【摘 要】
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如今,汽车行业蓬勃发展。人均汽车拥有量的逐渐增多导致了道路供给与交通需求之间出现较难协调的矛盾。在这种情况下,如何有效缓解城市交通拥堵现状是本文研究的重点。基于此,本文利用深度学习Tensor Flow框架设计模型来做区域交通流预测,针对SCATS系统的配时方案,提出关于车均延误及通行能力的目标函数计算公式,主要工作如下:1、首先,总结国内外关于城市交通流预测及交叉口信号配时的研究现状,概括深度学
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如今,汽车行业蓬勃发展。人均汽车拥有量的逐渐增多导致了道路供给与交通需求之间出现较难协调的矛盾。在这种情况下,如何有效缓解城市交通拥堵现状是本文研究的重点。基于此,本文利用深度学习Tensor Flow框架设计模型来做区域交通流预测,针对SCATS系统的配时方案,提出关于车均延误及通行能力的目标函数计算公式,主要工作如下:1、首先,总结国内外关于城市交通流预测及交叉口信号配时的研究现状,概括深度学习适用交通领域的案例,对信号控制的相关理论知识进行介绍;2、实现一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）/长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）及注意力（Attention）机制的区域流量预测的系统,实验中采用了RNN结合LSTM的结构以及CNN对时序特征和空间特征进行提取与建模;利用Attention机制对模块的各个分量因子进行注意力分量的差异性分配,实现对于不同CNN、RNN模块的权重不均匀分配,以满足对于不同时间,不同区域的流量块流动权重的自适应匹配;3、以国外经典的智能交通SCATS（Sydney Coordinated Adaptive Traffic System）系统配时方案作对比,提出了一种基于车辆通行度和车辆延误的多目标联合优化的信号配时模型,利用加权之差将其归一化为单一综合指标进行输出,采用微生物遗传算法、模拟退火算法以及粒子群算法对目标函数求最优解,实验结果表明,本文中提出的三种交通信号优化算法在目标函数求解时,都可以获得最优解;4、区域交通的流量预测利用NYC-Taxi数据集,数据经纬度划分为10×20的网格,在区域中选取某十字交叉口为研究对象,将晚高峰一小时内实际的交通数据代入三种优化算法,利用Spyder软件可以得到目标函数值经过算法优化以后的结果,对三组数据进行评价分析,得出相关结论。
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