【摘 要】
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城市交通流量预测是通过技术手段和有效利用获得的数据来预测城市交通短期流量,在城市道路规划和交通管理中具有重要作用。并且城市交通预测是一个极其复杂的问题,特别是在关键时间的短期问题尤其复杂,在空间上受日期、气候、风速等各个因素的作用下,并且在时间上受时间段的限制,但这几个方面因素均存在一定相关性,如果能够构建交通流数据的时空模型:一是空间上的耦合模型,二是时间上的关联模型,建立起关键日期时段的交通流
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城市交通流量预测是通过技术手段和有效利用获得的数据来预测城市交通短期流量,在城市道路规划和交通管理中具有重要作用。并且城市交通预测是一个极其复杂的问题,特别是在关键时间的短期问题尤其复杂,在空间上受日期、气候、风速等各个因素的作用下,并且在时间上受时间段的限制,但这几个方面因素均存在一定相关性,如果能够构建交通流数据的时空模型:一是空间上的耦合模型,二是时间上的关联模型,建立起关键日期时段的交通流短期预测方法,无疑是具有重要意义的,本文具体的研究工作如下:1)提出一种城市交通流多因素时空相关性分析方法。首先,利用R/S分析、DCCA技术研究交通序列中的自相关性和交叉相关性;其次,将重标极差法作为全局长程相关性分析,利用Hurst指数评判交通流时间序列的长程相关性的度量;通过MF-DFA计算序列的多重分形和DCCA算法计算序列的空间互相关性,建立短中长期交通流序列的可预测性能分析方法。2)提出一种基于IOWA算子的集成神经网络交通流预测方法。针对单条道路历史交通流数据的时间特性,首先基于思维进化算法从而对不同功能模式当中的BP神经网络初始参数完成针对性的定向搜索寻优,随后以Adaboost算法实现多个网络的集成,最后基于IOWA算子准则对集成网络中各预测器权重进行优化调整,克服单个预测模型权重在时序上不变的弊端。3)提出一种多源数据融合与卷积LSTM网络相结合的交通流量预测方法。基于多条道路交通流的各种时空特点与外部事件对区域流量的影响,首先结合自适应噪声的完备经验模型模态和样本熵的分解与重组机制,筛选出呈现波动特征更简洁的IMF子序列;然后基于组合CNN和LSTM掌握数据的空间相关性特点;最后分析外部事件对于交通带来的影响,外部特征基于One-hot编码实现,将内部道路特征和外部特征进行特征融合,构成基于卷积LSTM网络建立交通流量预测模型。
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