面向出行时间与交通速度预测的深度时空模型算法研究

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随着城市现代化的高速发展,汽车保有量也快速增长,这对交通系统产生了巨大挑战。交通预测对城市发展的作用越来越突出,科研人员也提出了多种交通预测方法。目前,大多数对交通预测的研究只从一种交通方式或者简单分析空间特征的角度开展,例如只针对汽车出行时间的研究,还有一些工作忽视对交通拓扑结构的连接多重性的研究。交通预测领域的应用大多针对出行时间、交通速度、交通流量、拥塞程度、打车时间等方面。因此,基于城市发展的紧迫性和人们出行的现实需求,本文提出两种新的基于深度学习的智能交通预测模型,一是针对城市交通方式多样的特点提出混合交通方式卷积门限递归单元网络,主要研究城市道路上不同交通方式之间出行时间的互相影响;二是针对交通图拓扑结构连接多重性的特点提出多步长聚焦式图卷积,主要研究在城市道路拓扑结构中不同点之间连接多重性对交通速度的影响。(1)混合交通方式卷积门限递归单元网络,是针对混合交通方式下的出行时间预测模型,针对交通预测影响因素的复杂性,尤其不同交通工具之间存在的相互影响。首先,考虑到城市中多种交通工具的混合存在特征各异的情况,设计了混合卷积模块提取不同交通方式的历史轨迹特征。其次,考虑到交通状态受出发时间、行程距离等外部隐式因素的影响,模型设计特征处理模块进行隐式因素特征提取。进一步设计了特征融合模块,用来把不同交通方式的特征进行有机融合,计算不同交通方式之间的影响度。最后,通过门限递归单元网络实现对三种交通方式的出行时间进行预测。(2)多步长聚焦式图卷积网络,是针对多重邻接关系下的交通速度预测模型,考虑到交通拓扑结构复杂性对交通预测的影响,道路拓扑结构的多重邻接空间特征是决定预测效果最为重要的因素之一。首先,设计多步长卷积算法更精确地获取交通节点特定邻接步长的空间局部化特征,去除传统方法的冗余空间信息;其次,设计了多步长邻接空间注意力机制,根据所要预测未来时间的长度赋予邻接空间特征更为有效的加权值,对其进行依赖控制;最后,设计时间卷积层,针对时间因素对交通预测的重要影响引入单独的时间卷积层提取时间因素对交通预测的潜在影响。三个模块紧密相连实现对交通图内不同时长的交通速度预测。最后,把两个模型分别在两个真实数据集上进行大量的对比实验和消融实验,验证了提出的模型具有更为准确的预测效果,模块之间实现了较好的协调配合,相较于以往的模型方法实现了更高的预测精确度。
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