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城市区域道路交通态势预测研究及应用
| 论文题名： | 城市区域道路交通态势预测研究及应用 |
| 关键词： | 道路交通态势;预测模型;特征提取;权重系数;注意力机制 |
| 摘要： | 随着城镇居民汽车保有量的逐年提升，交通压力逐步增加，交通拥堵愈发严重。为了缓解交通拥堵，如何精准地预测城市区域道路的交通态势是重要的研究课题。为了提高预测的准确性和交通态势评估的可靠性，本文做了以下工作： （1）提出了一种预测交通流参数的模型。该模型以Conv-LSTM作为交通流数据空间特征的提取模块，并将注意力机制与Bi-LSTM模型结合，作为交通流数据时间特征的提取模块，以获取更深层次的时间特征。该模型由于更好地利用了数据的时空相关性，与传统预测模型相比，进一步提高了预测精度。 （2）提出了一种使用多参数划分交通态势等级的方法。该方法将模型预测所得的交通流量、交通速度以及第三方平台的实时交通态势等级作为输入，分别计算其对应的态势等级。使用信息量权重法确定各态势等级的权重系数，通过加权计算得出以预测结果为基础的交通态势等级，从而实现对城市区域道路交通态势的短期预测。与单参数的评估方法相比，该方法结合了多个参数信息，使得评估结果更加可靠。 （3）设计并实现了城市区域道路交通态势预测系统。该系统将交通流预测模型以及交通态势评估算法进行整合嵌入。系统服务器对采集的数据进行处理、训练及预测，预测结束后根据评估算法计算未来的交通态势，并统计可能发生拥堵的位置信息。系统通过网页将监控点位在地图上可视化，展现出每个点位的交通流数据变化趋势以及预测结果，管理者则可根据展示信息做出相应的策略，从而达到提前预警的目的。 |
| 作者： | 项云浩 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 张学 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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