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 |