如图3所示。
图3 系统主要功能模块4 系统数据流本系统数据流程如图4所示。
在预测模型工作过程中主要有如下3个数据流程:图4 系统数据流图1)经过融合的最新的检测数据加入到预测数据序列中,更新下一步预测模型进行预测所需要的实时数据序列,并将更新后的数据序列传送给综合预测模型。
2)将经过融合的最新检测数据加入到历史数据库中更新历史数据库,利用更新后的数据进行交通流特征的匹配分析,从而更新交通流模型的基本参数,如不同检测点之间的时空关系参数等,然后将更新后的参数与历史数据传送给综合预测模型。
3)利用更新后的历史数据库进行上一时段预测结果的误差分析,根据误差分析更新综合预测模型的基本配置参数,然后将更新后的配置参数传送给综合预测模型。
在上述更新后的参数及数据的基础上,综合预测模型进行模型参数的更新乃至模型形式的更新,并利用更新后的数据和模型进行交通流参数预测,给出预测值。
5 开发实施根据系统功能需求,制定如下系统开发实施技术方案:各类服务器的操作系统选用Windows Server 2003操作系统、数据库选用Oracle 10g 数据库、Web 服务器采用IIS6。