改革開放以來,城市化進程加快,居民生活水平提高,城市機動車保有量的快速增長在給人們帶來便利的同時,也帶來了日益嚴(yán)峻的交通擁堵問題,在一定程度上制約著城市的發(fā)展,良好的城市交通運行狀況與社會效益的提高有著密不可分的聯(lián)系,因此,對城市交通擁堵問題進行研究具有重大意義。隨著大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,智能交通系統(tǒng)（ITS）越來越成為未來交通發(fā)展的新方向,本文旨在利用深度學(xué)習(xí)模型對城市交通擁堵進行識別與預(yù)警。其中,常發(fā)性城市交通擁堵有明顯的時間和地點分布規(guī)律,具有較強的可預(yù)測性;偶發(fā)性擁堵則是由于交通事故、突發(fā)事件或天氣等原因造成的隨機擁堵現(xiàn)象,隨機性強較難預(yù)測。本文綜合考慮常發(fā)性城市交通擁堵與偶發(fā)性城市交通擁堵的致堵因素,實現(xiàn)對城市交通擁堵的識別與預(yù)警,使交通管理部門對城市交通擁堵現(xiàn)象進行整體把控。本文構(gòu)建的混合式深度學(xué)習(xí)模型主要包含兩個部分,底層為典型的深度學(xué)習(xí)模型自編碼網(wǎng)絡(luò)（AE）,通過利用大量數(shù)據(jù)對其進行特征學(xué)習(xí)訓(xùn)練,能夠得到城市道路中交通擁堵情況的潛在規(guī)律,習(xí)得數(shù)據(jù)特征后通過上層的支持向量機（SVM）模型,對城市道路交通擁堵情況進行分類,得到五種不同等級的交通運行狀態(tài)。最后在深度學(xué)習(xí)... 

【文章來源】：大連交通大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．２碎石圖??Ｆｉｇ．?３．２?Ｇｒａｖｅｌ?ｍａｐ??

?第四章基于混合式深度學(xué)習(xí)的交通擁堵識別與預(yù)警???＿??０＾?ｈｗ，ｂ（ｘ）輸出層１３??輸入層丨１??圖４．１自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖??Ｆｉｇ．?４．１?Ａｕｔｏ－Ｅｎｃｏｄｅｒ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??以上述圖中的自編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為例，我們假設(shè)輸出等于輸入來訓(xùn)練這個網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，??當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量確定后，唯一需要確定的就是隱含層的個數(shù)。我們可以看到，網(wǎng)絡(luò)的輸??入與輸出都是一個６維的向量，隱含層是一個３維的向量，自編碼網(wǎng)絡(luò)可以將原始量通??過編碼映射成為另外一組量，這組新生成的量又可以通過譯碼恢復(fù)成原始輸入量，如果??我們分開來看，那么中間的隱藏層中的輸出量，其實可以看作是另外一種的表達(dá)。這就??好比我們在區(qū)分不同的人時，我們直接見到這個人時你可以很容易的區(qū)分他和其他人，??但是當(dāng)你不能看到這個人的時候，你可以說這個人的名字，同樣可以將他和其他人區(qū)別??開來，所以，其實這個人的名字就是在另外一種條件下的不同表達(dá)，也是一個屬于他本??人的一個特征，而往往這種特征更容易讓我們?nèi)^(qū)分他和別人的不同。??在大數(shù)據(jù)革命的浪潮下，數(shù)據(jù)和信息越來越被人們所重視，信息及數(shù)據(jù)的價值凸顯，??數(shù)據(jù)獲取及處理等一系列技術(shù)的進步是推動“大數(shù)據(jù)革命”爆發(fā)的動力，隨著數(shù)據(jù)信息??生產(chǎn)的要素化，與數(shù)據(jù)相關(guān)的一系列科學(xué)技術(shù)的不斷改進與發(fā)展，正在無形和有形中推??動著國家的進步，帶動著區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展、智慧城市的建設(shè)、企業(yè)管理、社會管理和個??人的工作與生活等各個領(lǐng)域的創(chuàng)新與變革。機器學(xué)習(xí)出現(xiàn)的主要貢獻在于它可以提取出??數(shù)據(jù)的主要特征，以前的特征要么是人為設(shè)計出來的，要么是淺層學(xué)習(xí)出來的，深度學(xué)??習(xí)的出現(xiàn)正在逐漸打敗傳統(tǒng)的模式識別領(lǐng)

個層次的數(shù)據(jù)特征都學(xué)習(xí)出??來，這就是深度學(xué)習(xí)優(yōu)于以往學(xué)習(xí)算法的地方。??４．１．３支持向量機??支持向量機（Ｓｕｐｐｏｒｔ?Ｖｅｃｔｏｒ?Ｍａｃｈｉｎｅ，簡稱ＳＶＭ），是一種能夠通過監(jiān)督學(xué)習(xí)對??數(shù)據(jù)進行二分類的廣義線性判別模型，它是在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前表現(xiàn)性能最好的一種機??器學(xué)習(xí)方法，常用來做分類器。??ＳＶＭ由感知機發(fā)展而來，感知機可以看作是低配版的線性ＳＶＭ，在線性可分的兩??類數(shù)據(jù)中感知機可以在有限的步驟中計算出一個分離超平面（或一條直線），將這兩類??完全分離開來。如圖４．２所示：??圖４．２感知機訓(xùn)練出來的４個不同的線性分類器??Ｆｉｇ．?４．２?ｆｏｕｒ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｌｉｎｅａｒ?ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ?ｔｒａｉｎｅｄ?ｂｙ?ｔｈｅ?ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ??在兩類樣本線性可分的情況下，感知機可以保證找出一個解，但并不是唯一解，即??決策邊界的質(zhì)量褒貶不一，我們想要找到一條兩邊間隔最大的分離超平面（或一條直??線），即找出感知機所有解中的最優(yōu)解，這就是線性ＳＶＭ所做的事情。當(dāng)模型的約朿??限制條件變多時，該模型的解就越來越少，當(dāng)我們給感知機的損失函數(shù)加上更多限制條??件進行約束時，就可以有效減少解的個數(shù)，從而達(dá)到優(yōu)化解的目的。??假設(shè)給定輸入數(shù)據(jù)ｘ?＝?其中輸入數(shù)據(jù)的每個樣本都包括多個特征并由??此構(gòu)成特征空間Ｘ?，ｘ２，？?ｅ?ｘ，學(xué)習(xí)標(biāo)簽為二元變量少ｅ?？｛?＋１，－１１表示輸出結(jié)果的??正類和負(fù)類。那么輸入數(shù)據(jù)所在的特征空間將在作為抉擇邊界的超平面＋?＝?０可以??將樣本點按照正負(fù)類區(qū)分幵來，并且使任意的樣本點到平面距離大于等于１，即??＋６）?２１，也就是說，該分類問題具有線性可分性，

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]城市快速路瓶頸路段交通流狀態(tài)判別及擁堵機理研究[D]. 伍帥.華南理工大學(xué) 2017
[4]城市快速路突發(fā)事件應(yīng)急交通疏散方法研究[D]. 胡雁賓.吉林大學(xué) 2017
[5]惡劣天氣對城市快速路網(wǎng)交通狀態(tài)影響規(guī)律研究[D]. 和飛飛.北京交通大學(xué) 2016
[6]城市主干路交通擁堵預(yù)測方法研究[D]. 張富強.長安大學(xué) 2015
[7]基于RFID數(shù)據(jù)的城市道路交通狀態(tài)判別方法[D]. 王靜.東南大學(xué) 2015
[8]基于微波數(shù)據(jù)的城市快速路常發(fā)性擁堵評價方法研究[D]. 閆小倩.北京交通大學(xué) 2015
[9]典型交通事件下道路擁堵的網(wǎng)絡(luò)化蔓延特性研究[D]. 張凡.北京交通大學(xué) 2014
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本文編號：3000735