【摘要】：實時準確的高速公路短時交通流預測是高速公路智能交通系統(tǒng)的核心內(nèi)容和重要基礎,而且有利于交通管理者實施動態(tài)交通誘導、保證交通控制與安全、實現(xiàn)先進的交通管理。由于短時車流量具有非線性、突變性、不確定性的特點,單一的預測模型難以適用,而基于集成學習的融合模型能夠結合單個模型的優(yōu)勢,捕捉交通流的變化趨勢,更加準確地預測出未來的車流量。本文基于Average和Stacking兩種模型融合方法進行建模,研究比較各模型的預測效果,主要工作內(nèi)容和結論如下:(1)對實驗的交通流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,處理數(shù)據(jù)集中的缺失值和異常值,并利用時間窗口平移的方法擴充了樣本數(shù)據(jù)。根據(jù)處理后的數(shù)據(jù),從時間、天氣、道路三個方面構造特征。(2)建立XGBoost(Extreme Gradient Boosting tree)與LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)兩個基礎模型預測高速公路收費站車流量。從時間、路線角度設計組合方案進行融合實驗,通過mape指標選擇合適的方案。(3)建立基于XGBoost、LightGBM、隨機森林(Random Forest)以及支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的兩層Stacking框架模型預測高速公路收費站車流量。將XGBoost、LightGBM、隨機森林三個基礎模型放入Stacking框架中第一層,把SVM模型作為第二層融合模型。第一層交叉驗證得到的預測的結果作為第二層SVM模型的輸入。(4)根據(jù)預測的車流量建立高速公路收費站排隊模型,預測未來各時段的收費員需求,從而實現(xiàn)收費員的動態(tài)最優(yōu)配置。通過實驗表明,本文提出Average和Stacking兩種模型融合方法都比單一模型的預測準確性要高。而且在兩種方法中,基于Stacking預測的框架雖然比較復雜,但在整體預測精度上比基于Average的方案要好。另外,本文的基于車流量預測的收費員動態(tài)配置對高速公路收費站人力資源優(yōu)化具有重要的指導意義。
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U491;F272.92

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本文編號：2683361