【摘 要】
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随着国内经济的稳步发展及车辆制造科学的不断进步,机动车保有量逐年增加,各个城市的交通问题逐渐显著,如何有效地将通信技术与信息技术相结合去解决交通拥堵的问题已经成为了当今时代的重要课题。交通流预测已经成为了一个热门的研究课题,国内外越来越多的学者投入到该领域的研究之中。近十年内,世界各国的研究学者提出了很多种不同的交通流预测方法,但绝大部分方法都是在时序层面对其进行预测,对交通流量空间相关性的研究不
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随着国内经济的稳步发展及车辆制造科学的不断进步,机动车保有量逐年增加,各个城市的交通问题逐渐显著,如何有效地将通信技术与信息技术相结合去解决交通拥堵的问题已经成为了当今时代的重要课题。交通流预测已经成为了一个热门的研究课题,国内外越来越多的学者投入到该领域的研究之中。近十年内,世界各国的研究学者提出了很多种不同的交通流预测方法,但绝大部分方法都是在时序层面对其进行预测,对交通流量空间相关性的研究不足,导致预测值和真实值之间仍然存在很大的差距,针对这些问题,本文提出了一种全新的时空间预测模型,所作的主要工作为:（1）对交通流数据进行分析,采用拉格朗日插值法填补缺失值、滑动平均法去除噪声,并使用Max-Min方法对数据进行归一化处理。（2）从时间层面对交通流进行预测,将DA-RNN模型进行适当改进并首次应用到交通流预测领域之中,该模型为编码器-解码器结构,在编码器部分引入注意力机制以提取交通流量的时序数据特征权重,在解码器部分引入第二个注意力机制以获取最合适的隐藏层状态,从而在时序层面获得较为准确的预测结果,实验结果表明,DA-RNN模型的MSE值相比于双层LSTM模型减少了29.25%,相比于双层GRU模型减少了29.85%;MAE值相比于双层LSTM和双层GRU模型减少了15.92%。（3）从时空间层面对交通流进行预测,提出了一种TSAGCN模型,本模型首先将交通流传感器构建为图结构,将交通流数据输入至图神经网络之中,并结合空间卷积、时间卷积和注意力机制对交通流量数据的时间特征和空间特征进行准确提取,以此训练出与真实道路交通情况最为相近的预测模型,从而提高最终预测结果的准确性,结果表明TSAGCN模型的MAE值相比于GAMN模型减少了16.22%,相比于STGCN模型减少了28.34%。本文基于PEMS04数据进行实验并将预测结果与主流深度学习模型的预测结果进行对比,表明本实验中所提及的预测模型具有良好的性能,可为交通管理与控制提供有效依据。
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