基于多数据融合的短时交通流量预测算法研究  

Research on Short-Time Traffic Flow Prediction Algorithm Based on Multi-Data Fusion

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作  者:于欣海 YU Xinhai(Anhui Expressway Network Operation Co.,Ltd.,Hefei 230000,China)

机构地区:[1]安徽省高速公路联网运营有限公司,安徽合肥230000

出  处:《自动化仪表》2025年第1期122-126,共5页Process Automation Instrumentation

基  金:安徽省交通控股集团科技基金资助项目(JKKJ-2020-38)。

摘  要:针对单一模型无法分析复杂、非线性交通流数据的问题,在多平台数据融合的基础上提出了一种面向短时交通流量的组合预测算法。对于交通流数据具备的时间性和空间性特征,首先使用径向基函数(RBF)神经网络对相邻节点的空间交通流数据进行分析,然后利用ResNet对RBF神经网络效率低的缺陷加以改进,最后通过双向长短期记忆(LSTM)网络的时间序列分析能力提取交通流数据的时间特征。同时,引入了萤火虫算法对时空模型的参数进行优化。对基于公共数据集获取到的车辆、天气、高速公路等多平台信息进行了试验。相较于对比算法,所提算法的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)指标均最优,预测值与实际流量值最接近。该算法的综合性能较理想,且鲁棒性较强。Aiming at the problem that a single model cannot analyze complex and nonlinear traffic flow data,a combined prediction algorithm for short-term traffic flow is proposed on the basis of multi-platform data fusion.For the temporal and spatial characteristics of traffic flow data,radial basis function(RBF)neural network is firstly used to analyze the spatial traffic flow data of neighboring nodes,then ResNet is used to improve the defects of low efficiency of RBF neural network,and finally,the temporal characteristics of traffic flow data are extracted by the time-series analysis capability of bidirectional long short-term memory(LSTM)network.Meanwhile,the firefly algorithm is introduced to optimize the parameters of the spatial-temporal model.Experiments are conducted based on multi-platform information such as vehicles,weather,and highways,etc.,obtained from public datasets.Compared with the comparison algorithms,the proposed algorithm has the optimal root mean square error(RMSE),mean absolute error(MAE)and mean absolute percentage error(MAPE)indexes,and the predicted values are closest to the actual traffic values.The algorithm has better overall performance and strong robustness.

关 键 词:多平台数据融合 径向基函数 残差网络 萤火虫算法 长短期记忆网络 交通流量预测 时空模型 

分 类 号:TH865[机械工程—仪器科学与技术]

 

参考文献:

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引证文献:

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