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重庆理工大学学报（自然科学） 2019年第7期33卷 152-159页

作者：涂锐秦江灵赵志平徐建川陈顺举夏立重庆市公安局渝北区分局交通巡逻警察支队重庆401120 重庆大学计算机学院重庆400044

为了对城市路段行程时间进行短时预测,构建了基于KNN算法和汽车电子标识数据的城市路段行程时间短时预测方法。首先介绍了汽车电子标识数据的采集原理,以及通过汽车电子标识数据集进行路段行程时间估计的方法。然后构建基于KNN算法的城... 详细信息

为了对城市路段行程时间进行短时预测,构建了基于KNN算法和汽车电子标识数据的城市路段行程时间短时预测方法。首先介绍了汽车电子标识数据的采集原理,以及通过汽车电子标识数据集进行路段行程时间估计的方法。然后构建基于KNN算法的城市路段行程时间的短时预测模型,包括构建特征向量、交叉验证方法确定K值以及局部估计方法等。实验结果表明:预测模型在城市快速路和主干路的平均相对误差百分比达到了6.58%左右,取得了较好的预测效果;与历史均值模型和自回归移动平均模型相比,该模型在城市快速路和主干路的预测结果分别提升了39.6%和16.8%。

关键词：行程时间短时预测 K最近邻算法城市路段汽车电子标识交叉验证

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数据驱动的高速公路交通流量及行程时间短时预测方法研究

数据驱动的高速公路交通流量及行程时间短时预测方法研究

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作者：周楠楠华南理工大学

学位级别：硕士

交通流量及行程时间短时预测是智能交通系统实施的基础,准确有效的交通流量及行程时间短时预测不仅可以让出行者提前了解路况信息,安排好出行线路,节约出行成本,也可以帮助相关交通管理部门提前了解交通变化趋势,做好诱导工作,充分利用... 详细信息

交通流量及行程时间短时预测是智能交通系统实施的基础,准确有效的交通流量及行程时间短时预测不仅可以让出行者提前了解路况信息,安排好出行线路,节约出行成本,也可以帮助相关交通管理部门提前了解交通变化趋势,做好诱导工作,充分利用好现有道路资源,减少交通拥堵现象。此外,由于高速公路短时交通流具有强非线性、不确定性、时变性等特性,所以,如何对高速公路的交通流量及行程时间进行实时准确地短时预测是一个既具有挑战性又具有重要研究意义的问题。本文以高速公路海量收费流水数据为基础,重点研究了高速公路交通流量及行程时间短时预测问题,主要研究内容及创新如下:(1)为了给高速公路交通流量及行程时间短时预测奠定可靠的数据基础,本文对高速公路原始收费流水数据进行了分析总结并给出了数据异常的识别与处理方法。通过分析发现数据存在冗余、缺失以及错误等异常情况。对于数据冗余情况,采用直接删除法处理;对于数据缺失的情况,根据数据连续缺失的周期的长短分别采用加权平均法和K近邻非参数回归算法进行补偿;对于数据错误的情况,根据是行驶里程数据错误还是行程时间错误分别采用路段信息修复法和循环删除不在区间[?-2?,?(10)2?]内的数据的方法进行处理,其中?为样本均值,?为标准差。(2)为了提高高速公路交通流量短时预测的精度和稳定性,本文提出了基于多特征GBDT的高速公路交通流量短时预测模型。本文首次将梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型应用到交通流量短时预测问题上并通过分析高速公路短时交通流量的影响因素,挖掘出了天气、时段等几个有效的新特征,在此基础上构建了基于多特征GBDT的短时交通流量预测模型。最后通过广州机场高速的实际数据验证了多特征GBDT模型的有效性。(3)为了提高高速公路行程时间短时预测的精度和稳定性,本文提出了基于TS-SVR的高速公路行程时间短时预测模型。根据交通流理论可知行程时间和交通流量具有密切的联系,因此,本文将行程时间短时预测与交通流量短时预测结合:首先预测下一时段的交通流量,然后将下一时段的交通流量作为特征加入到基于支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的行程时间短时预测模型的输入向量中,以此构建了基于TSSVR(Two Step-Support Vector Regression,TS-SVR)的高速公路行程时间短时预测模型。最后通过广州机场高速的实际数据验证了本文提出的模型的有效性。

关键词：交通流量短时预测行程时间短时预测高速公路 GBDT 多特征 TS-SVR

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城市动态路径诱导关键技术研究

城市动态路径诱导关键技术研究

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作者：张思俊东南大学

学位级别：硕士

城市动态路径诱导系统作为缓解城市内部交通拥堵的有效途径之一,通过诱导信息给予出行人路径诱导建议,宏观上可以均衡路网流量,使路网的通行能力达到最大;微观上可以缩短出行费用和时间,实现交通设施运行效率的最大化。路径诱导的核心... 详细信息

城市动态路径诱导系统作为缓解城市内部交通拥堵的有效途径之一,通过诱导信息给予出行人路径诱导建议,宏观上可以均衡路网流量,使路网的通行能力达到最大;微观上可以缩短出行费用和时间,实现交通设施运行效率的最大化。路径诱导的核心是最短路径的选择问题,不同的驾驶员对路径的选择有着各自的偏好,其中大部分驾驶员在出行中最关注的是行程时间。作为描述城市交通网络状态的重要参数——路段的行程时间即车辆通过某一路段所需的总时间,不仅能够客观地标明通行时长,还能直观地反映出道路的实际拥堵状态。基于上述分析,本文以路段行程时间为研究目标,对城市动态路径诱导系统的部分关键技术——路网模型抽象、行程时间短时预测、动态最短路径算法进行深入研究。论文的主要研究工作如下：1、首先,本文在满足实际导航需求的前提条件下,重点研究了如何降低路网模型的复杂度。研究提出了面向城市交通的简化路网系列模型,该系列模型仅要求采集相对较少的行程时间数据,却能间接地反映出城市交通的真实特性(交叉口内不同转向延误、路段通行速度、红绿灯和斑马线等复杂因素)对路段行程时间的影响,简单实用。2、继而,在上述简化路网系列模型的基础上,研究了基于车牌图像识别的行程时间采集方法,并对其关键技术——车牌识别算法进行了深入研究,对后期城市动态路径诱导系统的全面应用具有参考价值。同时研究了基于VISSIM微观仿真的行程时间采集方法,并依据真实路段信息进行建模,获取后续研究所需的路段行程时间等其它交通数据。3、其次,针对简化路网模型条件下行程时间的数据特点,研究了基于支持向量机回归的行程时间短时预测模型,并通过VISSIM仿真数据验证了预测模型的有效性和准确性。4、最后,提出了路段动态行程时间权值的计算公式,并对现有的静态最短路径算法进行了改进,提出了动态最短路径算法。该算法考虑了动态变化的交通信息对行程时间的影响,据此产生的诱导路径也更加符合实际需求。通过Visual Studio编译开发工具验证了算法的可行性和有效性。本文所研究的城市动态路径诱导部分关键理论与技术,对满足城市动态路径诱导的实际需求、缓解城市交通拥堵、提高出行效率具有一定的学术和应用参考价值。

关键词：智能交通简化路网模型行程时间短时预测动态最短路径算法

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