基于時(shí)空關(guān)聯(lián)和BP_Adaboost的短時(shí)交通參數(shù)預(yù)測(cè)

丁閃閃, 王維鋒, 季錦章, 黨　倩

(1. 江蘇省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院股份有限公司，江蘇　南京　210014；2. 交通運(yùn)輸部智能交通技術(shù)和設(shè)備行業(yè)研發(fā)中心，江蘇　南京　210014)

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基于時(shí)空關(guān)聯(lián)和BP_Adaboost的短時(shí)交通參數(shù)預(yù)測(cè)

丁閃閃1,2, 王維鋒1,2, 季錦章1,2, 黨倩1,2

(1. 江蘇省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院股份有限公司，江蘇南京210014；2. 交通運(yùn)輸部智能交通技術(shù)和設(shè)備行業(yè)研發(fā)中心，江蘇南京210014)

摘要：為提高預(yù)測(cè)精度和降低計(jì)算復(fù)雜度，提出了一種基于時(shí)空關(guān)聯(lián)和BP_Adaboost的短時(shí)交通參數(shù)預(yù)測(cè)方法。首先，通過分析交通參數(shù)之間的時(shí)間關(guān)聯(lián)性和空間關(guān)聯(lián)性，得到對(duì)預(yù)測(cè)值產(chǎn)生影響的因素。然后，采用主成分分析法對(duì)影響因素進(jìn)行預(yù)處理，選取了主成分作為后續(xù)預(yù)測(cè)模型的輸入。最后，采用Adaboost算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，構(gòu)建了BP_Adaboost預(yù)測(cè)模型，以改善傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能。利用南京市典型道路數(shù)據(jù)對(duì)該方法進(jìn)行了性能評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：該方法不僅可以在一定程度上提高預(yù)測(cè)精度，更重要的是能夠大大提高預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性。由此可見，該方法可以作為短時(shí)交通參數(shù)預(yù)測(cè)的有效手段。

關(guān)鍵詞：交通工程；交通參數(shù)；主成分分析；Adaboost算法； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；短時(shí)預(yù)測(cè)；時(shí)空關(guān)聯(lián)性

0引言

先進(jìn)的交通控制系統(tǒng)、路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)和出行者信息系統(tǒng)是交通運(yùn)營(yíng)和管理的重要組成部分，而實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的短時(shí)交通參數(shù)預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)交通控制、誘導(dǎo)和提供實(shí)時(shí)交通信息服務(wù)的前提和關(guān)鍵[1]。

目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于短時(shí)交通參數(shù)預(yù)測(cè)的研究成果較多，傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法大多是基于交通參數(shù)的時(shí)間關(guān)聯(lián)性開展的，隨著數(shù)據(jù)處理和分析能力的加強(qiáng)，人們逐漸將更多的影響因素引入交通參數(shù)的預(yù)測(cè)中，以提高預(yù)測(cè)精度，其中考慮最多的是交通參數(shù)的空間關(guān)聯(lián)性。……