本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的交通擁堵預(yù)測(cè)模型研究

  更多相關(guān)文章： 交通擁堵 預(yù)測(cè)模型 深度學(xué)習(xí) 自編碼網(wǎng)絡(luò) Softmax回歸

【摘要】：針對(duì)城市道路交通擁堵預(yù)警問(wèn)題,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型。通過(guò)歸納合并交通流參數(shù)、環(huán)境狀態(tài)、時(shí)段等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建交通流特征向量并確定四種預(yù)測(cè)狀態(tài)。采用深度學(xué)習(xí)的自編碼網(wǎng)絡(luò)方法從無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)獲取可表征數(shù)據(jù)深層特征的隱層參數(shù)并生成新特征集。應(yīng)用Softmax回歸對(duì)有標(biāo)簽的新特征集進(jìn)行學(xué)習(xí)生成預(yù)測(cè)分類器,模型可對(duì)交通擁堵?tīng)顩r進(jìn)行多態(tài)預(yù)測(cè)。通過(guò)仿真對(duì)比分析,預(yù)測(cè)模型具有較省略特征學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)算法更好的預(yù)測(cè)性能,平均預(yù)測(cè)精度可達(dá)85%。
【作者單位】： 北京工商大學(xué)商學(xué)院;北京交通大學(xué)交通數(shù)據(jù)分析與挖掘北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 交通擁堵 預(yù)測(cè)模型 深度學(xué)習(xí) 自編碼網(wǎng)絡(luò) Softmax回歸
【基金】：北京市自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(9144022) 國(guó)家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目(13AGJ008) 國(guó)家教育部人文社科基金青年項(xiàng)目(12YJC630183)
【分類號(hào)】：U491.265;TP18
【正文快照】： 交通擁堵已經(jīng)成為制約城市經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的瓶頸,它直接造成城市的整體運(yùn)轉(zhuǎn)效率降低,在城市發(fā)展過(guò)程中的短板效應(yīng)日益明顯。國(guó)際諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主Becker曾經(jīng)測(cè)算,全球每年因交通擁堵造成的損失占GDP的2.5%。目前各國(guó)用來(lái)衡量交通擁堵的參數(shù)主要有擁堵時(shí)間、排隊(duì)長(zhǎng)度、車速等

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本文編號(hào)：901399