【摘 要】
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城市现代化水平在不断提高的同时交通拥堵问题也在日益凸显,信息技术中软件与硬件的升级改进为智能交通系统的发展提供了重要保障,而智能交通系统中的短时交通流预测则是目前有效缓解交通拥堵的重要手段之一。随着车联网技术的出现,交通数据也从原来的单一匮乏时期进入到了现在的多源海量时期,传统的交通检测数据已在建设成本和数据回传实时性方面逐渐失去了优势。车载Wi Fi的装配极大地提高了车联网的比例,同时也产生了大
【基金项目】
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东莞市自然资源局开展的《基于交通大数据的城市空间结构特性分析试点研究》；
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城市现代化水平在不断提高的同时交通拥堵问题也在日益凸显,信息技术中软件与硬件的升级改进为智能交通系统的发展提供了重要保障,而智能交通系统中的短时交通流预测则是目前有效缓解交通拥堵的重要手段之一。随着车联网技术的出现,交通数据也从原来的单一匮乏时期进入到了现在的多源海量时期,传统的交通检测数据已在建设成本和数据回传实时性方面逐渐失去了优势。车载Wi Fi的装配极大地提高了车联网的比例,同时也产生了大量的无线通信数据,这些数据具有样本量大,实时性好,获取成本低等特点,因此将其作为交通检测数据同样具有重要研究价值。本文基于Wi Fi无线探测数据研究了路段短时交通流的特征,并以深度学习为理论基础设计了相应的预测模型,主要研究工作如下:（1）首先对Wi Fi无线探测数据的获取原理进行了分析,并将获取到的Wi Fi无线探测数据与路侧探针设备匹配,构建了路段交通流量时间序列。之后利用皮尔逊系数分析了交通流数据在时间和空间上的相关性。最后,对数据进行预处理操作,包括异常数据的甄别与剔除,缺失数据的均值替换等。（2）根据交通流时间序列数据的特点,采用滑窗方式将其转化为长短期记忆（Long-Short Term Memory,LSTM）网络的输入序列,而后对LSTM网络的参数及结构进行调整,建立了DSLSTM预测模型,最后分别针对单路段序列输入和多路段序列输入进行了预测,并对不同特征输入下模型的预测性能进行分析,结果显示,增加上下游路段特征的DSLSTM模型预测精度有所提升。（3）为了在多路段序列输入的情况下进一步提升模型的预测性能,设计了结合注意力机制的卷积长短期记忆（Conv-LSAM）预测模型。通过在LSTM层之前加入卷积模块来达到提取空间特征的效果,同时引入注意力机制以增强LSTM在时间特征方面提取的有效性。实验结果表明,Conv-LSAM模型能有效捕捉交通流的时空特征,与其他基准模型相比具有更好的预测效果。
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