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    高速公路交通流預(yù)測模型研究

    2022-06-07 03:12:35黃紫竹
    交通科技與管理 2022年10期
    關(guān)鍵詞:預(yù)測模型交通流高速公路

    黃紫竹

    摘要 為了解決高速公路道路擁塞問題,建立相應(yīng)的高速交通流預(yù)測模型是較好的解決途徑。文章綜合分析當(dāng)前常見的交通流預(yù)測模型特點(diǎn),提出了一種CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,該模型能夠有效結(jié)合CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM長短時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)。通過采用該模型對西寶高速交通流進(jìn)行預(yù)測后發(fā)現(xiàn)CNN-LSTM模型具有準(zhǔn)確的預(yù)測性能,其可為高速公路交通管理運(yùn)營提供數(shù)據(jù)支持,提高對突發(fā)事件的適應(yīng)性。

    關(guān)鍵詞 高速公路;交通流;預(yù)測模型;CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);LSTM

    中圖分類號 U491.112 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-8949(2022)10-0013-03

    0 引言

    近年來隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人們對于交通運(yùn)輸行業(yè)的發(fā)展也提出了更高的要求。當(dāng)前我國高速公路的交通量與日俱增,常常出現(xiàn)高速堵車以及嚴(yán)重的交通事故。不僅影響了高速公路的正常運(yùn)行,也給高速公路的通行安全帶來極大的隱患。因此,準(zhǔn)確地對高速公路交通流進(jìn)行預(yù)測能夠合理地規(guī)避上述問題,從本質(zhì)上提升高速公路的服務(wù)質(zhì)量?;诖耍撐奶岢隽艘粋€(gè)基于CNN和LSTM的高速公路交通流預(yù)測模型,通過與其他模型對比分析后發(fā)現(xiàn)該模型在預(yù)測高速公路交通流方面具有更高的精確度。采用交通流預(yù)測模型能夠?yàn)楦咚俟返墓芾砗瓦\(yùn)營提供有力的技術(shù)支撐。

    1 交通流預(yù)測模型

    1.1 模型分類

    國內(nèi)外學(xué)者對于交通流預(yù)測模型展開深入研究,提出了近300余種預(yù)測模型,總體可歸納為統(tǒng)計(jì)方法模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、非線性理論模型以及動(dòng)態(tài)交通分配模型[1-3]。其中,統(tǒng)計(jì)方法模型是通過對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得出未來交通流的預(yù)測結(jié)果。此類模型簡單,所需檢測設(shè)備簡單,一般適用于特定路段的預(yù)測。由于模型預(yù)測精度較差且不具備實(shí)時(shí)性,因此,目前已較少應(yīng)用此類模型來預(yù)測高速公路的交通流。作為一種新興的數(shù)學(xué)方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑箱型的學(xué)習(xí)模式使其在交通流預(yù)測方面具有顯著優(yōu)勢。在不需要任何經(jīng)驗(yàn)預(yù)測公式的基礎(chǔ)上,僅需對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)便能得到準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型。也正基于此優(yōu)點(diǎn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測時(shí)必須具有大量的數(shù)據(jù)樣本,一旦數(shù)據(jù)樣本較少,容易造成模型預(yù)測結(jié)果偏差很大。由于此類模型僅適用于預(yù)測數(shù)據(jù)所處的高速公路,對其他路段的交通流預(yù)測不具有普適性。非線性預(yù)測模型常以混沌理論、耗散理論等非線性系統(tǒng)為基礎(chǔ),采用相關(guān)的非線性概念建立交通流預(yù)測模型。此類模型最大的特點(diǎn)是僅適用于交通流的短期預(yù)測,而不能用于長期預(yù)測。動(dòng)態(tài)交通分配模型是用獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬,從而得到交通流的預(yù)測數(shù)據(jù),由于采用靜態(tài)交通分配假設(shè)來進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通流的預(yù)測,因此具備良好的理論基礎(chǔ),但有些模型盡管解釋性好但可能存在無法求解或求解復(fù)雜等問題。此類模型一般不適用于大規(guī)模路網(wǎng)交通流的預(yù)測。表1中簡要給出了當(dāng)前用于高速公路交通流預(yù)測的模型特征。

    1.2 模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    圖1為該文設(shè)計(jì)的高速公路交通流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。預(yù)測模型由輸入層、隱藏層和輸出層組成[4-5]。輸入層主要是對高速公路交通流照片進(jìn)行采樣,操作流程是輸入交通流照片。隱藏層包含CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM長短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其主要工作是將輸入層的圖片特征進(jìn)行分析并最終輸出到LSTM中對交通流進(jìn)行最后預(yù)測。基于CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型主要采用卷積層、池化層、全連接層以及LSTM,其中卷積層與池化層相對應(yīng),在池化層后將池化層的節(jié)點(diǎn)全部展開成特征向量形式,并最終輸入到LSTM長短期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行預(yù)測分析。

    考慮到高速公路的交通流具有空間和時(shí)間效應(yīng),因此,在進(jìn)行建模預(yù)測時(shí)必須將空間和時(shí)間作為整體。由于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能較好捕捉交通流的空間特征,因此,在后續(xù)的信息數(shù)據(jù)處理過程中必須考慮時(shí)間對交通流的影響。由于LSTM能夠反映輸入數(shù)據(jù)前后間的相互影響,因此,以其作為對交通流預(yù)測的時(shí)間響應(yīng)模型。LSTM作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常由輸入門、遺忘門以及輸出門組成,分別起著控制當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)所需存儲(chǔ)的信息量、確定需要丟棄的狀態(tài)信息以及決定最后輸出的信息量的作用。單個(gè)時(shí)間步下的LSTM的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可表示為圖2。CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層的核心是提取交通流圖片上的特征信息并進(jìn)行分析。假定圖片大小為M\timesN,采用卷積核對圖像區(qū)域進(jìn)行點(diǎn)乘從而得到卷積后圖像的像素值。按照上述方法,對圖像進(jìn)行多次采用后,將所得數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為一列即可實(shí)現(xiàn)全連接層的搭建。

    1.3 模型構(gòu)建

    交通流預(yù)測模型的構(gòu)建主要由卷積層、池化層、全連接層以及輸出層四部分組成。假定在當(dāng)前時(shí)刻高速公路的交通流為一組特征向量,為準(zhǔn)確預(yù)測一定時(shí)間內(nèi)的高速公路交通流,因此,在上述特征向量的基礎(chǔ)上考慮時(shí)間的影響,從而將其轉(zhuǎn)化為了矩陣向量。卷積核和圖像的像素分別表示為M×N和m×n,卷積層通過采用Relu激勵(lì)函數(shù)對卷積面中的所有元素按下式進(jìn)行計(jì)算:

    式中,y為節(jié)點(diǎn)i與j的交通流情況,w為計(jì)算權(quán)重函數(shù),m和n分別為交通流數(shù)據(jù)。

    池化層采用下采樣法進(jìn)行計(jì)算,將特征映射進(jìn)行區(qū)域劃分后計(jì)算該區(qū)域的特征值。針對全連接層而言,作為前饋網(wǎng)絡(luò)通常采用同卷積層相同的Relu激活網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算,并得到交通流的特征信息。全連接層的輸出作為LSTM層的輸入,該層的輸出被送入Softmax分類器中進(jìn)行分類,計(jì)算出現(xiàn)車輛特征的最大概率。

    2 試驗(yàn)結(jié)果分析

    2.1 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)預(yù)處理

    該文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自西安市交通管理部門,路段為西寶高速路段,選取這條道路上的三個(gè)具有“上下游”關(guān)系的監(jiān)測點(diǎn)的交通流量進(jìn)行研究。結(jié)合道路1和道路2的交通量,對道路2的交通量進(jìn)行預(yù)測。交通流量每10分鐘統(tǒng)計(jì)一次,共1個(gè)月數(shù)據(jù)(2019.12.1—2019.12.30),獲得數(shù)據(jù)4 350條。其中,以2019.12.1—2019.12.24時(shí)間段的車流量數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,以2019.12.25—2019.12.30時(shí)間段的車流量為測試樣本。作為模型輸入的訓(xùn)練樣本3 350個(gè),測試樣本1 000個(gè)。

    2.2 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

    為了準(zhǔn)確地預(yù)測該路段未來的交通流的趨勢,所建立的交通流預(yù)測模型往往需要一個(gè)合適的評價(jià)指標(biāo)。為了更加精確地反映該文所建立模型的精度,采用了均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)和擬合優(yōu)度(R)3個(gè)評價(jià)指標(biāo)來驗(yàn)證該文所提出的交通流預(yù)測模型的性能。這些評價(jià)指標(biāo)的表達(dá)式可表示為:

    2.3 模型參數(shù)分析

    由于模型構(gòu)建中CNN神經(jīng)中卷積核的尺寸和模型的迭代次數(shù)對試驗(yàn)結(jié)果的精度有一定影響,因此,在開展模型訓(xùn)練及預(yù)測之前須開展交通流預(yù)測模型的自身參數(shù)研究。為了更為合理地確定卷積核尺寸大小和迭代次數(shù),實(shí)驗(yàn)過程中對不同卷積尺寸和迭代次數(shù)下模型預(yù)測的均方根誤差RMSE進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),結(jié)果如圖3所示。結(jié)果表明,卷積核尺寸為3×3時(shí),模型的預(yù)測誤差最小;當(dāng)卷積核尺寸2×2和7×7時(shí),模型的預(yù)測誤差較大,且最為復(fù)雜。雖然卷積核尺寸在3×3至6×6時(shí)均具有較小的RMSE,但考慮到卷積核尺寸越小,對模型預(yù)測速度影響較大。因此,模型中的卷積核尺寸最終確定為3×3。類似的,迭代次數(shù)與模型預(yù)測精度也表現(xiàn)為非線性關(guān)系,單一提高模型的迭代次數(shù)并非會(huì)得到更為準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果,根據(jù)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析,模型的迭代次數(shù)確定為120次。

    2.4 模型訓(xùn)練

    在建立好高速公路交通流的CNN-LSTM預(yù)測模型后,將預(yù)先準(zhǔn)備好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集輸入到該模型中并進(jìn)行后續(xù)的訓(xùn)練和測試工作。通過對模型參數(shù)調(diào)整,得到了交通流的預(yù)測結(jié)果。同時(shí)為了體現(xiàn)該文所建立模型的精度和優(yōu)越性,對比分析了基于CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的交通流預(yù)測模型所預(yù)測的試驗(yàn)結(jié)果,如圖4所示。從圖中可以看出,相較于基本的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,該文所建立的CNN-LSTM模型與實(shí)際交通流更為接近,且精度更高,因此,采用本模型來模擬高速公路交通流時(shí)具有更好的效果。除此之外,為了更直觀地反映這兩個(gè)模型在模擬交通流時(shí)的精度,表2給出了各自模型的誤差評價(jià)指標(biāo)。根據(jù)表及評價(jià)指標(biāo)可知,CNN-LSTM預(yù)測模型的誤差指標(biāo)均顯著低于基本的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。綜上所述,CNN-LSTM模型在預(yù)測高速公路交通流方面更具優(yōu)越性。

    3 結(jié)論

    作為高速公路運(yùn)行規(guī)劃的前提條件,交通流預(yù)測是制約高速公路安全運(yùn)營的主要因素。該研究以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為研究手段,通過結(jié)合CNN在數(shù)據(jù)提取方面和LSTM在前后交通流數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)點(diǎn),提出了CNN-LSTM交通流預(yù)測模型。以西寶高速為例,在經(jīng)過調(diào)整模型參數(shù)后開展該模型的訓(xùn)練和預(yù)測工作。通過對比預(yù)測交通流與實(shí)際交通流發(fā)現(xiàn),該文所建立的CNN-LSTM交通流預(yù)測模型在高速公路交通流預(yù)測方面具有極高的精度,為交通管理和控制提供有效的依據(jù)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]高小婷. 基于時(shí)空相關(guān)性的短時(shí)交通流預(yù)測模型[J]. 電腦知識與技術(shù), 2020(18): 12-14.

    [2]唐凡. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市交通流預(yù)測研究[J]. 四川水泥, 2019(4): 335.

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    [5]蒲悅逸, 王文涵, 朱強(qiáng), 等. 基于CNN-ResNet-LSTM模型的城市短時(shí)交通流量預(yù)測算法[J]. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào), 2020(5): 9-14.

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