高速公路收费站车流量预测以及人力资源调度与优化

发布时间：2020-05-27 09:56

【摘要】：实时准确的高速公路短时交通流预测是高速公路智能交通系统的核心内容和重要基础,而且有利于交通管理者实施动态交通诱导、保证交通控制与安全、实现先进的交通管理。由于短时车流量具有非线性、突变性、不确定性的特点,单一的预测模型难以适用,而基于集成学习的融合模型能够结合单个模型的优势,捕捉交通流的变化趋势,更加准确地预测出未来的车流量。本文基于Average和Stacking两种模型融合方法进行建模,研究比较各模型的预测效果,主要工作内容和结论如下:(1)对实验的交通流数据进行统计分析,处理数据集中的缺失值和异常值,并利用时间窗口平移的方法扩充了样本数据。根据处理后的数据,从时间、天气、道路三个方面构造特征。(2)建立XGBoost(Extreme Gradient Boosting tree)与LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)两个基础模型预测高速公路收费站车流量。从时间、路线角度设计组合方案进行融合实验,通过mape指标选择合适的方案。(3)建立基于XGBoost、LightGBM、随机森林(Random Forest)以及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的两层Stacking框架模型预测高速公路收费站车流量。将XGBoost、LightGBM、随机森林三个基础模型放入Stacking框架中第一层,把SVM模型作为第二层融合模型。第一层交叉验证得到的预测的结果作为第二层SVM模型的输入。(4)根据预测的车流量建立高速公路收费站排队模型,预测未来各时段的收费员需求,从而实现收费员的动态最优配置。通过实验表明,本文提出Average和Stacking两种模型融合方法都比单一模型的预测准确性要高。而且在两种方法中,基于Stacking预测的框架虽然比较复杂,但在整体预测精度上比基于Average的方案要好。另外,本文的基于车流量预测的收费员动态配置对高速公路收费站人力资源优化具有重要的指导意义。
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U491;F272.92

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本文编号：2683361