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        高速公路旅行時間的預(yù)測方法

        2019-10-19 22:24:40樊博
        關(guān)鍵詞:高速公路

        樊博

        摘 要:高速公路所具有的快速性、暢通行、便捷性等,使其成為公眾出行首選交通方式之一。安全,是一切出行的前提。因此,預(yù)測出準(zhǔn)確的高速公路的旅行時間對管理組和公眾都具有重大意義。本文介紹了國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者在高速公路旅行時間預(yù)測上所使用的方法,并對其進行分類,分別是基于參數(shù)模型、基于非參數(shù)模型、基于人工智能、組合模型。

        關(guān)鍵詞:高速公路;旅行時間;預(yù)測

        0 引言

        高速公路中,基于準(zhǔn)確的交通信息,一方面可以為管理人員提供更有針對性的交通管理決策的依據(jù),另一方面,可以為出行者提供更合適的出行選擇。做好高速旅行時間的預(yù)測意義重大且受益頗多。然而,由于受到人、車、路、環(huán)境(天氣、地形等)、偶發(fā)事件(交通事故等)、規(guī)律事件(節(jié)假日等)、交通流(各車型比例等)等多種因素的影響,旅行時間具有非平穩(wěn)性非線性的特點。

        1 旅行時間的定義及其預(yù)測方法

        1.1 旅行時間的定義

        高速公路旅行時間是指在相同的時間段內(nèi),從某一收費站A駛?cè)敫咚俟罚購牧硪皇召M站B駛出的所有車輛的路段平均行駛時間,其中計算數(shù)據(jù)一般來源于聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)。

        1.2 旅行時間預(yù)測方法的分類

        根據(jù)現(xiàn)有的對高速公路旅行時間的研究成果,按照預(yù)測原理的不同,短期旅行時間(提前不到30分鐘)的預(yù)測主要分為:基于參數(shù)模型的預(yù)測方法、基于非參數(shù)模型的預(yù)測方法、基于交通仿真(交通流理論)的預(yù)測方法、基于人工智能的預(yù)測方法等,除此之外,很多學(xué)者還將上述方法根據(jù)需要組合在一起,用組合模型的方法進行預(yù)測。各種類型的代表方法具體見下。

        (1)基于參數(shù)模型:卡爾曼濾波、時間序列法、統(tǒng)計回歸等。

        (2)基于非參數(shù)模型:非參數(shù)回歸、模式匹配、決策樹等。

        (3)基于人工智能:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、極限學(xué)習(xí)機等。

        2 基于參數(shù)、非參數(shù)模型的預(yù)測方法

        2.1 參數(shù)與非參數(shù)模型

        參數(shù)模型是通過對已有樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,提出對樣本產(chǎn)生影響的因素,建立起數(shù)學(xué)模型,然后再把待測值放入該模型中,得到由模型產(chǎn)生的預(yù)測值。

        非參數(shù)模型不需要在歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立數(shù)學(xué)模型,而是直接通過在歷史數(shù)據(jù)庫中針對待測值進行模式識別和匹配,找到與待測值相似的樣本來描述待測值進而預(yù)測。

        2.2 基于參數(shù)模型的研究

        王浩[1]基于京港澳高速公路收費數(shù)據(jù),基于最小二乘法構(gòu)建實時卡爾曼濾波模型。Ladino等人[2]通過把預(yù)測日期聚類分成幾個集群作為輸入,基于卡爾曼濾波設(shè)計了預(yù)測模型。郭宇潔[3]集成收費與氣象監(jiān)測數(shù)據(jù),提出時空匹配法,增設(shè)車流量序列作為回歸變量來建立ARMAX預(yù)測模型。

        2.3 基于非參數(shù)模型的研究

        Chen[4]等人將當(dāng)前時空交通狀態(tài)演變與歷史數(shù)據(jù)相匹配實現(xiàn)動態(tài)預(yù)測旅行時間。Qiao[5]用實時藍牙數(shù)據(jù)基于歷史平均值,ARIMA,卡爾曼濾波和KNN的組合模型,提出了一種改進KNN-T模型。

        3 基于人工智能的預(yù)測方法

        3.1 人工智能

        高速公路旅行時間預(yù)測使用到的人工智能算法以支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)為預(yù)測模型的研究原理是通過“訓(xùn)練”海量的多源數(shù)據(jù),獲得輸入、輸出間的映射關(guān)系。在建立起自變量和因變量之間的映射關(guān)系后,利用這種映射關(guān)系來對需要預(yù)測的數(shù)據(jù)作為模型輸入獲取輸出。

        3.2 基于人工智能的研究

        趙建東[6]等融合多源數(shù)據(jù)利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高速公路站間旅行時間進行了研究。劉偉銘[7]等利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對旅行時間進行了預(yù)測仿真研究。丁宏飛[8]等通過車牌識別數(shù)據(jù)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機組合模型預(yù)測了旅行時間。

        4 結(jié)束語

        高速公路是一個復(fù)雜的系統(tǒng),除了受到傳統(tǒng)人、車、路、環(huán)境的影響外,還受眾多因素的影響,比如天氣、節(jié)假日、交通事故等等,因此影響旅行時間的因素也比較多。未來對旅行時間的預(yù)測會考慮更加多的影響因素,這樣才能預(yù)測出更加準(zhǔn)確的旅行時間。

        參考文獻:

        [1]王浩.基于收費數(shù)據(jù)的高速公路旅行時間自適應(yīng)插值卡爾曼濾波預(yù)測研究[D].北京交通大學(xué),2014.

        [2]Ladino A,Kibangou A,et al.Travel time forecasting from clustered time series via optimal fusion strategy[C]. Control Conference.IEEE,2017.

        [3]郭宇潔.基于多維數(shù)據(jù)的行程時間預(yù)測與可靠性研究[D].北京交通大學(xué),2017.

        [4]Chen H,Rakha H A,et al.Dynamic travel time prediction using pattern recognition[C].20th World Congress on Intelligent Transportation Systems.2013.

        [5]Qiao W,Haghani A,et al.A Nonparametric Model for Short-Term Travel Time Prediction Using Bluetooth Data[J].Journal of Intelligent Transportation Systems,2013,17(02):165-175.

        [6]趙建東,徐菲菲,張琨,白繼根.融合多源數(shù)據(jù)預(yù)測高速公路站間旅行時間[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2016,16(01):52-57.

        [7]劉偉銘,李松松.大數(shù)據(jù)中高速公路旅行時間預(yù)測仿真研究[J].計算機仿真,2017,34(03):395-399.

        [8]丁宏飛,李演洪,劉博,秦政.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SVM的快速路行程時間組合預(yù)測研究[J].計算機應(yīng)用研究,2016,33(10):2929-2932+2936.

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