基于深度学习的交通拥堵预测模型研究

发布时间：2017-09-22 14:42

  本文关键词：基于深度学习的交通拥堵预测模型研究

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【摘要】：针对城市道路交通拥堵预警问题,提出了一种基于深度学习的预测模型。通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。应用Softmax回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器,模型可对交通拥堵状况进行多态预测。通过仿真对比分析,预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能,平均预测精度可达85%。
【作者单位】： 北京工商大学商学院;北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室;
【关键词】： 交通拥堵 预测模型 深度学习 自编码网络 Softmax回归
【基金】：北京市自然科学青年基金项目(9144022) 国家社科基金重点项目(13AGJ008) 国家教育部人文社科基金青年项目(12YJC630183)
【分类号】：U491.265;TP18
【正文快照】： 交通拥堵已经成为制约城市经济和社会发展的瓶颈,它直接造成城市的整体运转效率降低,在城市发展过程中的短板效应日益明显。国际诺贝尔经济学奖得主Becker曾经测算,全球每年因交通拥堵造成的损失占GDP的2.5%。目前各国用来衡量交通拥堵的参数主要有拥堵时间、排队长度、车速等

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本文编号：901399