【摘 要】
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道路交通拥堵问题给人们的出行带来很大的隐患,同时也成为制约城市发展的一个因素。对交通流进行预测可以使交通管理部门根据预测结果及时进行交通诱导,从而合理的分配交通资源,改善交通环境。本文交通流数据取自贵州省贵阳市南明区,所以本文以该区域做为研究对象。首先基于该区域路网电子地图数据和交通流数据做了基础分析,根据小波阈值去噪理论对交通流数据进行去噪处理,同时对该区域路网结构及重要道路空间分布做了相关研究
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道路交通拥堵问题给人们的出行带来很大的隐患,同时也成为制约城市发展的一个因素。对交通流进行预测可以使交通管理部门根据预测结果及时进行交通诱导,从而合理的分配交通资源,改善交通环境。本文交通流数据取自贵州省贵阳市南明区,所以本文以该区域做为研究对象。首先基于该区域路网电子地图数据和交通流数据做了基础分析,根据小波阈值去噪理论对交通流数据进行去噪处理,同时对该区域路网结构及重要道路空间分布做了相关研究,为日后南明区交通网络结构的优化以及交通诱导策略的制定提供参考。然后本文基于深度学习相关算法,对南明区路网交通流预测模型的搭建做了相关研究。目前为路网交通流搭建预测模型的深度学习框架分为分散式和集中式。集中式模型的建模效率较高,适用于大型路网交通流建模场景,但预测准确度不如分散式模型。所以本文将研究内容从分散式建模拓展到集中式建模,并选择深度学习中的RNN、LSTM和GRU三种算法做为搭建模型的主要工具。通过建模结果可以看出在分散式建模方式中三种算法预测准确度相近,而在集中式建模方式中RNN的预测效果与GRU和LSTM产生了一定的差距;分散式模型的预测准确度都高于集中式模型,但是分散式模型需要对每一条路段的数据进行训练,大大降低了模型的训练和预测效率,相比之下集中式模型对所有路段数据进行集中训练,建模效率较高。所以本文对改善集中式模型的预测效果做了进一步研究,提出了基于注意力机制的集中式模型,注意力机制可以帮助模型在预测过程中将注意力聚集在对预测目标更重要和有效的信息上。文中详细的描述了注意力机制的工作原理,将其核心权重矩阵进行了可视化展示,并对提出的模型的架构和运行机制进行了充分说明,然后通过实验验证了本文提出的方案可以提升预测模型的准确度。研究成果为路网搭建交通流预测模型提供了参考。
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