基于LVQ神经网络的交通拥堵预测研究 沈小军
基于EMD-LSTM神经网络的交通流量预测模型
的关键，同时也是智能交通系统管理的基础Z3］。 短时交通流具有较强的混沌性和非线性等，很多学
者针对其特点提出很多智能预测模型和算法⑷。 科学合理地预测城市轨道交通客流量，分析并掌握 客流变化的特性和规律，对城市轨道交通可行性研 究、线网规模的规划及制定合理的运营管理决 策⑸具有重要意义。神经网络是一种新型的客流 预测方法，它摆脱了建立精确数学模型的困扰，具 有良好的自组织性、自适应性，有很强的学习能 力、抗干扰能力等优点，比历史平均模型、时间序 列模型同等传统预测方法更适合复杂、非线性的 条件。目前已经广泛应用于预测领域的神经网络预
LSTM［⑸具有学习长期依赖的能力。所有的RNN 都采用神经网络的链式重复模块的形式。使用专门 构建的存储单元来存储信息的内存模块也有类似的 链式结构，但是重复模块的结构不同。如图1所 示，在一个LSTM单元中有四个相互作用的层。
元状态通过tanh并乘以输出门。 (1) Forget gate layer. ft=a(Wf- [ht_19 %J + bf) (2) Input gate layer. 必二"(见・[%J +bj (3) New memory cell.
二、方法及原理
(―)EMD经验模态分解 2000年以来，有很多突破性的频谱分析方法, EMD”-⑷方法是大家都认可的一种新型方法，此 方法主要描述数据本身，不需要安插其他基函数,
只需要按照数据本身的时间尺度特征进行信号方面 的分解。这也正是它与其他方法的差异所在。正是
由于EMD拥有这样独特的性质，所以在理论层面 上各类信号都可以用EMD处理，尤其是在处理非 线性数据上，EMD拥有很明显的优势，优胜于其 他方法，并且具备很高的信噪比。自从提出EMD 方法之后，各个领域都广泛应用其处理一些棘手的 问题数据，比如空气质量、海洋数据、天体观测数 据资料分析、地震记录数据分析。EMD的主要工
小波变换如何应用于交通拥堵预测
小波变换如何应用于交通拥堵预测交通拥堵是城市中常见的问题之一，给人们的出行带来了很大的困扰。
为了解决这一问题，人们利用了小波变换这一数学工具来进行交通拥堵预测。
小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同频率的成分，从而更好地理解信号的特征。
下面将详细介绍小波变换在交通拥堵预测中的应用。
首先，小波变换可以将交通流量信号分解成不同时间尺度的成分。
交通流量信号通常具有多个时间尺度的波动，如小时、天和周的周期性变化。
通过将交通流量信号进行小波分解，可以得到不同时间尺度上的波动成分。
这样，我们可以更好地分析交通流量信号的周期性变化，从而预测未来的交通拥堵情况。
其次，小波变换还可以提取交通流量信号的特征。
交通流量信号通常包含了很多噪声和干扰，这给交通拥堵预测带来了很大的挑战。
通过小波变换，我们可以将交通流量信号分解成不同频率的成分，从而更好地提取交通流量信号的特征。
这些特征可以包括交通流量的峰值、波动性、周期性等信息，有助于我们更准确地预测交通拥堵的发生和持续时间。
此外，小波变换还可以用于交通拥堵的时空分析。
交通拥堵往往具有明显的时空特征，如交通流量的高峰时段和高峰区域。
通过对交通流量信号进行小波变换，我们可以得到不同时间和空间尺度上的交通拥堵情况。
这样，我们可以更好地分析交通拥堵的时空分布规律，从而制定相应的交通管理策略。
最后，小波变换还可以与其他预测模型相结合，提高交通拥堵预测的准确性。
小波变换可以提取交通流量信号的特征，而其他预测模型可以利用这些特征进行预测。
例如，我们可以将小波变换得到的交通流量特征输入到神经网络或支持向量机等模型中，从而得到更准确的交通拥堵预测结果。
综上所述，小波变换在交通拥堵预测中具有广泛的应用前景。
通过对交通流量信号进行小波分解和特征提取，可以更好地理解交通流量的特征和规律，从而预测未来的交通拥堵情况。
此外，小波变换还可以与其他预测模型相结合，提高交通拥堵预测的准确性。
相信随着技术的不断进步，小波变换在交通领域的应用将会越来越广泛，为城市交通管理提供更好的支持。
基于ETC门架数据的高速公路交通量预测研究
基于ETC门架数据的高速公路交通量预测研究摘要：交通量是反应高速公路交通运行情况的重要指标。
本文基于ETC门架数据，采用四阶段法，通过对公路交通现状进行分析，进行小区划分，最终实现对交通量的预测。
关键词：ETC门架数据；高速公路；四阶段法；交通量预测随着我国社会经济的不断发展和汽车保有量的持续增长，高速公路的运输能力日渐增大。
在取消全国省界收费站工程后，我国高速公路现有ETC门架2.66万套，ETC用户2.26亿。
ETC门架数据基本实现了高速公路全覆盖，可实时准确记录通过ETC门架的车辆车型、车种、交易时间、行驶方向等信息，为高速公路交通量采集提供了新的解决思路。
一、研究现状高速公路的ETC门架数据价值逐渐显现，为高速公路规划、建设、管理和运营决策提供了有效支撑，国内外学者对门架数据的应用展开了深入研究。
邢丽峰[1]等基于ETC门架数据，对交通量的转换进行了探究，并分析了转换的可行性；刘群[2]等基于ETC门架数据，通过神经网络模型，对短时交通流预测方法的优劣进行了研究；李林锋等分析了高速公路流量实时监测分析方法，对高速公路拥堵问题提出了解决方案及应对措施。
本文提出对公路交通现状进行分析，结合ETC门架数据，最终实现对高速公路的交通量预测。
二、公路交通现状分析在交通路网中，相互平行的道路存在竞争关系，会产生交通量的转移。
对并行的普通公路以及高速公路进行现状分析，对交通量的预测至关重要。
而交通基础数据采集是交通量预测的重要基础工作，有助于全面了解高速公路影响区域内车辆出行的流量、流向等特性，能够为远景交通量预测、道路服务水平分析以及经济评价等提供依据。
交通基础数据采集是交通量预测的重要基础工作，有助于全面了解项目影响区域内车辆出行的流量、流向等特性，能够为远景交通量预测、道路服务水平分析以及经济评价等提供依据。
普通公路的基础数据包括普通公路的里程、行程时间、断面流量等。
高速公路基础数据包括收费公路的路段流量、收费站进出口流量及车辆出行OD数据。
毕业论文设计机器学习的智能交通管理系统研究
毕业论文设计机器学习的智能交通管理系统研究摘要：随着城市化的发展，交通问题越来越突出。
如何提高交通运行效率、减少拥堵和事故，是当前交通管理领域亟待解决的问题。
本文基于机器学习技术，探究了智能交通管理系统的设计和实现。
首先，介绍了智能交通管理系统的基本概念和研究背景；然后，分析了机器学习技术在智能交通管理系统中的应用，如交通数据的采集和处理，交通流量预测和调度优化等；接着，针对机器学习算法的优异性能，提出了一种基于机器学习的交通管理系统方案，并对其进行实验验证，并对其性能进行评估；最后，通过实验数据分析，论证了本文所提出的智能交通管理系统对交通拥堵和事故等问题的解决方案的有效性和可行性。
第一章绪论1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 研究目的1.4 研究方法第二章智能交通管理系统的基本概念和研究现状2.1 智能交通管理系统的定义和特点2.2 智能交通管理系统的研究现状2.3 智能交通管理系统的应用场景和发展趋势第三章机器学习技术在智能交通管理系统中的应用3.1 机器学习技术的基本概念和原理3.2 机器学习技术在智能交通管理系统中的应用场景3.3 机器学习技术在智能交通管理系统中的优势和局限性第四章基于机器学习的智能交通管理系统的设计和实现4.1 基于机器学习的流量预测和调度优化算法4.2 智能交通管理系统的架构设计和技术实现4.3 基于机器学习的智能交通管理系统的性能评估第五章基于机器学习的智能交通管理系统实验分析5.1 实验设计和数据采集与处理5.2 实验结果分析和评估5.3 实验结果讨论和总结第六章智能交通管理系统的未来发展方向和展望6.1 智能交通管理系统的未来发展方向6.2 基于机器学习的智能交通管理系统的未来研究方向6.3 智能交通管理系统的未来发展挑战和机遇第七章总结7.1 研究结论7.2 研究贡献7.3 研究不足和展望关键词：机器学习、智能交通管理系统、交通数据处理、流量预测、调度优化。
交通流量小波神经网络多步预测研究
设 函数 （ ） ｔ 为一平 方可 积 函数 ， 函数 族 ＝ 则
㈩
）￣ ，Ｒ 为 析 波 ：Ｒｂ ｝ 分 小 。 ａ ＋ｅ称
这里 ａ为伸缩参数或尺度参 数 ， 取正 实数 ； 为 平移参 ｂ
数， 可取任意实数 。 交通流混沌时间序 列作 为一个 离散 动力 系统 ， 用 小波 网 络 加 以处 理 ， 采 用 有 限 离 散 二 进 小 波 变 并 换 。在一定条件 下 ， ａ和 ｂ可 以离散 化而 不 丢失 信息 ， 这样定义 的小波基 函数为 ：
ｗ ｒ （ Ｎ）ｂ ｓｄｏ ｈ ｏｉ ｍｅ ｈｎｓ ｓ ｒｐ ｓｄ ｏ ｉｇｗｔ ｅｃａ ｓ ｈ ｏｙａ ｄｔｅｗ ｖｌｔ ｎ ｙｉ，ｈ Ｎ ｍｏ ｅ ｏ ａ ｃｆ ｗ ｏｋ ＷＮ ａｅ ｎｃ ａｔ ｃ ａｉｍ ｉ ｐｏ ｏｅ ．Ｃ ｍｂｎ ｉ ｔ ｈ ｏ ｅｒ ｎ ａ ｅｅ ａ ａ ｓ ｔｅＷＮ ｄ ｌ ｆｒｆ ｏ ｃ ｈｈ ｔ ｈ ｌ ｓ ｔｉ ｌ
交 通 流 量 小 波 神 经 网络 多步 预 测 研 究
殷礼胜 ， 等
交 通 流 量 小 波神 经 网络 多 步 预 测研 究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈ ｕｔ ｓ ｅ ｒ ｄｉｔ ｎ ｏ ａ ｅ ｅ ｕ ａ ｔ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｅ Ｍ ｌ— ｔ ｐ Ｐ ｅ ｃ ｉ ｆＷ ｖ ｌ ｔＮｅ ｌ ｉ ｏ ｒ Ｎｅ ｗｏｒ ｏ ａ ｆ ｌｗ ｋ ｆ ｒＴｒ ｆｉ Ｆｏ ｃ
理论 和小 波分 析相 结合 ， 建立 了交通 流量 时 间序列 ＷＮ Ｎ模 型 ； 阐述 了混 沌学 习算 法 的机理 ， 设计 了交 通流量 ＷＮ Ｎ混 沌 时间序 列 自适 应学 习算 法 。仿真试 验结 果表 明 ， 算法 的多 步预测 性 能明 显优 于应 用 Ｂ 该 Ｐ网络和 非混 沌算法 的小 波 神经 网络 。
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交通运输工程与信息学报 第7卷 第3期 2009年9月 Journal of Transportation Engineering and Information No.3 Vo1.7 Sept.2009 收稿日期：2008-11-26. 基金项目：“十一五”国家科技支撑计划（2006BAJ18B01）和国家高技术研究发展计划（2008AA11Z201）。 作者简介：沈小军（1985−），男，江苏海门人，东南大学交通学院硕士研究生，研究方向为交通规划与管理。
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基于LVQ神经网络 的交通拥堵预测研究
沈小军 陈 峻 王 晨 东南大学，交通学院，南京 210096
摘 要：面对大量的交通参数数据，如何快速建立高效的分类预测模型以尽快地对拥堵状态进行判别是一个重要的问题。本文利用检测器提供的车速、流量和占有率等相关参数信息，提出了基于学习向量量化(LVQ)神经网络的交通拥堵预测模型。通过使用Matlab7.3数学软件的神经网络工具箱对该神经网络不断地训练，最终可以对道路正常状态和拥堵状态进行分类，通过交通流参数数据的输入预测出路段交通拥堵状况。最后，给出算例进行网络训练和测试，训练结果表明，运用该算法进行交通拥堵预测取得了良好的效果，具有一定的现实意义。 关键词：学习向量量化神经网络；交通拥堵；预测；Matlab 中图分类号：U491.2+65 文献标识码：A 文章编号：1672-4747（2009）03-0097-06
Prediction of Traffic Congestion Based on LVQ Neural Network
SHEN Xiao-Jun CHEN Jun WANG Chen School of Transportation，Southeast University， Nanjing 210096，China
Abstract：For a large number of traffic parameter data, it is an important issue that how to set up an efficient model of classification and prediction to identify the congestion state as soon as possible. The article provided a model to predict traffic congestion based on the learning vector quantization neural network by using the traffic parameters such 交通运输工程与信息学报 2009年 第3期 98 as speed, traffic flow，road occupancy，etc. ,which were detected by vehicle detectors. The model can finally classify the traffic congestion and normal situation by continuously training the LVQ neural network with the software matlab. The model can predict the road traffic situation by inputing the traffic flow data. Finally, an example was given to train and test the network. The training result demonstrated that the algorithm was feasible to predict traffic congestion and is actually useful in reality.
Key words：Learn vector quantization neural network，traffic congestion，prediction，matlab 0 引 言 交通拥堵是道路交通运行故障的最直接表现。据统计，一般中小城市每年的拥堵事件有数百次之多，对于大城市，严重拥堵时延误时间可达2 h，影响的车辆有千辆以上，所造成的经济损失也是难以估量的[1]。交通拥堵是由于交通需求与供给之间的不平衡给城市道路交通带来的不良后果。当在路段上出现交通拥堵时，如何尽快地对该种状态进行判别，向交通参与者发布相应的道路状态信息，从而有利于快速地疏散拥挤的交通流，是交通领域需要深入研究的一个问题。 面对大量的交通参数数据，如何建立快速高效的分类预测模型以尽快地对拥堵状态进行判别是一个重要的问题。利用人工神经网络来研究交通拥堵预测是最近几年的趋势之一。人工神经网络是20世纪80年中期兴起的一门非线性学科分支，它具有很强的自组织、自适应和容错能力等特征，在处理非线性问题上，具有独特的优越性。其中，BP（Back Propagation）
神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一，虽然BP算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点[2]。但是，人工神经网络BP模型有以下不足：学
习速度较慢；网络训练失败的可能性较大；难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾等。 然而，学习向量量化网络（1earn vector quantization，LVQ）却可以很好地处理交通拥堵预测问题。学习向量量化网络由Kohonen于1988提出，它基于对具有期
望类别信息数据的训练，是在监督状态下对竞争层（competitive layer）进行训练的一种学习算法。因而在模式识别、样本分类、优化计算方面都有广泛的运
用。这种网络的学习速度比BP网络要快，回想速度也较快，有网络结构简单，输入向量不需要进行归一化、正交化等优点[3]。它能对任意输入向量分类，不管它们是否线性可分，这点比起其他神经网络要优越得多。由于交通拥堵预测模型建立的过程实际上是分类预测的过程，因此，采用LVQ神经网络进行交通拥堵预测是很有意义的。
1 LVQ神经网络结构与算法 1.1 LVQ神经网络结构 学习向量化神经网络模型是在监督状态下对竞争层进行训练的一种学习算法，模型有两层（见图1）：
其中：R = 输入向量元素的数目；1S = 竞争层神经元的数目；2S = 线性层神经元的数目 图1 LVQ网络结构 Fig.1 LVQ neural network architecture
第一层是竞争层；第二层是将竞争层的分类结果传递到用户定义的目标分类上[4]。在竞争层，网络将自动学习对输入向量进行分类，过程包括两个部分：一是选择最佳匹配神经元；二是权矢量自适应变化的更新过程。由竞争层输出的结果可以起到类似于聚类的作用，但还不能直接用于分类或识别。在该网络中，输
输入竞争层竞争层线性层 基于LVQ神经网络的交通拥堵预测研究 沈小军 等 99 入层与竞争层间为完全连接，而隐含层与输出层间为部分连接，隐含神经元（又称Kohonen神经元）和输出神经元都具有二进制输出值。当某个模式被送至网络时，对隐含神经元指定的参考矢量最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争，因而允许它产生一个“1”，其他隐含神经元都被迫产生“0”。产生“1”的输出神经元给出输入模式的分类，每个输出神经元被表示为不同的类。 1.2 LVQ学习算法 （1）初始化：初始化权值矢量。权值矢量可以随机地初始化，同时，初始化学习率η(10<2 交通拥堵的LVQ神经网络模型 交通拥堵的具体定义尚无统一标准，各个国家有着不同的定义，我国公安部对拥堵路口和拥堵路段分别给出的定义是：车辆在无信号灯控制的交叉路口外车行道上受阻且排队长度超过250 m，或车辆在信号灯控制的交叉路口，3次绿灯显示未通过路口的状态定义为拥堵路口；拥堵路段则定义为车辆在车行道上受阻且排队长度超过1km的状态[5]。 以交通需求接近或超过道路通行能力导致交通拥堵发生的根源为标准，城市主干路交通拥堵可分为常发性交通拥堵和偶发性交通拥堵[6]。常发性拥堵是指
道路通行能力大于道路上固定瓶颈处的通行能力时发生的交通拥堵，通常用来描述在某些特定位置和某些特定时间反复出现的交通拥堵。偶发性交通拥堵是指交通需求大于道路上临时瓶颈处通行能力时产生的交通拥堵现象，用来描述由诸如事故、特殊天气等突发交通事件造成的道路实际通行能力下降而引起的交通拥堵。本文主要研究常发性交通拥堵预测。
2.1 交通参数选取 道路交通参数数据是进行交通拥堵状态预测的基础，为了能使交通拥堵预测具有良好的效果，所选的参数应具有直观和可靠的特点，要使采用这些参数的算法有较强的有效性和可移植性。目前，车辆行驶速度、车流量和占有率是评价交通状态最常用的三个交通流参数。在交通拥堵发生时，速度的变化是最明显的。在道路处于畅通状态时，驾驶员有较大的自由度来选择行车速度，车辆行驶速度通常很大；当道路出现轻微拥堵或者严重交通拥堵时，由于车辆间的相互影响，车辆被限制在某一个速度范围内行驶，甚至被迫以低于某一速度行驶或者要频繁的停止、启动车辆。因此，根据道路上车辆的行驶速度来判别拥堵的程度是理所当然的[7]。当然，交通拥堵发生前后，
占有率和流量的变化也是很明显的。因为密度不容易直接测得，而占有率可以通过现代交通检测器测