交通状态预测

作品数：47被引量：167H指数：6
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基于融合状态预测的深度强化学习A2C的交通信号控制
《计算机工程》2025年第5期33-42,共10页叶宝林 孙瑞涛 李灵犀 吴维敏 
国家自然科学基金(61603154);浙江省自然科学基金(LTGS23F030002);浙江省尖兵领雁研发攻关计划项目(2023C01174);嘉兴市应用性基础研究项目(2023AY11034);工业控制技术国家重点实验室开放课题(ICT2022B52)。
现有基于强化学习的交通信号控制方法主要使用历史交通状态和当前时间步的实时交通状态来确定下一个时间步的控制策略,造成控制策略始终滞后于交通状态一个时间步。为了解决该问题,提出一种基于融合交通状态预测的深度强化学习优势演员...
关键词：交通信号控制 优势演员评论家 交通状态预测 双向长短时记忆网络 
面向高速公路非检测点位的全域交通状态预测方法
《交通运输工程学报》2025年第1期274-294,共21页王亦兵 胡然 余宏鑫 李嘉恒 张玉杰 徐志刚 何兆成 陆启荣 
国家自然科学基金项目(52272315);浙江省重点研发计划(2024C01180,2022C01129);宁波市国际科技合作项目(2023H020)。
针对既有高速公路交通状态预测研究较少考虑非检测点位和道路拓扑变化的问题,分析了现有研究方法的局限性,提出了一种结合宏观交通流模型、扩展卡尔曼滤波、数据驱动长短时记忆网络(LSTM)的交通状态预测方法,充分发挥机器学习在时域特...
关键词：智能交通系统 交通状态预测 融合物理模型的机器学习 非检测点位 卡尔曼滤波 高速公路 
基于多维数据的高速公路交通预测算法
《价值工程》2024年第14期115-117,共3页徐云 
目前高速公路交通流的算法较多,但很多算法要基于车辆的GPS信息,或者单一的卡口信息,结果往往滞后或者不准确,我们基于浙江省高速公路温州段上的传感器(卡口与雷达)数据进行梳理,形成一套数据相互补充、相互验证的交通流短时预测算法,...
关键词：交通状态预测 卡口流量 雷达流量 混合流量 
可预知性特殊事件下的短时交通状态预测被引量：2
《北京航空航天大学学报》2023年第10期2721-2730,共10页冯小原 陈咨霖 季楠 任毅龙 
国家自然科学基金(U1964206)。
精准的短时交通状态预测是实施有效的交通管理与控制的重要依据。而可预知性特殊事件(PSEs)短时间内在其举办地点周边产生异常的交通出行需求,又因为事件发生数量少、数据样本收集困难等不利因素,往往造成预测精度难以保证。为此,通过...
关键词：短时交通状态预测 可预知性特殊事件 K近邻 深度确定性策略梯度 强化学习 
基于LSTM模型的在线地图路段交通状态预测被引量：1
《物流科技》2023年第7期62-66,106,共6页胡钦 王庆国 
国家自然科学基金项目(41571396)。
为准确及时地预测城市道路交通状态,帮助管理部门实施交通管理措施,预防交通拥堵发生,文章实时获取在线地图交通状态数据,将其划分为路段粒度后,使用路段上下游以及对向车道交通状态作为特征矩阵输入LSTM网络模型,对路段工作日的交通状...
关键词：交通状态预测 深度学习 LSTM模型 数据挖掘 城市道路 
基于图网络融合的交通状态预测方法研究
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》2022年第2期195-200,共6页徐东伟 商学天 魏臣臣 彭航 
国家自然科学基金青年科学基金(61903334);浙江省自然科学基金(LQ16E080011,LY21F030016);中国博士后科学基金(2018M632501)。
文中考虑道路节点之间的时间相关性,利用皮尔逊相关性系数构建逻辑相关路网;通过图聚合算法聚合道路节点邻居信息,融合原始交通路网与逻辑相关路网提取的时空特征信息,以最小化损失函数为目标,返回最优模型参数,构建基于图网络融合的交...
关键词：智能交通 交通流预测 图网络 路网交通状态数据 特征融合 相关性网络 
面向区域交通状态预测的时空集成模型被引量：1
《上海理工大学学报》2021年第5期474-483,共10页吴家成 王洪钰 肖建力 
国家自然科学基金资助项目(61603257)。
在智能交通系统中,交通状态预测发挥着至关重要的作用。针对现有的交通预测方法集中于中微观层面,且时间和空间维度单一的问题,提出了一种面向区域宏观交通状态预测的集成模型。该模型以交通指数为依据,在时间维度上采用时间序列预测方...
关键词：区域交通流 交通状态预测 时间预测模型 空间预测模型 模型集成 
基于WiFi探针数据的短时交通状态预测被引量：4
《江西理工大学学报》2021年第4期11-18,共8页吴启用 廖嘉欣 兰小机 
国家自然科学基金资助项目(41561085);江西省研究生创新基金资助项目(YC2019-S309)。
针对传统交通数据获取成本高,以及单参数输入的LSTM模型预测精度不高等问题,提出一种基于WiFi探针数据的短时交通状态预测方法。首先利用WiFi探针数据构建交通状态指数数据集,然后采用LSTM网络构建预测模型,并分析不同交通参数组合对模...
关键词：交通拥堵 WiFi探针 LSTM网络 交通状态 
基于神经网络模型的高速公路交通运行状态预测方法被引量：3
《中国交通信息化》2021年第6期113-115,125,共4页杨中岳 
随着智慧高速的信息化建设与人民生活水平的不断提高,高速公路出行量日益增多,相较于常见的检测手段,基于手机信令技术分析计算交通运行状态的方法更易操作可行本文提出了一种基于组合权重训练的神经网络模型预测高速公路的交通运行状态...
关键词：高速公路 手机信令 数据融合 交通状态预测 
基于深度学习的智能交通视频多目标检测研究
《智能计算机与应用》2020年第8期180-182,共3页左国才 陈明丽 匡林爱 吴小平 刘君 
湖南省自然科学基金资助(2020JJ7007)
国内大中城市的人流量、车流量与日俱增,面临着严重的交通拥堵问题,建立完善智能交通系统是解决交通问题的有效方法之一。本文提出一种基于堆栈式去噪自编码器深度学习框架的复杂交通场景中机动车辆的多目标检测算法,通过实时检测车辆...
关键词：深度学习 多目标检测 交通状态预测 
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