基于多維多尺度數(shù)據(jù)的交通速度預(yù)測(cè)模型研究.pdf

1、隨著我國國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，交通問題凸顯，也引發(fā)了交通擁堵、交通事故、空氣污染等社會(huì)問題。為了緩解城市道路的擁擠問題，智能交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，通過合理調(diào)控交通負(fù)荷，保證交通安全高效的運(yùn)行。而智能交通系統(tǒng)中，交通速度預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)控制、交通誘導(dǎo)等關(guān)鍵應(yīng)用的先決條件。當(dāng)前，城市內(nèi)出租車普遍安裝了車載GPS裝置，向以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的智能交通系統(tǒng)提供全天候、大范圍的時(shí)空信息。由于出租車是一種城市內(nèi)居民出行的重要交通方式，能夠更客觀地體現(xiàn)交通狀況，

2、所以出租車GPS數(shù)據(jù)越發(fā)受到研究機(jī)構(gòu)的重視，許多學(xué)者從海量的GPS數(shù)據(jù)出發(fā)，通過分析和挖掘數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的潛力和價(jià)值，為交通速度預(yù)測(cè)開辟了新途徑。但是，已有工作對(duì)長時(shí)間尺度預(yù)測(cè)效果不佳，尤其當(dāng)一些隨機(jī)事件發(fā)生時(shí)（如惡劣天氣、節(jié)假日等），預(yù)測(cè)精度將大大降低。因此，本文基于杭州市88000多條出租車GPS數(shù)據(jù)，結(jié)合天氣、特殊時(shí)間等影響交通動(dòng)態(tài)的隨機(jī)因素，分析了交通速度數(shù)據(jù)在多個(gè)時(shí)間尺度的相關(guān)性以及不同隨機(jī)事件對(duì)交通速度的影響，提出了一套融合多

3、時(shí)間尺度歷史數(shù)據(jù)和多維度隨機(jī)因素的混雜交通速度預(yù)測(cè)建?？蚣?。
　　首先，本文搭建了數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，該平臺(tái)利用Hadoop分布式計(jì)算框架，實(shí)現(xiàn)高效的海量GPS數(shù)據(jù)預(yù)處理。接著，基于該平臺(tái)，本文計(jì)算得到了每個(gè)路段每小時(shí)的平均速度，并將其作為時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)以小時(shí)和以天為周期的交通數(shù)據(jù)均存在一定規(guī)律特征;除此之外，本文也分析了天氣、特殊時(shí)間等隨機(jī)因素對(duì)交通速度的影響。進(jìn)而，本文提出了基于系統(tǒng)辨識(shí)方法的多維多尺度交通速度

4、預(yù)測(cè)建?？蚣?，框架中包含了一個(gè)系統(tǒng)迭代辨識(shí)算法用于計(jì)算模型的階次和參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)了將多個(gè)時(shí)間尺度的交通速度與天氣、特殊時(shí)間等多維度隨機(jī)因素作為系統(tǒng)輸入，對(duì)交通速度進(jìn)行建模與預(yù)測(cè)。最后，基于交通速度歷史數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和特殊時(shí)間數(shù)據(jù)，本文分別評(píng)估了各個(gè)維度的數(shù)據(jù)對(duì)模型的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)考慮多個(gè)時(shí)間尺度的歷史數(shù)據(jù)能夠有效提高長時(shí)間尺度下的預(yù)測(cè)效果;而且，考慮隨機(jī)因素對(duì)模型精度也有顯著提升;此外，對(duì)比常用于交通速度預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法——支持向量回