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    基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路隧道群限速研究

    2015-11-04 10:28:37閆慧麗金蘭黃丹青丁齊黃小勇
    城市道橋與防洪 2015年1期
    關(guān)鍵詞:群速度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靈敏度

    閆慧麗,金蘭,黃丹青,丁齊,黃小勇

    (中國市政工程華北設(shè)計(jì)研究總院有限公司,天津市300457)

    基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路隧道群限速研究

    閆慧麗,金蘭,黃丹青,丁齊,黃小勇

    (中國市政工程華北設(shè)計(jì)研究總院有限公司,天津市300457)

    根據(jù)典型高速公路隧道群交通運(yùn)行狀況,從時(shí)間因素、交通動(dòng)態(tài)因素、道路條件和隧道群環(huán)境因素等方面選取輸入變量,以運(yùn)行速度為輸出變量,建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路隧道群速度預(yù)測模型;然后,通過靈敏度分析方法,研究各個(gè)輸入變量對輸出變量的影響程度,并對各個(gè)輸入變量的靈敏度分析結(jié)果進(jìn)行比較分析。研究結(jié)果表明:該方法能夠針對隧道群交通流的實(shí)際情況,充分利用與速度密切相關(guān)的信息來模擬,克服了傳統(tǒng)算法難以建模的缺陷,適合交通流限速控制的在線建模。該方法切實(shí)可行、準(zhǔn)確度較高,可為制定高速公路隧道群速度限制提供理論基礎(chǔ)。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);高速公路隧道群;限速

    0 引言

    近年來,隨著我國高速公路快速發(fā)展,高速公路隧道的建設(shè)規(guī)模也不斷擴(kuò)大,尤其是在山區(qū)及丘陵地區(qū)高速公路建設(shè)中,長大隧道、隧道群也逐漸成為今后發(fā)展的重點(diǎn)方向。雖然建設(shè)隧道能有效縮短車輛行駛里程,節(jié)省運(yùn)行時(shí)間,減少對自然環(huán)境的破壞,具有明顯的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。但高速公路隧道群特殊的環(huán)境對交通安全造成很大隱患,因此,有必要對高速公路隧道群的交通安全進(jìn)行研究。實(shí)踐證明,合理的車速限制對于提高高速公路隧道(群)的快速、安全、經(jīng)濟(jì)和舒適水平具有促進(jìn)作用,但不適當(dāng)?shù)能囁傧拗苿t會(huì)反其道而行之。

    但是到目前為止主要限速模型和限速方法大部分是針對整個(gè)高速路段,而關(guān)于高速公路隧道群限速方面的問題,我國開展的研究還不多,因此關(guān)于隧道群的限速標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范還沒有正式出臺(tái),造成道路交通管理者在對高速公路路段上的隧道群設(shè)定限速值時(shí),沒有相應(yīng)依據(jù),限速設(shè)置合理性引起質(zhì)疑[1]。

    因此,本論文運(yùn)用西漢高速公路隧道采集到的大量數(shù)據(jù),通過對影響高速公路隧道群速度的主要因素,從時(shí)間因素、交通動(dòng)態(tài)因素、道路條件和隧道群環(huán)境因素等方面出發(fā),建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路隧道群速度預(yù)測模型;然后,通過靈敏度分析法,研究各影響因素的影響程度,從而為合理控制隧道內(nèi)部運(yùn)行車輛進(jìn)行速度,保障隧道行車安全提供新的思路和研究方法。

    1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種模擬人腦信息處理機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的一般計(jì)算能力,而且還具有處理知識(shí)的思維、學(xué)習(xí)和記憶能力。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋型網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一[2]。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即誤差反傳誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過程,由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成,它是采用BP算法的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,由輸入層、中間層和輸出層組成。其中中間層也就是隱含層、可以是一層或多層。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程由兩部分組成:正向傳播和反向傳播。當(dāng)正向傳播時(shí),信息從輸入層經(jīng)隱單元層處理后傳向輸出層,每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層的神經(jīng)元狀態(tài)。如果在輸出層得不到希望的輸出,則轉(zhuǎn)入反向傳播,將誤差信號沿原來的神經(jīng)元連接通路返回,返回過程中,逐一修改隔層神經(jīng)元連接的權(quán)值。這種過程不斷迭代,最后使得誤差信號達(dá)到允許的范圍之內(nèi)。

    典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有三層或三層以上結(jié)構(gòu)的無反饋的、層內(nèi)無互連結(jié)構(gòu)的前向網(wǎng)絡(luò)[3],見圖1。

    由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖可以看出,它有n個(gè)輸入,每個(gè)輸入都通過一個(gè)適當(dāng)?shù)臋?quán)值Wi(i=1,2,…,n)連接到神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)上。輸出函數(shù)y=f(a,θ),a即為全部輸入的加權(quán)求和,a=∑ωixi,并且a作為激活函數(shù)f的輸入,激活函數(shù)的另一個(gè)輸入是神經(jīng)元的閥值θ。BP網(wǎng)絡(luò)中隱層激活函數(shù)通常采用Sigmoid型函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括其輸入輸出模型、作用函數(shù)模型、誤差計(jì)算模型和自學(xué)習(xí)模型。

    (1)權(quán)值和輸入矩陣可寫成

    (2)作用函數(shù)模型[4]

    作用函數(shù)是反映下層輸入對上層節(jié)點(diǎn)刺激脈沖強(qiáng)度的函數(shù)又稱刺激函數(shù),一般取為(0,1)內(nèi)連續(xù)取值Sigmoid函數(shù):f(x)=1/(1+e)

    (3)誤差計(jì)算模型

    誤差計(jì)算模型是反映神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)期望輸出與計(jì)算輸出之間誤差大小的函數(shù):式中:tpi——i節(jié)點(diǎn)的期望輸出值;

    opi——i節(jié)點(diǎn)計(jì)算輸出值

    (4)自學(xué)習(xí)模型

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程,即連接下層節(jié)點(diǎn)和上層節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重拒陣Wij的設(shè)定和誤差修正過程。BP網(wǎng)絡(luò)有師學(xué)習(xí)方式-需要設(shè)定期望值和無師學(xué)習(xí)方式-只需輸入模式之分。自學(xué)習(xí)模型為:

    式中:h——學(xué)習(xí)因子;

    φi——輸出節(jié)點(diǎn)i的計(jì)算誤差;

    oj——輸出節(jié)點(diǎn)j的計(jì)算輸出;

    a——?jiǎng)恿恳蜃印?/p>

    圖1 三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    BP學(xué)習(xí)算法當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí),進(jìn)入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層,按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值,向隱層、輸入層逐層反傳。周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程,是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過程,也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程,此過程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度,或者預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。

    2 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路隧道群速度預(yù)測模型

    西安至漢中高速公路是陜西省“2367”高速公路網(wǎng)六條輻射線中的重要組成部分,也是國家高速公路“7918”網(wǎng)(北)京——昆(明)線(G5)陜西境的重要一段。西漢高速是我國第一條穿越秦嶺山脈的高速公路,橋隧多,被譽(yù)為“入川第一路”。西漢高速公路全線設(shè)計(jì)車速為60~80 km/h,全線采用雙向四車道,路基寬度為26m(山區(qū)路段為24.5m),共設(shè)互通式立交8處,橋梁458座(單幅),隧道137座(單洞)103 458.8m,隧道占路線總里程的比例超過20%[5]。

    因此以西漢高速公路隧道群八里坪秦嶺一號隧道進(jìn)口(K58+650)至秦嶺三號隧道出口正河(K76+650)段為研究對象,用一個(gè)3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立起高速公路隧道群速度預(yù)測模型,以便更好地保障隧道群安全高效運(yùn)行。

    在建立高速公路隧道群速度模型時(shí),首先得考慮影響隧道群速度的因素,雖然駕駛?cè)耸菍囕v運(yùn)行方向和速度進(jìn)行控制與操作的主體,但是人的主動(dòng)能動(dòng)性占很大比重,因此本研究暫不考慮駕駛?cè)说挠绊?,主要是選取了與高速公路隧道群速度相關(guān)性較大的因素,如時(shí)間因素、交通動(dòng)態(tài)因素、道路條件、隧道群環(huán)境等,從而建立速度控制BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。針對危險(xiǎn)路段或者容易發(fā)生交通事故的路段,設(shè)立交通設(shè)施標(biāo)識(shí),以保證高速公路隧道群安全暢通運(yùn)行。

    (1)輸入變量

    選取與高速公路隧道群速度密切相關(guān)的4類變量輸入,分別為觀測時(shí)間、交通動(dòng)態(tài)、道路條件、隧道群環(huán)境[6]。其中根據(jù)調(diào)查的數(shù)據(jù)各個(gè)變量的具體編碼見表1。

    (2)輸出變量

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出為高速公路隧道群路段的車輛速度限制值v,至于v的取值范圍根據(jù)資料顯示,到目前為止主要限速模型和限速方法大部分是針對整個(gè)高速路段,然而關(guān)于隧道群的限速標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范還沒有正式出臺(tái),造成道路交通管理者在對高速公路路段上的隧道群設(shè)定限速值時(shí),沒有相應(yīng)依據(jù)。因此,為了研究的方便,我們將高速公路隧道群的車速v的取值范圍設(shè)為60~80 km/h。

    (3)仿真研究

    表1 輸入變量的具體取值

    a. 輸入變量的歸一化處理

    在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前,首先得對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,然后選取60組數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本,使用上述算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。選取其中80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,其余的作為檢驗(yàn)樣本,以此來檢驗(yàn)?zāi)P偷木取?/p>

    b. 隱層神經(jīng)元的確定

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用圖1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),嘗試使用1個(gè)2層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),初步選擇隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5~10個(gè),但是通過采用訓(xùn)練函數(shù)訓(xùn)練后,發(fā)現(xiàn)當(dāng)隱層神經(jīng)元為8時(shí),其誤差最小,因此選取隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為8。

    c. 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

    通過選取適當(dāng)?shù)挠?xùn)練樣本,訓(xùn)練迭代次數(shù)epochs=1 200。當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后,將12組檢驗(yàn)樣本進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力很好,非常合乎規(guī)律,進(jìn)而說明建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是成功的,表明BP網(wǎng)絡(luò)很好地描述了輸入—輸出模式映射關(guān)系。其仿真結(jié)果輸出結(jié)果見表2。

    表2 仿真輸出結(jié)果

    3 靈敏度分析

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靈敏度分析的主要內(nèi)容是,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)有一定擾動(dòng)時(shí),網(wǎng)絡(luò)輸出擾動(dòng)的變化[7]。本文主要研究輸入變量的變化對輸出變量的影響程度,輸出變量相對于輸入變量的靈敏度。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后,經(jīng)過相關(guān)運(yùn)算可以得到各個(gè)輸入變量相對輸出變量的靈敏度。為了提高運(yùn)算精度,取每個(gè)輸入變量的靈敏度分析平均值,得出各個(gè)輸入變量的靈敏度分析結(jié)果見表3。

    表3 各個(gè)輸入變量的靈敏度分析結(jié)果

    從表3可以看出:

    (1)對于靈敏度分析結(jié)果有的為正,有的為負(fù)。如果靈敏度分析結(jié)果為正,表示增加該變量的輸入值,將導(dǎo)致輸出變量增加,即會(huì)對車輛行車速度影響變大;反之,則對車輛行車速度的影響變小。

    (2)表中顯示10個(gè)輸入變量大小不同,這說明對高速公路隧道群速度的影響程度不同,其影響程度從大到小為:交通飽和度、大型車混入率、車輛在隧道群位置、天氣(大雪、大雨、大霧、大風(fēng))、隧道群照明、隧道路段線形、隧道路段坡度、隧道通風(fēng)、觀測時(shí)刻(白天還是晚上)。

    (3)大型車混入率、天氣和車輛在隧道中的位置的靈敏度分析結(jié)果比較相近,表明這幾個(gè)變量對高速公路隧道群速度的影響程度基本相等。

    (4)交通飽和度,大型車混入率,車輛在隧道群入口、出口和連接段對高速公路隧道群的車輛速度影響最大。

    (5)觀測時(shí)刻對車輛限制速度的影響最小,其靈敏度分析結(jié)果僅為0.05 ,表明其嚴(yán)重程度相差不大。

    4 結(jié)語

    本文取得的成果有:

    (1)根據(jù)典型高速公路隧道群交通運(yùn)行狀況,從時(shí)間因素、交通動(dòng)態(tài)因素、道路條件和隧道群環(huán)境因素等方面選取輸入變量,以運(yùn)行速度為輸出變量,建立基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路隧道群速度預(yù)測模型;

    (2)通過靈敏度分析方法,研究了各個(gè)輸入變量對輸出變量的影響程度,從而針對不同輸入變量對速度的程度不同,可以抓住主次矛盾分析解決問題,為高速公路隧道群的安全暢通提供一定的參考作用。

    但是本文也存在以下不足:

    (1)本文采用的靈敏度分析方法僅僅反映了單個(gè)輸入變量的變化對輸出變量的影響程度,并沒有考慮多個(gè)輸入變量的變化對輸出變量的影響。

    (2)本文僅僅選取了60組數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的構(gòu)建和檢驗(yàn),由于樣本量不是很大,結(jié)論的代表性略顯得不足,因此應(yīng)該增大樣本量做進(jìn)一步研究。

    [1] 王文勇.高速公路隧道群限速問題研究[D].陜西西安:長安大學(xué),2011.

    [2]鐘珞,饒文碧,鄒承明.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其融合技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

    [3] 馬銳.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010.

    [4] http://baike.baidu.com/view/1753676.htm[EB/0L].

    [5] 王亞群.高速公路隧道小客車運(yùn)行速度預(yù)測模型研究[D].陜西西安:長安大學(xué),2011.

    [6] 馬壯林,邵春福,李霞.高速公路隧道交通事故嚴(yán)重程度的影響因素分析[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào),2009,33(6):52-55.

    [7] 孫學(xué)全,馮英浚.多層感知器的靈敏度分析[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2001,24(9):951-958.

    U491.1

    A

    1009-7716(2015)01-0138-04

    2014-09-09

    閆慧麗(1984-),女,山西臨汾人,工程師,從事道路交通規(guī)劃和設(shè)計(jì)工作。

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