面向CPS的短时交通流预测模型与算法研究

作     者：魏永东 

作者单位：东莞理工学院 

学位级别：硕士

导师姓名：任斌

授予年度：2024年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0838[工学-公安技术] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：图神经网络 交通流预测 时空数据 信息物理系统 

摘      要：近年来,城市化进程的加快给现有的交通运输系统带来巨大压力,利用智能交通系统进行交通规划管理已成为管理城市的有效手段,而交通流预测任务则是智慧交通的核心问题和交通控制的基本依据。本文将信息物理系统(Cyber Physical System,CPS)和交通流预测技术结合起来,设计面向信息物理系统的短时交通流预测模型及算法。主要研究内容包括基于时间信息融合和图注意力网络的交通流预测模型、基于动态图调制的图神经网络交通流预测模型和面向CPS的交通流调控系统设计。将提出的交通流预测算法应用于交通流调控系统中,有效提高交通流预测的准确度,更好地实现交通管控。 1.提出了基于时间信息融合和图注意力网络的交通流预测模型。针对交通流复杂的时空相关性,利用门控单元以及编码器解码器结构对交通流的时间信息进行提取,在解码器端结合图注意力网络以建模空间依赖性,使模型可以聚合邻域节点的特征信息,提高模型的预测能力。 2.研究了基于动态图调制的图神经交通流预测模型。针对现有模型没有充分考虑交通流预测任务中静态假设和动态调制的问题,设计考虑基于空间的静态路网假设关联与基于时间的动态关联的动态图调制机制,对二者调制求和,使交通流预测模型可以更好的学习交通流数据的内在关联以解决现有方法的局限性,提高模型的预测准确度。 3.设计了面向CPS的交通流调控系统。针对系统化、可视化的实际应用需求,基于上述两种预测模型设计面向CPS的交通流调控系统。提出系统建立的方法论,通过该系统对交通信息和预测数据进行可视化,并对交通流进行评估和分析。 在两个现实交通数据集上进行充分的对比、消融实验,表明提出的基于时间信息融合和图注意力网络的交通流预测模型在性能评估指标上都优于基准模型。结合动态图调制机制的图神经交通流预测模型预测效果优于先进的基准模型。实验结果证明两种模型在捕捉交通流的时空特征方面均展现出显著的优势,在短时交通流预测方面具有高度的有效性。