交通流量预测工作时间轴

主要工作时间轴,包括论文的阅读整理、实验方案的确定、数据的预处理和训练。因为涉及到毕业设计,在这里只讲方法不讲内容。


论文阅读整理

1-基于深度学习的短时交通流预测

预处理

差分处理(说的高大上)

模型结构

使用DBN,深度信念网络,由多个限制玻尔兹曼机(RBM)叠加,顶层加一个SVR来预测流量。

  • DBN 特征学习
  • 特征H丢进SVR预测
  • 反差分

误差分析

均方误差MSE
平均百分比误差MAPE

模型对比

与浅层的NN和SVR

2-大规模交通流预测方法研究

预处理

进行抽样,抽样率。

kmeans聚类,每类进行抽样。

模型结构

SMO的SVR

误差分析

MSE MAE MAPE 训练时间

模型对比

3-基于CNN_SVR混合深度学习模型的短时交通流预测

预处理

没处理

模型结构

单隐层CNN+SVR Adam替代SGD

误差分析

MAE RMSE

模型对比

与单独的CNN和SVR对比 残差对比

4-基于车联网的短时交通流预测算法研究

交通流量预测模型

预处理

pems数据集
剔除无效数据 插值补全
30s数据进行聚合
获得speed flow occupancy三种数据源

模型结构

基于卡尔曼滤波
基于相空间重构的卡尔曼滤波
小波神经网络WNN 基于时空特性

误差分析

MAE 平均相对误差MRE 均方根误差RMSE 均方百分比误差MSPE 均等系数EC

模型对比

工作日 非工作日

5-基于深度学习的短时交通流预测研究(√)

预处理

【深圳市南山大道数据集】
取下游路段t时刻及之前共m + 1个时刻的状态,和自身路段t时刻及之前n + 1个交通流状态共同构成的输入状态.
平稳化:一阶差分

模型结构

LSTM-RNN联合

误差分析

MAE 平均相对误差MRE 均方根误差RMSE 均方百分比误差MSPE 均等系数EC
不同深度和结构的模型的误差水平
训练时间

DropOut层设定随机断开 20%的神经元,Dense为全连接层.优化器为“Nadam”,激活函数为“tanh”,损失函数为MSE.实验发现,随着 Epoch 的增加,训练时长增加,模型的训练误差会随之降低,但是 Epoch增大到一定程度,则可能出现过拟合现象.对于比较小的数据集,Batchsize可以采用全数据集的形式,因为全数据集确定的方向能够更好的代表样本总体,从而更准确地朝向极值所在的方向下降.相反的,Batchsize 等于 1 时(在线学习模式),每次修正的梯度方向都会发生变化,有可能横冲直撞,难以收敛.因此,这 2 个参数的选择应该首先针对样本集的大小确定一个大致的范围,再经过仔细调节,寻找到合适的值,达到兼顾精度和时效性的要求

模型对比

BPNN RNN

6-基于深度学习的短时交通拥堵预测模型

预处理

【北京浮动车辆 GPS 数据】

  • 剔除无效数据
  • 筛选有意义数据
  • 路段匹配

模型结构

基于SAE(堆叠自动编码器)

误差分析

MSE RMSE

模型对比

比较 SAE 模型、 SVR 模型、 BP 神经网络、 RNN 神经网络以及 LSTM神经网络来分析平均速度预测模型的性能


实验方案

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存在的问题

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Author: Ykk
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