改进知识图谱的城市交通拥堵智能预测仿真

作     者：唐文春 栗强强 闫会峰 TANG Wen-chun;LI Qiang-qiang;YAN Hui-feng

作者机构：重庆移通学院大数据与计算机科学学院重庆401520 公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆401420 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2024年第41卷第12期

页      面：229-233页

学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：2023年度高等教育教学改革研究项目(重庆移通学院项目编号23JG331) 

主　　题：知识图谱 城市交通拥堵 交通流参数 全局信息素 

摘      要：交通拥堵往往受到多种因素影响,包括天气状况、时段、交通运行状态等,这些不确定因素使得交通预测变得复杂。为了提供智能化的交通管理和服务,提出一种改进知识图谱的城市交通拥堵智能预测算法。重点分析城市交通流影响因素,将其作为城市交通状态特征参数,并将上述参数作为特征向量构建城市交通拥堵区域知识图谱。引入蚁群算法,结合结构搜索算法得到知识图谱的局部结构集合,通过不断迭代更新,得到全局最优结构,将其代入到知识谱图中完成对城市交通拥堵区域的预测,提高预测精度。实验结果表明,所提方法具有较高的预测效率,且预测精度较高,能够为交通调度和路径规划提供可靠的决策。