劉振輝

【摘 要】針對現(xiàn)代交通中的一個重要問題：交通擁堵，現(xiàn)提出概念對交通狀況進行實時準確的預測，即能有效的緩解交通擁堵。本文提出采用多模型融合的方式，對由官方提供的數據進行了仿真實驗，首先通過數據預處理去除噪聲數據，隨后進行四個方向的特征構造，分別為：道路基本信息、短時間內道路上下游數據、幾天前此時刻的交通數值、基本時間特征，再通過xgboost模型與lightbm兩種算法進行訓練加權融合進行交通預測，通過實驗仿真驗證該方法能夠準確的進行道路交通流量的實時預測。

【關鍵字】智能交通；xgboost；lgbm

中圖分類號： U491.14 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）02-0221-002

【Abstract】in view of one of the important problems in modern transportation： traffic jam， the concept of real-time and accurate prediction of traffic condition is put forward， which can effectively relieve traffic congestion.

Proposed in this paper with the method of multi-model fusion， has carried on the simulation to the data provided by the official， first by data preprocessing to remove noise data， then the characteristic structure of four directions， respectively is： the road basic information， in a short period of time road traffic of upstream and downstream data， a few days ago， the time value， the basic time characteristics， and then by xgboost model and lightbm two traffic prediction algorithm to train the weighted fusion， through the experiment result indicates that the method can accurately in real-time prediction of road traffic flow.

【Key words】Intelligent transportation；Xgboost；LGBM

0 引言

智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System）簡稱ITS[1]，早在上個世紀就已經提出這個概念，它是將多學科多技術領域進行融合的系統(tǒng)?，F(xiàn)代智能交通也是基于ITS的開發(fā)，如今對于交通擁堵的措施依然是采用觀察到擁堵，再進行交通交管，所造成的問題就是響應時間長，采取措施有延遲，并不能準確的進行有效的控制，先通過歷史數據可以準確的預測出接下來時刻的多道路的交通流量變化，可以做到提前預防，并且多多路段的預測，可以實現(xiàn)對癥下藥，對正確的上游路段或者下游路段采取措施。隨著計算能力的提高，人工智能的飛速發(fā)展，今年來對于交通流量的預測也成為交通部門的重點研究問題。

短時交通流量預測，近幾年中對應推出的算法也有很多種[2-7]，但由于數據封鎖，計算能力的限制，對交通流量預測能力也限制在一定的程度。本文針對由官方提供的實時的132條道路的3，4，5，6四個月每個時刻的實時交通數據，進行仿真實驗最終實驗提高對交通流量的準確預測。

1 數據預處理

根據真實交通流量數據，我們需要預先做數據預處理去掉噪聲數據，幾個月里有特殊節(jié)假日前后對交通流量影響較大，根據國家的法定假日時間去掉節(jié)假日以及前一天和后一天的數據，以及針對離群值過大的數據和峰值偏差過大的數據也采用舍棄防止影響總體預測效果，針對缺失值采用取平均值補全策略。

2 特征提取

本文對交通數據提取特征主要分為四方面：

i、道路基本信息，包括道路的長度寬度，以及道路的等級

ii、根據歷史數據k天前的交通流量數據構造時間數據特征

iii、為短時的交通流量信息，與每條道路相連的其他道路的交通流量信息構造特征

iv、基本時間特征，針對時間序列構造滑動窗口構造時間信息特征，滑動窗口變相增加樣本數據量，增加預測精度

3 模型訓練及融合

本文采用根據已有的算法進行加權融合構造訓練模型，首先根據4類構造的特征每一類都做出相應的模型，根據特征的類型分為離散型和連續(xù)型，針對連續(xù)型特征本文采用改進的神經網絡算法，針對離散型特征本文采用XGBOOST與LIGHTGBM兩種新型改進梯度提升樹算法分別進行預測，將兩類算法算法的預測結果進行BAGGING提高精度，再根據多種算法的預測結果進行加權融合，權重系數采用線下訓練集合的正確率做系數，正確率越高的模型權重值越大，最終融合多個模型最終得到預測的結果。

4 結論

經過試驗得到較高的準確率，通過構造的準確率函數對比原有的基本時間序列處理算法，ARM以及神經網絡算法決策樹類基本的算法，采用加權融合的策略，有效的提升了預測的準確度。對于未來我們可以根據更加多的數據訓練處更加有效更加智能的預測系統(tǒng)，為智能交通提供準確的道路預測信息。（下轉第170頁）

（上接第221頁）

【參考文獻】

[1]Rosen D A，Mammano F J，F(xiàn)avout R.An electronic route-guidance system for highway vehicles.Vehicular Technology， IEEE Transactions on，1970，19（1）：143-152.

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[3]Figueiredo L，Jesus I，Machado J，Etal.Towards the development of intelligent transportation systems Intelligent Transportation Systems.2001，88：1206-1211.

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[6]許麗.基于多源數據的通勤高峰期交通流量預測方法[D].西南交通大學，2017.

[7]劉寧.基于組合模型的佳通流量預測方法[D].華東理工大學，2010.