【摘 要】
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随着社会经济的不断发展,城市人口和机动车保有量也在持续增加,从而导致交通拥堵成为阻碍城市发展的主要问题之一。为了解决该问题,作为智能交通系统重要组成部分的短时交通流预测技术得以快速发展。但是由于交通轨迹数据的数据规模大、时空依赖性强以及易受外界环境因素影响等原因,导致短时交通流预测的准确率很难得到保证。虽然目前已有许多用于处理轨迹数据并且实现短时交通流预测的研究方法,但是这些方法大多是以交通流数据
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随着社会经济的不断发展,城市人口和机动车保有量也在持续增加,从而导致交通拥堵成为阻碍城市发展的主要问题之一。为了解决该问题,作为智能交通系统重要组成部分的短时交通流预测技术得以快速发展。但是由于交通轨迹数据的数据规模大、时空依赖性强以及易受外界环境因素影响等原因,导致短时交通流预测的准确率很难得到保证。虽然目前已有许多用于处理轨迹数据并且实现短时交通流预测的研究方法,但是这些方法大多是以交通流数据的时空相关性为主要研究对象,只有少部分考虑到了外界环境因素,而这部分研究方法也只是将外界环境因素通过全连接层直接融入到预测模型中,没有很好的捕获其特征。鉴于以上原因,本文针对短时交通流预测技术在以下几个方面进行研究:（1）提出使用大数据处理技术对原始轨迹数据集进行异常值过滤、坐标系转换和轨迹分割等一系列数据预处理的方法以及基于预处理后的轨迹数据计算用于完成交通流预测的相关参数的方法;（2）为了更加有效的捕获到交通流参数对于交通系统的影响相关性,提出使用加权融合算法先将交通流量和交通平均速度这两个交通流参数在数据层进行融合,再将其作为预测模型的输入;（3）考虑到交通流数据的多种特性,提出一种多因素融合的图卷积交通流预测模型（MFI-GCN）,该模型优先将轨迹数据的时间特征和天气属性融合,再与路网拓扑结构一同作为输入,使用图卷积网络（GCNs）学习复杂路网的拓扑结构,门控循环单元（GRUs）学习交通流数据和天气属性的时序变化,最后通过融合轨迹数据的时空特征和外部天气因素来提高预测效果。（4）在真实数据集上的实验表明,与当前现有的部分交通流预测模型相比,本文提出的模型具有更高的预测准确率。
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