【摘 要】
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为了缓解城市交通拥堵现状,充分利用城市道路基础设施,智能交通系统被广泛应用于城市交通管理中,为道路交通安全提供了保障,提高了道路通行效率和城市交通的智能化水平。随着
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为了缓解城市交通拥堵现状,充分利用城市道路基础设施,智能交通系统被广泛应用于城市交通管理中,为道路交通安全提供了保障,提高了道路通行效率和城市交通的智能化水平。随着城市动态交通信息采集技术的不断发展,及时获取城市路网中实时的道路交通数据已成为可能,大量的交通数据为分析城市道路交通状态和预测模型研究提供了数据保障。交通流量预测在现代交通管理和控制中起着关键性作用,是实现城市交通诱导的前提,精准和实时的道路交通流量预测能够更好的分析城市道路交通状况,对城市交通路网规划和道路交通优化控制具有非常重要的作用。深度学习中的LSTM神经网络在时间序列数据处理方面的优势使其十分适用对短时交通流量进行预测,有鉴于此,本文在车辆监测点瞬时监测数据处理基础上,构建了LSTM网络模型用于对通过某路段的交通流量进行预测,在实验中对预测模型的关键参数进行调整对比,并分析了不同参数设置对于模型预测准确率的影响。本文充分利用了深度学习模型良好的特征学习能力,设计了一种基于深度学习的深度网络混合模型用于短时交通流量预测,该混合模型由一层降噪自动编码器和两层受限玻尔兹曼机来构造,最后使用SVR方法作为预测器。为验证预测模型性能,分别在工作日和周末监测点数据上进行相关实验,并与其他预测模型进行对比实验,得出本文预测模型预测效果良好并在预测准确度上均优于其他预测模型。本文设计了基于交通数据的可视化展示系统,对于瞬时监测数据,通过一周和一天内小时交通流量的可视化视图对监测点和路段交通状况进行描述,对于概要型监测数据,本文使用多属性轴的布局方式来可视化展示交通流基本参数之间的关系,从而更加直观和深刻的来认识交通数据,有助于对其数据本质的理解和潜在规律的挖掘。
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