[發明專利]基于卷積長短期記憶神經網絡的交通擁堵預測方法及系統

有效

• 申請號: 202110277593.6
• 申請日: 2021-03-15
• 公開（公告）號: CN112966871B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 倪安寧;李桃;俞岑歆;陳欽欽
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/30;G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 上海段和段律師事務所 31334
• 代理人: 李佳俊;郭國中

本發明一種基于卷積長短期記憶神經網絡的交通擁堵預測方法，其包括步驟：S1：獲取與交通擁堵有關的歷史信息；S2：基于歷史信息構建交通擁堵指標；S3：構建基于卷積神經網絡以及雙向長短時間記憶神經網絡的預測模型；S4：基于交通擁堵指標訓練預測模型；S5；基于歷史信息通過預測模型預測未來時間段的交通擁堵情況。此外，本發明還公開了一種基于卷積長短期記憶神經網絡的交通擁堵預測系統。本發明基于交通速度構造一個合理且直觀的交通擁堵指標，利用卷積神經網絡和雙向長短期記憶網絡充分提取交通數據的時間、空間以及周期特征，使得輸出的預測結果與實際交通擁堵情況貼合程度大幅提高。

技術領域

本發明涉及交通運輸技術領域，尤其涉及一種用于預測交通路況的預測方法，尤其是涉及一種基于卷積雙向長短期記憶神經網絡的交通擁堵預測方法。

背景技術

交通擁堵問題嚴重影響了人們的生活質量，即使交通管理部門推出各種緩解政策，然而隨著機動車數量的爆發式增長，交通擁堵依然是我們目前要關注的最重要的交通問題之一。較為準確的短時交通擁堵預測不僅可以為交通管理者提供可靠的管理依據，同時也向道路使用者展示實際道路狀態，方便其做出判斷，為緩解交通擁堵以及減少交通事故發生起到了巨大的作用。

短時交通擁堵預測作為交通領域的研究熱點，近年來取得了豐富的研究成果，預測方法主要可以分為五大類：基于統計理論的預測模型，基于非線性理論的預測模型，基于人工智能理論的預測模型，基于動態交通分配的預測模型以及混合預測模型。統計理論的方法在近幾年應用的較少，而智能理論模型預測方法以及組合模型預測方法較為常見，尤其是神經網絡與其他模型的組合方法來預測短期交通擁堵逐漸成為研究熱點。基于統計理論的方法計算復雜度較低，操作相對簡單，但是復雜情況下預測結果的穩健性和精度不高。基于動態交通分配其實就是在交通模型和交通數據的基礎上利用交通仿真、計算實驗等計算機技術進行的動態交通狀態估計和預測的方法，該方法的理論分析比較充分，能考慮各種復雜情況，但是路網數據難以獲得，很難適應大規模路網。非線性理論預測方法通常利用混沌吸引子概念、分形概念、相空間重構等概念和方法進行建模，突出了短時交通流預測和復雜交通系統非線性的特征，但是模型計算較為復雜。基于知識發現的智能模型預測方法也是建立在非線性預測的基礎之上的，模型主要包括支持向量機、隨機樹和人工神經網絡的方法，具有較強的數據擬合能力，預測精度較高，但所需數據規模龐大，訓練中調參過程較為困難。現有的短時交通擁堵預測方法，效率不高，結果不直觀，無法很好的在實際交通評價工程中應用。提出兩種深度學習方法結合運用，更加全面地提取交通數據的時間和空間特征，提高預測精度，從而提出一種基于深度學習算法的短時交通擁堵預測方法。

預測交通擁堵狀況，建立交通擁堵評價指標是首要工作。國內外重大城市已提出的相關的擁堵評價指標主要可以分為基于交通速度的評價指標，基于交通密度的評價指標以及基于交通量的評價指標。如上所述，時間平均車速，平均旅行時間、交通流量、延誤指數、飽和率及占有率均可作為判別交通擁堵的參數，其中時間平均車速以及平均旅行時間更加較為直觀地反映了道路的擁堵情況，而且速度參數由于實用性較強以及易于理解等特點被廣泛使用。然而現有的擁堵評價指標一般比較單一且不直觀，因此基于交通速度提出一個直觀便于理解的交通擁堵指標應用于交通擁堵預測。

例如：公開號為CN110222873A，公開日為2019年9月10日，名稱為“一種基于大數據的地鐵站客流量預測方法”的中國專利文獻公開了一種基于大數據的地鐵站客流量預測方法。然而，該專利文獻所公開數據并不基于長短期記憶神經網絡進行預測，其預測結果與預測準確性不能滿足目前交通擁堵指標。

發明內容

針對現有技術的缺陷，本發明的目的提供一種基于卷積長短期記憶神經網絡的交通擁堵預測方法及系統。針對現有的短時交通擁堵預測方法，準確度不高，實時性不夠，數據收集冗余復雜，無法很好的在實際交通管理系統中應用。本發明提出基于交通速度構造一個合理且直觀的交通擁堵指標，利用卷積神經網絡和雙向長短期記憶網絡充分提取交通數據的時間、空間以及周期特征，使得輸出的預測結果與實際交通擁堵情況貼合程度大幅提高。