基于改进回声状态网络的盖亚大数据短时交通 状态预测研究
交通大数据技术及其应用--课件--第5章-基于大数据的群体出行分析及预测技术全文
(１)网约出行数据集。网约车数据集来源于国内主要运营商 滴滴出行。
基于前述章节，需要把订单数据中连续的信息进行离散化 处理，离散处理后的数据集见表。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.1 区域出行时空特性分析方法
5.1.1 不同区域居住者出行空间活动范围
CBD区域样本用户Sch均值为32.2km2 ,以Sch的自然对数 [ln(Sch)]为横轴,统计ln(Sch)的频数及累积频率,如图所示。
第5章 基于大数据的群体出行分析及预测技术 交通大数据应用技术
5.2 基于贝叶斯网络的城市区域出行需求稳定性分析技术
5.2.2 基于贝叶斯网络的区域分类模型构建方法 5.2.2.1 模型构建
对于任一交通小区h来说，该交通小区共有K个主题特征，主题特征分 布θh服从参数αh的Dirichlet分布，对与某一主题zh，k下的单词分布，有服从 参数为β和γ的Dirichlet分布。假设共有K个主题，ψ为K×V t矩阵，V t表示不 同时间窗口个数，φ是K×V s矩阵，其中V s表示不同出行特征个数。ψtk (φsk) 矩阵中的每个元素表示不同特征的概率分布。综上，即可观测到交通小区h 中不同时间窗口w th下和出行特征w sh的联合概率分布。在任一交通小区内 的总共出行记录条数可以标记为Ntaz，上述整体生成模型的概率图模型可以
基于混沌理论的高速公路网短时交通流量预测研究
延迟 ｉ 和嵌入 维数 ｄ进行 相空 间重 构 ， 计算 各时 并
间序列 的李雅普诺 夫指数 Ｌａ ｕ ｏｉ如果 该指 数都 ｙｐ ｎ ｖ，
大 于零 ， 表明该 时间序列是 混沌 时间序列 ， 则 可以用 混 沌时间 序列的相关 理论 和方法来分 析和建模 。 ③ 重 构多 维相 空 间 。在前 述 混 沌 时问 序 列 的
２ 基 于 混 沌 时 间 序 列理 论 的 路 网 短 时 交 通 流预 测 模 型
２ １ 建 立 多维混沌 时间序 列预测模 型 ．
① 构建 多维 时 间序 列 矩 阵 。假 设 在 选 定 的 高
速 公路 网范围 内 ， 取 Ｊ 个 断面 的交通 流 量统 计数 选 ｊ Ｉ ｆ 据， 相应得 到 个 时 间序列 Ｘ ， ＝ｌ ２ … ，ｆ并 设 ｉ ， ， Ｊ ， ｌ Ｉ
ｌ０ ８
公
路
工
程
３ ６卷
未来 交通量数 据 ， 即在 时刻 ｔ 对下 一时刻 ｔ △ 及 随 ＋ ｆ
后若 干时刻 的交 通流 数据作 出实 时预测 。通 常把统
计 时间间隔 不 超过 １ ｉ ５ｒ ｎ的交 通 流时 间 序列 称 之 ａ 为 短时交通 流 ， ｔ ｔ ｔ 把 到 ＋△ 之间 的预测时 间周 期不 超过 １ ｉ ５ｒ ｎ的交 通流预 测 为短时交通 流预测 。 ａ 现 有 的短 时交通 流量 预测 方法 较 多 ， 大体 可 但
市 短 时 交 通 流 预 测 的 时 间 周 期 一 般 不 超 过 １ ｉ。 ５ｒ ｎ ａ
Ｏ 引 言
交通 流量预 测是交 通运输 系统规划 与管 理 的基
础， 其研究 历来受 到特 别关 注 。但 是 ， 据交 通流 量 根 预 测的 目的不 同 ， 预测 的侧 重 点 和要 求 也 有 所 不 对
基于ACGRU模型的短时交通流预测
1引言根据公安部交通管理局发布的数据，截止到2019年6月，全国机动车保有量达3.4亿辆，机动车驾驶人达4.2亿人。
随着全国机动车保有量的不断增加，城市交通拥堵问题越来越严重。
交通拥堵不仅耽误人们出行，减少社会活动效率，造成经济损失，还会浪费大量资源，造成城市空气污染。
为了解决交通拥堵问题，智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS）应运而生。
交通流预测是ITS的核心功能之一。
由于交通流具有时变性，所以一般采用短时预测来对交通系统进行诱导。
短时交通流预测是指利用地磁、传感线圈等设备实时获取的交通流数据去预测未来半小时内的交通流量。
通过预测短时交通流不仅可以为公众出行提供服务，改善导航系统，还可以为交通管理部门提供有效技术支持，提高道路资源的利用率。
道路交通系统是一个典型的复杂系统，周末节假基于ACGRU模型的短时交通流预测桂智明，李壮壮，郭黎敏北京工业大学信息学部，北京100124摘要：针对现有交通流预测模型未能充分利用交通流数据的时空特征以实现准确预测的问题，提出一种结合注意力机制的卷积门控循环单元预测模型（ACGRU）。
该模型利用卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）提取交通流的时空特征，然后使用注意力机制生成含有注意力概率分布的交通流特征表示，同时利用交通流的周相似性提取周期特征，将所有特征相互融合进行回归预测。
在真实交通流数据集上的实验表明，提出的ACGRU模型具有更高的预测精度，预测误差相比其他预测模型平均降低了9%。
关键词：智能交通；短时交通流预测；卷积神经网络；门控循环单元；时空特征文献标志码：A中图分类号：U491.14doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1911-0371桂智明，李壮壮，郭黎敏.基于ACGRU模型的短时交通流预测.计算机工程与应用，2020，56（21）：260-265.GUI Zhiming,LI Zhuangzhuang,GUO Limin.Short-term traffic flow prediction based on ACGRU puter Engineering and Applications,2020,56（21）：260-265.Short-Term Traffic Flow Prediction Based on ACGRU ModelGUI Zhiming,LI Zhuangzhuang,GUO LiminFaculty of Information,Beijing University of Technology,Beijing100124,ChinaAbstract：Aiming at the problem that existing traffic flow prediction models fail to make full use of the spatial and temporal characteristics of traffic flow data to achieve accurate prediction,a convolutional gated recurrent unit prediction model combined with the attention mechanism（ACGRU）is proposed.The model uses the Convolution Neural Network（CNN）and the Gated Recurrent Unit（GRU）to extract the spatiotemporal characteristics of traffic flowand then uses the attention mechanism to generate the traffic flow feature representation with the probability distribution of attention.At the same time,periodic characteristics of traffic flow are extracted by weekly similarity.All the features are integrated for regression prediction.Experiments on real traffic flow data sets show that the ACGRU model proposed in this paper has higher prediction accuracy and the prediction error is reduced by9%on average compared with other prediction models.Key words：intelligent transportation;short-term traffic flow forecast;Convolutional Neural Network（CNN）;Gated Recurrent Unit（GRU）;spatial-temporal feature基金项目：国家重点研发计划（No.2017YFC0803300）；北京市教委科技面上项目（No.KM201810005023）。
基于支持向量机回归的短时交通流预测模型_傅贵
x 为样本向量， w 为样本向量的法向量， b 为偏 式中，
最小．
1. 2
松弛变量
在实际问题中， 训练集也可能会出现不可分的
样本点（ 称为离群点， 如图 1 所示 ） ， 它们会影响分 类超平面的形成 ｛ ξi ｝
N i =1 ［10 ］
．
为处理不可分离的数据点， 文中引入松弛变量 ， 用于度量数据点对模式可分理想条件的偏 离程度． 当 0 ＜ ξ i ≤1 时， 数据点落入超平面的正确 一侧； 当 ξ i ＞ 1 时， 数据点落在超平面的错误一 不 可 分 问 题 可 以 描 述 为： 给 定 训 练 样 本 侧． 因此， ｛ （ xi ， di ） ｝ N 寻找权值向量 w 和偏置 b， 使得 i =1， Φ（ w， ξ） = 1 T w w + C∑ ξ i 2 i =1
首次将时间序列模型应用于交通流预测领域；
1
支持向量机
支持向量机 （ SVM ） 通过结构风险最小化较好
Vythoulkas［2］提出了基于卡尔曼滤波的交通流预测
收稿日期： 2013-02-05
* 基金项目： NSFC广东省政府联合基金资助项目（ U1035004 ） ； 国家自然科学基金青年科学基金资助项目（ 61003270 ） ； 广州 市科技计划重点支撑项目（ 11A11080267 ） ； 广东省计算科学重点实验室开放基金资助项目（ 201206005 ） ）， mail： longman@ 188． com 作者简介： 傅贵（ 1975男， 在职博士生， 高级工程师， 主要从事智能交通系统技术研究 ． E-
［6 ］ 行验证， 取得了较好的预测效果． Jiang 等 提出了
一种用以预测实际交通流的动态小波神经网络模 型． 邵春福等
基于改进GA算法的高速公路交通拥堵状况预测
基于改进GA算法的高速公路交通拥堵状况预测
黄承锋;陈一铭;李元龙
【期刊名称】《吉林大学学报:信息科学版》
【年(卷),期】2022(40)2
【摘要】目前高速公路拥堵状况发生频率越来越高,为给驾驶者提供便利的出行路径,减缓道路交通拥堵状态,以流量统计为基础,设计了基于改进遗传算法的高速公路交通拥堵状况预测模型。
利用固定与移动检测技术采集流量、密度以及速度等宏观交通流量数据,针对冗余数据、缺失数据以及错误数据等异常类参数,采取不同的识别与处理方法,得到有效且完整的流量数据;利用反向传播神经网络与支持向量机回归网络改进遗传算法,建立两个子预测模型;通过加权处理两个模型权重构建混合预测模型,根据子预测模型拥堵预测偏差,结合最优权值组合策略修正混合预测模型的权值系数。
实验结果表明,设计模型能划分目标高速公路的交通拥堵状况等级,可依据流量、速度以及占有率等数据预测拥堵状况,且模型预测精度较高,具有理想的预测有效性与准确性。
【总页数】8页(P198-205)
【作者】黄承锋;陈一铭;李元龙
【作者单位】重庆交通大学经济与管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.7
【相关文献】
1.基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用
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5.基于GA-BP算法的高速公路交通量预测模型研究
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