【摘 要】
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随着城市化进程的加快,伴随而来的交通问题愈发严重。智能交通系统在智慧城市建设中缓解交通问题发挥着重要作用,而掌握交通流特性并对其准确预测是实现智能交通系统对交通流
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随着城市化进程的加快,伴随而来的交通问题愈发严重。智能交通系统在智慧城市建设中缓解交通问题发挥着重要作用,而掌握交通流特性并对其准确预测是实现智能交通系统对交通流高效诱导和管理控制改善交通的关键。因此,结合交通流特性构建高精度短时交通流预测模型,一直是交通领域研究的热点。本文通过对国内外交通流预测模型的研究现状进行归纳总结,以及对高斯过程回归在风速预测、电荷预测等领域广泛应用的研究,针对传统高斯过程回归模型中共轭梯度算法优化超参数时对初值依赖性强、易陷入局部最优等缺点,以期采用全局寻优能力强的粒子群优化算法,综合考虑交通流数据的时间序列混沌特性以及时空相关特性分别构建改进高斯过程回归预测模型,获得高精度的未来时段交通流信息。为出行者提供可靠的出行信息,提高道路通行效率和人们出行质量,为缓解交通问题提供理论支持。首先,对城市道路交通流特性进行分析,采用混沌特性定量判定指标分析交通流时间序列的混沌特性。从时间维度基于相关性理论分析交通流的日相关性、周相似性和序列的自相关性;从空间维度分析单向各车道的横向相关性和研究断面相邻上下游断面之间的纵向相关性,为结合交通流特性建立短时交通流预测模型奠定基础。然后,针对交通流时间序列的混沌特性,采用C-C法确定原始时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数,对其进行相空间重构。利用粒子群算法优化高斯过程回归模型超参数,以相空间重构数据作为预测模型的训练集和测试集,构建基于相空间重构和粒子群优化高斯过程回归的短时交通流预测模型,并采用北京东四环道路检测器实测数据用多个指标对比分析模型预测效果。最后,根据交通流时空相关性分析结果,探究时空维度变化规律及演化过程,考虑交通流序列在时间维度的相似性,以及在空间维度上研究断面与相邻上下游路段之间的关联性,建立融合不同时空信息的模型输入数据集,构建基于时空数据融合的改进高斯过程回归预测模型。以北京四环道路布设检测器采集数据为基础,对不同时空维度输入集通过模型得到的预测结果对比分析,验证模型的有效性和准确性,表明考虑交通流时空相关特性构建的模型能够进一步提高短时交通流预测精度。
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