分享9篇关于交通流量预测的计算机专业论文

今天分享的是关于交通流量预测的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到交通流量预测等主题,本文能够帮助到你

基于多维度注意力机制的交通流量预测算法研究

这是一篇关于卷积神经网络,注意力机制,交通流量预测,时空相关性的论文, 主要内容为交通流量预测是城市系统中最重要的任务之一,对城市系统的管理和公共安全等都有重大意义。它在交通管制、共享资源调度平台以及智能交通系统等得到广泛应用。在传统的基于网格的交通流量预测问题中,研究者将城市分成许多大小相等的网格,其中每个网格表示城市中的每个区域,给出每个区域的历史交通数据,预测未来一天或者几天的交通流量。要提高预测精度的主要挑战在于:第一,交通流量数据具有显著的每日周期和每周周期,如何更准确地捕捉预测时刻与它们之间的潜在相似规律是一大难点;第二,交通流量具有复杂的时空相关性,时空依赖是动态变化的,如何对这种变化进行有效捕获是另一难点。本文针对这两大难点,提出了基于交互注意力模块和时空融合注意力模块的交通流量预测模型,交互注意力模块用于学习邻近、周期、趋势之间的相似性和影响程度,时空融合注意力模块用于有效的对交通数据的动态时空相关性进行建模。本文提出的模型一是基于交互注意力的时空神经网络用于交通流量预测(Att Deep STN+),首先提出了一种交互注意力机制来学习邻近、周期、趋势之间的相关性和三个分量之间的影响程度,该机制通过注意力机制更好地捕捉交通数据的复杂相关性。其次,在交互注意力层之后,它使用融合来捕获不同层次特征之间的复杂相关性。最后,在模型使用最终多重特征融合使整个网络模型的可训练参数减少,结构鲜明,提高了模型预测的准确性。本文提出的模型二是基于时空融合注意力的深度神经网络用于交通流量预测(ST-DSTN),通过设计时空融合注意力模块,通过注意力机制自适应地对时空数据分配不同的权重,能够有效的对交通数据的动态时空相关性进行建模,使用三个非共享的卷积层将它们转换为相同张量大小,并将其分别反馈给非共享的ST Module中,同时进行N次迭代更新处理,目的是为了更加有效的建模交通数据的时空动态相关性。接下来将经过处理后的三种时间特征以及外部因素特征进行特征融合,将融合后的结果送入Res Plus模块中,这种早期融合方式允许不同层次特征进行交互,从而能够有效的捕获不同特征之间的相关性。在模型尾部,将每种输出采用多尺度融合的方式,从而进一步捕获不同层次之间的复杂相关性。此外,本文分别基于真实世界的数据集对提出的深度学习方法进行了实验测试,结果证实Att Deep STN+和ST-DSTN实现了更好的预测结果。

基于增量式张量模型的交通流量预测方法研究

这是一篇关于增量式张量结构,交通流量预测,张量补全,权值变化的论文, 主要内容为智慧城市作为人类生活信息化、现代化发展的新方向,在科技更新换代的进程中扮演一个不可或缺的角色。用以解决与日常生活息息相关的出行问题的智能交通系统则是智慧城市的重要组分。而随着道路网络中的交通流量不断增加,交通领域潜在问题逐渐显露。为了预防恶性结果的发生,基于现有数据对未来进行合理预测进而辅助规划决策,对智慧城市的建立至关重要。本文研究了智能交通系统中的对交通流量的预测问题。考虑到时空数据的高纬度、高复杂度等问题,利用在知识图谱领域取得优良表现的张量结构构建了增量式张量模型。并结合交通流量数据的多维性、即时性和高精度的特性,设计了基于增量式张量模型的交通流量预测方法。主要研究包括以下几个方面:第一,构建了增量式张量模型。从高维数据表示的角度出发,构建了模拟张量流产生过程的增量式张量结构。在保证数据完整性的同时为避免早期历史数据的潜在干扰,引入了根据数据特性对不同时期数据赋以不同权重的赋权机制,使得模型在应对时空数据时更具解释力;第二,设计了基于增量式张量模型的交通流量预测方法。考虑到交通流量预测领域的诸多特性,采用了借鉴于重力规则的引力搜索方法优化增量时不同时期数据权重的具体选值;在张量补全方法的选取上,利用张量填充方法中的快速低秩张量补全方法进行分析预测,以兼顾高精度与低时耗;第三,为验证该模型的有效性,利用真实世界数据集对不同类型的方法与同类型的不同方法,进行了评估,并引入长期预测问题以测试本文提出的方法的延展性。结果表明,本文提出的研究方法在与所有方法相比较中均取得了优效性,在长期交通流量预测问题也具有较好的表现。

基于深度学习的图网络方法研究与实现

这是一篇关于自适应图网络,知识图谱补全,供需预测,交通流量预测的论文, 主要内容为近年来,图网络方面的研究越来越受到重视,在各个领域的最新研究中经常可以见到图网络方法的有效实践。本论文观察到这些研究分成了两种类别:第一个类别将图网络作为研究对象,目的是研究出更有效的图网络上的方法,增强对图网络的解读能力;第二个类别是将图网络技术作为研究问题的手段,用来解决其它问题。进一步分析归纳出两种类别其实都面临着图结构不完备或缺失的问题,阻碍了图网络的应用和图网络方法的有效运用。针对上述两个类别任务之间的共同性和差异性,本论文提出自适应图网络技术,分别在具体的知识图谱补全任务和城市网格供需预测任务上设计模型,在各自的任务上都获得了提升,验证了该技术的通用性和有效性。具体包括如下三点工作:(1)提出了一种基于自适应图结构的知识图谱补全模型,改进基于嵌入的神经网络补全模型,使用自适应图技术对实体和关系嵌入的每一维度都进行建模,增强模型表达细粒度关联的能力。链接预测任务的实验表明改进后的模型在各个指标上都优于原始模型。(2)提出了一种基于时空编码的城市网格区域供需预测模型,使用自适应图技术融合时间,空间,时间-空间三种不同图网络信息来进行预测,在高德打车平台的实际业务数据上表现出色,并且证明了模型有更好的适应能力。(3)设计并实现了基于医疗知识图谱补全技术的查询系统,探索了知识图谱应用落地需要的算法和技术支持,并在知识图谱的实际应用中验证了提出的模型的有效性。

T市交通信息共享平台研究及应用

这是一篇关于交通信息共享平台,SOA,DUBBO,交通流量预测,XGBOOST的论文, 主要内容为随着我国经济的快速发展,交通问题逐渐成为了人们关注的焦点。如何利用现代科技加强交通管理,成为了城市发展的重要问题。智能交通系统是提高交通管理与控制能力的重要解决方法,交通信息共享平台对于智能交通系统来说是必不可少的一个平台,起到一个重要的交通枢纽的作用。本研究以T市的交通现状为基础,针对城市交通的主要问题,基于SOA的架构模式,通过Dubbo+SSM框架进行实现,建立交通信息共享平台,同时通过构建梯度提升树模型对交通流量预测模型进行研究,将研究的成果应用于平台的建设过程中。论文的主要研究工作如下:(1)平台构建技术以及交通流量预测模型研究在对信息共享平台进行研究后,找到了适合本平台的架构以及实现技术,对SOA框架,Dubbo框架以及SSM框架进行了介绍。同时对两种预测算法,ARIMA时间序列算法与XGBOOST梯度提升树算法进行了归纳总结。(2)T市的交通现状调研以及平台的需求分析在对T市进行具体调研以及参考大量文献的基础上,对比其他成功案例,对T市的交通问题进行了具体分析。在对交通问题分析的基础上对平台的用户,每个用户不同的需求,以及平台整体要完成的功能,还有平台有哪些非功能性需求进行分析。(3)交通信息共享平台的设计与实现根据对交通信息共享平台的需求分析,对平台的架构以及网络结构进行设计。在顶层设计的基础上,对平台进行详细设计分为逻辑结构设计以及数据库设计。在逻辑结构设计中只要将逻辑结构分为5个模块,信息交互模块,数据库管理模块,信息发布模块,信息处理模块以及平台管理模块。在数据库设计中,主要讲数据库分为分布式的数据库以及集中管理的数据仓库两种类型。我们通过网络对原来子系统的数据库进行连接形成分布式数据库,再通过将子系统历史数据按照业务类别存储的方法构建数据仓库。(4)构建交通流量预测模型并优化论文对获取数据的方法途径进行说明,同时介绍数据的具体结构,并对数据进行预处理的工作。先建立的ARIMA时间序列算法模型对数据进行预测,经过对比找到不足后,将ARIMA时间序列算法作为XGBOOST梯度提升树算法的一个特征,使用3大类特征对XGBOOST算法进行优化。最后对模型预测结果和预测所用时间进行对比评价,改进后的XGBOOST算法预测结果更加准确,运行时间也更短。

基于多维度注意力机制的交通流量预测算法研究

基于深度学习的城市区域交通流量预测

这是一篇关于交通流量预测,深度学习,时空数据,卷积长短期记忆网络,注意力模型的论文, 主要内容为一个可靠且准确的交通流量预测手段对公共安全和交通管理具有重要意义,它能为城市交通管理者提供参考指标,便于他们完成决策,制定合适的交通管控制度,从而提升城市的运转速率,降低事故的发生率,缓解道路拥塞情况。然而,这也是一件具有挑战性的任务,因为交通流数据属于时空数据,易受到时间依赖性、空间依赖性与一些额外因素的影响。传统的交通流量预测领域常使用时间序列处理方法,如AR、ARIMA等,虽然时序模型较为简单,应用范围较广,但若数据量较大,应用场景复杂,则性能会变差,且仅能获取数据时序上的关联性,提取的特征信息不完全。近年来,受到深度学习在语音识别、自动驾驶等人工智能领域成功的启发,激发了研究人员使用深度学习技术解决交通预测问题的尝试。虽然神经网络模型相比于传统方法,预测性能的确有较大的提升,但仍存在不足之处。部分研究只从单一方面考虑了交通数据的属性,导致建模不充分,预测性能仍不理想。在此基础上,虽有研究方法在获取交通流量时间信息流的同时,也对空间上的依赖性进行捕捉,但获取的空间信息过于粗糙,且未将一些额外信息的考量也融入,所以预测的精确度还有上升的空间。因此,本文针对现有模型的不足,提出了一种端到端的深度学习模型ST-AttConvLSTM(Spatio-temporal Attention ConvLSTM),用于城市区域交通流量预测。ST-AttConvLSTM将整个模型架构分为三个分支进行建模,以此获取交通流时间属性的邻近性与周期性特征。对每个分支均采用残差神经网络提取局部的空间特征,同时结合天气等外部因素,再利用ConvLSTM与注意力模型两种部件进一步获取数据时序上的依赖性与空间关联性,提取更精细的时间特征,并挖掘出流量的潜在规律。最后将三个分支的输出通过线性加权和的方式融合在一起完成预测。本文使用北京市和纽约市两个真实的移动数据集来对ST-AttConvLSTM模型预测性能进行实验验证。实验结果表明,ST-AttConvLSTM相比于目前较为常用的交通流量预测方法,能提取更精细与准确的时空信息,预测的精确度更高。在此基础上,基于ST-AttConvLSTM,提出了一种优化模型,基于多时空单元块的神经网络模型 Multi-STUT(Multiple Spatio-temporal Unit)。虽然 ST-AttConvLSTM与其余基准方法相比,预测性能更优,但由于结构的复杂性,导致模型训练较为耗时,计算量较大。因此针对该问题,对ST-AttConvLSTM模型架构做出改进,Multi-STUT主要修改点在于采用时空单元块代替ConvLSTM,完成数据时序信息与空间特征的获取。时空单元块由三部分组成,时间分支,空间分支与输出分支。时间分支采用LSTM与一维卷积层的组合,实现刻画影响交通流量变化时间维度的因素,而空间分支主要由二维卷积层与激活函数的堆叠而成,用于获取数据空间上的依赖关系,最终的输出分支就是通过卷积的方式将两者进行融合,联结起来,以此反映时空维度的相互作用。时空单元块相比于ConvLSTM网络,在保有其优点的同时,结构较为简单,因此能有效减少计算量,降低模型总的训练时长。通过两个数据集的实验验证,表明Multi-STUT在预测性能与ST-AttConvLSTM基本相当的情况下,能缩短模型的训练时间,加快收敛速度,同时还对时空单元块不同参数下对预测性能的影响做出分析。最后,基于Flask的Web框架实现了一个B/S架构的交通流量预测系统。通过后端已训练好的ST-AttConvLSTM与Multi-STUT组成的算法模块来完成数据集的预测,将城市区域交通流量信息更直观的在前端页面展示给用户,便于完成相应的分析与评测工作,从而制定交通管控策略,使资源得到合理安排,避免可能出现的交通问题。

基于原子交互的交通卡口可视分析系统

这是一篇关于城市交通,可视分析,卡口数据,交通流量预测的论文, 主要内容为随着城市化的快速推进,国民经济飞速发展,城市机动车保有量快速增长,如何解决城市中的交通问题也成为当今研究重点。同时,交通相关数据也被重视起来,大量的交通卡口数据通过安装在道路路口的摄像头等设备采集并进行研究分析。这些复杂多维的交通卡口数据,对于数据分析系统的要求越来越高。现有的数据分析系统主要针对当前用户需求,本文通过和交通方面专家合作将交通问题进行分解,并提出运用原子交互的方式来解决现有和未来可能出现的交通问题。可视分析技术结合了可视化、人机交互和自动分析技术使数据分析过程透明化能帮助人们可以从卡口数据中得到更多有用的信息。因此,本文提出运用可视分析技术来分析交通卡口数据。本文设计了一个基于Web平台的可视分析系统,主要对城市道路监控卡口数据进行可视分析,通过交通信息提取并进行原子化来满足研究人员的复杂需求,并通过类似流量密度图,流量时序图等可视分析工具对一个城市的交通状况进行探索。本文还使用可视分析技术对基于神经网络模型的交通流量进行越策。本文的主要工作和成果如下:(1)车辆数据清理。数据可视分析的核心就是数据,需要对数据进行清洗来达到最佳的可视效果。由于车牌遮挡或者天气可见度低,卡口拍摄的图片质量不佳,通过图像处理得到的数据可能出现错误。本文在对数据进行可视分析前先将卡口数据转换成轨迹数据,从而对个别出错车辆数据属性进行修正。(2)交通问题分解。传统的可视分析系统,往往只满足于当前的需求,可扩展性较差。本文提出了一个将交通问题分析任务进行分解的方法,它将每个分析任务分解成类别原子和数字原子,并将上述两种原子与可视化原子组合进行可视分析,来满足将来可能出现的研究人员需求。(3)神经网络预测交通流量过程可视化。本文还提出对神经网络进行交通流量预测过程可视化,通过可视化工具对神经网络训练过程和结果进行可视分析,帮助研究人员构建更合理的神经网络结构来交通流量预测。(4)B/S架构下的可视分析系统。本系统采用了浏览器与服务器的模式设计方式,这种方式具有较强的可移植性,同时现阶段有很多可视分析函数库支持这种方式。通过服务器进行主要运算,降低研究人员使用可视分析系统的硬件需求。本系统以交通卡口数据为基础,为了解决海量卡口数据的存储问题,系统采用Mongodb作为数据分布式存储平台。通过将交通问题分解成原子再重组来满足复杂的研究需求,并运用不同的可视分析工具探索城市交通问题。系统还设计了基于神经网络的交通流量预测可视分析模块,帮助研究人员对流量预测这一热门问题进行研究。

基于动态图卷积神经网络的路网流量及其变更影响预测

这是一篇关于交通流量预测,时空图数据,图卷积神经网络,关键路径的论文, 主要内容为对于交通领域的研究者来说,准确的交通流量预测是一个重要的研究方向,因为其能够提高智能交通系统的安全性、稳定性和效率。尽管经过了多年的研究,预测交通流量仍然是一件非常具有挑战难度的且有提升空间的事情,包括但不局限于以下原因:交通流数据在时间和空间维度上表现出非线性和复杂模式的同时,还存在着动态变化的时空依赖关系、未能充分利用交通领域存在的各种异构的信号数据、没有考虑道路通行状态变化对流量的影响。为了应对这些挑战,本文提出一种支持异构数据输入的基于注意力的时空图卷积常微分方程网络(HASTGODEN)用于路网交通流量和路网变动影响预测。在完成流量预测任务之余,并尝试将模型附带学到的交通流变化模式用到路网关键节点分析上,充分挖掘流量预测模型的潜力。具体来说本文的主要工作包括以下几个方面:首先,在交通流量预测问题上,为了充分利用各种有价值的异构信号信息,如路网属性信息、GPS轨迹序列等,本文给出了一套处理方案。结合知识图谱表征学习和因子分解机的优点,针对各种不同异构的数据使用相适应的嵌入表征方法,充分挖掘和使用这些数据。将这些数据变成神经网络可利用的数据,提升了模型理论预测能力上限。其次,在模型主体架构方面,采用基于编码器-解码器的时空图卷积网络结构,分别使用标准的卷积和图卷积操作捕获时间特征和空间模式。并在此基础上增加自注意力机制、常微分方程网络和路网变更更新和变更扩散单元,来应对时空依赖关系和路网结构的动态变化特性,让模型能够根据交通流的变化趋势和路网变更信号动态的调整图卷积的参数。然后,在深圳市和长春市的真实交通数据集上进行了大量的实验研究,结果表明本文提出的基于动态图卷积神经网络的流量预测模型,在深圳200道路数据集上和表现最好的STGODE方法相比降低了17.27%的平均绝对误差(误差减小了3.51),降低了19.27%的均方误差(误差减小了5.94)。在深圳800道路数据集上和表现最好的AGCRN方法相比,降低了8.33%的平均绝对误差(误差减小了1.11),降低16.25%的均方误差(误差减小了3.67)。在长春数据集上各种误差也降低了0.1以上。充分证明本文方法不论是在小数据集上还是在大数据集上都有较好的表现。最后,为了挖掘流量预测模型应用潜力,本文提出了一种关键路径分析算法,在经典方法,节点删除法的基础上,用能够学习交通流时空依赖关系的网络模型预测的路网变动打分代替原本的拓扑网络结构特征打分。综合考虑了路网拓扑结构性质、交通流特性以及交通流变化模式,得出更加合理、有效的结论。此外,本文在GPS轨迹数据的基础上,设计了一套基于实时路况和最短路径规划的路网变更影响仿真数据生成算法。本算法综合考虑了用户的行驶意图,道路属性信息以及道路当前的行驶状况,使生成的数据尽可能的符合真实情况。并在长春地图上基于仿真数据集和其他关键路径分析算法进行实验对比。