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基于有向图卷积和注意力机制的交通拥堵评估
| 论文题名： | 基于有向图卷积和注意力机制的交通拥堵评估 |
| 关键词： | 交通拥堵;评估体系;有向图卷积;注意力机制 |
| 摘要： | 当今，交通畅通与否已成为制约城市经济发展的一个重大民生问题。其中，交通拥堵的精准评估是智能交通系统可靠运行以及交管部门作出合理有效管控与决策的基础和关键。随着大数据分析方法、人工智能理论、计算机技术和通讯技术的迅速发展，各种新交通模型和分析综合方法层出不穷，新的理论和研究成果不断出现，并已在实际工程应用中显示出巨大的威力和发展潜力。 本文研究新的城市交通拥堵评估方法。从原始交通数据自身存在的异常、冗余特性出发，设计了一种基于多源数据的异常数据识别与修复方法。在此基础上，针对立体路网中多类型道路交错以及交通数据存在长时间依赖关系的特点，提出了一种基于有向图卷积和注意力机制的交通拥堵评估方法。利用实测城市交通数据的仿真实验结果验证了本文研究成果的有效性。 本文的主要内容如下： (1)异常交通数据的识别与修复。首先介绍了异常交通数据的定义，并分析了其成因。然后根据交通流机理设计了基于统计学方法的异常识别算法。最后采用证据理论进一步提出了基于置信度的数据修复算法，从而提升原始数据完整性与精度，为后续拥堵分析提供高质量数据保障。 (2)立体路网下交通拥堵态势的分析。采用有向图结构完整刻画立体路网结构，在此基础上，设计了以路段中目标分析交通流向为根节点的子图构建算法。采用图傅里叶变换理论，提出了一种有向图特征提取方法并将其应用于有向图神经网络中，据此进一步提出了有向图拥堵态势分析算法，并成功应用于空间维度拥堵态势分析。 (3)基于时空态势图的交通拥堵评估。根据空间维度拥堵态势分析结果，设计了时空态势图的构建方案。然后分析注意力在时序数据中的作用机制，提出了基于多模态注意力的拥堵特征提取模型，最后将交通拥堵的时空分析整合在同一个时空拥堵评估模型中，实现了交通拥堵的高效、精准评估。 最后，对全文工作进行了概括性总结，并指出了未来有待进一步研究的内容。 |
| 作者： | 韩笑 |
| 专业： | 计算机科学与技术 |
| 导师： | 沈国江;孔祥杰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江工业大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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