【摘 要】
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随着中国城市化进程的加快,汽车保有量不断上升,导致城市交通拥堵程度加剧、生态环境持续恶化,对社会经济造成巨额损失。目前,快速高效的交通流预测成为解决城市交通问题的重要手段之一。由于交通流随时间、空间快速变化的复杂特性,现有预测方法难以精准提取交通数据的时空特征,导致预测结果精度不高。基于以上背景,本文对城市道路交通数据进行研究分析,提出了一种优化的交通流预测模型,并设计了一个交通流预测可视化管理系
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随着中国城市化进程的加快,汽车保有量不断上升,导致城市交通拥堵程度加剧、生态环境持续恶化,对社会经济造成巨额损失。目前,快速高效的交通流预测成为解决城市交通问题的重要手段之一。由于交通流随时间、空间快速变化的复杂特性,现有预测方法难以精准提取交通数据的时空特征,导致预测结果精度不高。基于以上背景,本文对城市道路交通数据进行研究分析,提出了一种优化的交通流预测模型,并设计了一个交通流预测可视化管理系统。论文的主要工作如下:（1）本文提出一种基于图注意力网络（Graph Attention Network,GAT）与Transformer的交通流预测模型GA2T（GAT and Transformer）。为了解决图卷积网络（Graph Convolution Network,GCN）只能静态融合道路节点特征的问题,GA2T提出利用动态聚合空间特征的GAT建模交通流的空间依赖。针对交通流长时预测效果差的问题,采用Transformer中高度并行化的自注意力机制从长序列中自适应地捕获长时依赖关系。针对注意力机制对交通数据位置信息不敏感的问题,在数据的特征向量中嵌入时空编码,使模型能够识别其时空顺序。由于现有模型结构的复杂性较高,本文提出一种非自回归的融合式编码器解码器框架,将原本Transformer中的解码器嵌入到编码器中,参数量缩减至原有的一半。在METR-LA和PEMS-BAY两个交通数据集上对GA2T进行实验验证,结果表明相较于对比模型,GA2T取得了更好的预测性能。同时,通过消融实验验证了模型中每个模块的必要性。（2）基于上述研究工作,本文设计并实现了一个交通流预测可视化管理系统。该系统主要分为两部分:交通流预测可视化平台和交通流数据管理系统。交通流预测可视化平台主要通过可视化大屏的形式对交通流数据进行直观实时的展示,其中包含地图、柱状图、轮播图、环形图等多种形式的图表呈现;而交通流数据管理系统作为可视化平台的后台支撑,不仅能够对系统用户、道路传感器、交通流的历史和预测数据以及历史预测记录等信息进行维护管理,还可以自主选择预测模型和参数,创建新的预测任务并对结果进行可视化展示。本文的研究工作贯穿了提出方法到实际应用的一体化过程。其中提出的模型GA2T提升了交通流预测的准确率,实现更为及时、精准的预测;在此方法基础上构建的交通流预测可视化管理系统,可以协助交通管理者制定预防方案并引导出行者规划更加合理的路径,使道路网络时空资源的不均衡性得到缓解,提升道路通行能力。
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