【摘 要】
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路网交通流预测与路网态势评估对提升路网通行能力和管理效率起重要作用,然而经典预测模型尚存在单纯依靠路段离散的断面信息,未予充分调用路网多断面的空间关联信息,也存在态势评估方法依赖指标过于单一等不足。论文依托省科技厅《公路交通传感网信息检测·挖掘·汇聚·发布与辅助决策示范系统》项目,对此展开研究,具有重要的理论意义和应用价值。文中介绍了国内外主流的短时交通流预测模型和路网态势评估方法,解析了神经网络
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路网交通流预测与路网态势评估对提升路网通行能力和管理效率起重要作用,然而经典预测模型尚存在单纯依靠路段离散的断面信息,未予充分调用路网多断面的空间关联信息,也存在态势评估方法依赖指标过于单一等不足。论文依托省科技厅《公路交通传感网信息检测·挖掘·汇聚·发布与辅助决策示范系统》项目,对此展开研究,具有重要的理论意义和应用价值。文中介绍了国内外主流的短时交通流预测模型和路网态势评估方法,解析了神经网络预测模型的优缺点和路网上下游的空间关系,优化了 PSO神经网络预测模型,改进了 Lasso基本变量选择方法,提出了针对路网的Lasso-NN预测模型;指出了传统基于聚类态势评估方法存在的不足,提出了基于2D-LNMF降维的态势评估方法,并使用MATLAB对实际路网交通流数据评估。就传统PSO神经网络短时交通流预测模型,存在的算法效率低,容易陷入局部最优等问题,论文解析了 PSO优化算法的原理和基础交通流数据的特性,去除了 PSO优化过程中的冗余迭代,使用自适应惯性权重替代PSO算法中的固定权重避免算法进入局部最优解。就单一神经网络模型,不能全面地考虑上下游空间关系的影响导致单断面交通流预测准确率不高等问题,论文分析了复杂路网空间关系以及基本的Lasso变量选择方法,提出了基于Lasso-NN的组合交通流预测模型。模型先使用Lasso选择出空间上关系密切的断面,再利用神经网络模型的非线性特征对这些断面进行训练和预测,从而提高了预测准确性。就基于聚类的路网态势评估算法存在的评估依据单一,算法实时性差等不足,论文解析了传统局部非负矩阵分解LNMF算法的原理,提出了针对路网多参数矩阵的2D-LNMF,在聚类算法之前加入2D-LNMF算法进行降维,从而在保证评估系统实时性的同时提高了评估算法的准确性。综上,论文的创新点和特点在于:1)改进了 PSO神经网络模型中权重更新算法,去除了优化过程中的冗余迭代,提高了模型的准确率。2)提出了 Lasso-NN组合模型,解析了路网上下游断面的相关性并选取关联断面训练模型,提高了模型预测准确率。3)优化了 LNMF算法,提出了基于多参数的2D-LNMF降维算法,在保证模型实时性的同时提高了评估的准确性。
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