检索结果-内蒙古大学图书馆

铁道科学与工程学报 2024年第10期21卷 4002-4013页

作者：牛帅王景升中国人民公安大学交通管理学院北京100038

为解决目前数据分解方法存在的信息泄露以及训练和测试时分量个数不一致的问题,提出一种新颖的模型−无信息泄露的实时滑动自适应噪声完备集合经验模态分解和注意力机制的融合时空图卷积,称之为EASTGCN。在模型输入前端,提出一种实时滑... 详细信息

为解决目前数据分解方法存在的信息泄露以及训练和测试时分量个数不一致的问题,提出一种新颖的模型−无信息泄露的实时滑动自适应噪声完备集合经验模态分解和注意力机制的融合时空图卷积,称之为EASTGCN。在模型输入前端,提出一种实时滑动分解方法,此方法使得训练集随着时间轴动态变化,在每次分解过程中使用的均是实时和历史信息并未使用未来信息,更加符合实时预测任务需求。紧接着,利用自适应噪声完备集合经验模态分解技术将交通流数据进行分解得到一系列本征模态函数分量,将分量分别按照邻近、日和周相关等时段构建多尺度输入以表达时序数据的时间相似性;然后,构建一个时空融合网络有向图,有向图由表示时间相似性的时间图和反映空间连通流向性的空间图组成,用以表达路网节点所包含的时空相似性信息;同时,在模型训练过程中通过引入时空注意力机制使得模型自适应为时空关系分配不同的权重以便关注相似性更强的关键节点来提高模型预测精度。最后,为了验证EASTGCN模型的稳定性和鲁棒性,分别设计了多因素输入实验和多步长对比实验,并在公开的数据集上进行了实例验证。研究结果表明,EASTGCN模型在多步长预测任务中指标增幅跨度最小且性能最稳定;多因素输入的EASTGCN模型在PEMS04数据集的MAE、RMSE指标上相对于单因素输入模型来说分别降低3.83%~27.03%、4.24%~12.77%,在PEMS08数据集的MAE、RMSE指标上降低0.91%~38.69%、0.07%~31.21%。总的来说,EASTGCN模型不论是在长期预测任务还是在预测精度上均有更好的表现,实时滑动分解方法为“分解+预测”组合模型提供了一种新的思路。

关键词：流量预测时空图卷积自适应噪声完备集合经验模态分解多尺度输入实时滑动

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城市连绵区高速公路交通量建模预测研究

引用

交通信息与安全 2014年第3期32卷 73-77页

作者：刘恒丘建栋方杰罗建科深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司广东深圳518021 深圳高速公路股份有限公司广东深圳518026

高速公路交通量预测对其规划设计、投资建设、控制管理都具有重大意义,是高速公路管理决策定量化依据。针对城市连绵区高速公路不同于传统高速公路对外通道的功能与特征,采用城市交通建模的思想预测高速公路交通量,实现精细化、大区域... 详细信息

高速公路交通量预测对其规划设计、投资建设、控制管理都具有重大意义,是高速公路管理决策定量化依据。针对城市连绵区高速公路不同于传统高速公路对外通道的功能与特征,采用城市交通建模的思想预测高速公路交通量,实现精细化、大区域的交通建模,提出了实时滑动、动态校核的预测方法,通过基于联网收费数据动态校核、多指标控制、多年份验证,显著提高模型的预测精度。采用该方法实现了对深圳市高速公路的建模预测、交通量预测。

关键词：公路运输交通量预测城市连绵区高速公路实时滑动动态校核

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