基于深度學(xué)習(xí)的短時(shí)交通擁堵預(yù)測模型.pdf

1、隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn)，由于城市人口增加、道路增長率遠(yuǎn)低于汽車增長率等因素，造成了一系列交通問題，其中最為突出的問題是交通擁堵問題。對交通擁堵進(jìn)行預(yù)測是緩解交通擁堵的關(guān)鍵。
　　為了使得交通擁堵預(yù)測能夠滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的需求，本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的城市短時(shí)交通擁堵預(yù)測模型。通過對大量的城市交通出租車數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取交通擁堵識別中的重要交通流參數(shù)，交通量和平均速度。通過分析交通量和平均速度的時(shí)空分布特性，分別提出了基于深度學(xué)

2、習(xí)中的堆疊自動編碼器（SAE）的短時(shí)交通量預(yù)測模型和基于堆疊自動編碼器的短時(shí)平均速度預(yù)測模型。通過對比其他交通量預(yù)測方法和平均速度預(yù)測方法，本文提出的方法在準(zhǔn)確率上有所提高。在交通擁堵識別方面，本文使用了一種模型，該模型選取交通擁堵的特征參數(shù)（平均車速、密度、交通流量），利用標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)法標(biāo)準(zhǔn)化特征參數(shù)計(jì)算出綜合交通閾值，量化各特征參數(shù)對擁堵的影響程度。然后結(jié)合基于SAE的短時(shí)交通量預(yù)測模型與基于SAE的短時(shí)平均車速預(yù)測模型，提出了基于深度