考慮降雨影響的短時交通量預(yù)測研究

王曉陽，侯明業(yè)，徐青杰，楊 博，王笑風(fēng)

（河南省交通規(guī)劃設(shè)計研究院股份有限公司，鄭州 450000）

短時交通量能否精準(zhǔn)預(yù)測是制定交通規(guī)劃、交通引導(dǎo)、交通控制等方案的重要基礎(chǔ)，實時準(zhǔn)確的交通量預(yù)測可為駕駛員提供信息和指導(dǎo)、降低通行成本、優(yōu)化出行決策，為交通管理部門制定先進的交通管理策略提供重要的參考依據(jù).但由于短期交通量受到各方面因素的制約和影響，使得交通量的預(yù)測出現(xiàn)較大的波動性和不確定性，極大地增加了交通量精準(zhǔn)預(yù)測的難度，在目前復(fù)雜的交通量環(huán)境條件下，交通量的短時精準(zhǔn)預(yù)測仍是一個較難解決的問題.

短期交通量的預(yù)測本身是一個時間序列的問題［1-2］，因此，在早期的交通量模型預(yù)測中，時間序列模型在交通量預(yù)測研究領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛［3-4］，其中應(yīng)用較多的是滑動平均模型（ARIMA），該模型提出后在交通量預(yù)測統(tǒng)計方面取得了顯著成效［5-7］，后續(xù)的研究學(xué)者也在該模型的基礎(chǔ)上［8-10］，不斷進行了相應(yīng)的擴展和優(yōu)化.但局限于模型的參數(shù)特性，使得該模型在面對越來越復(fù)雜的交通流問題和隨機性問題上，難以滿足預(yù)測精度要求.

近些年來，針對非線性和隨機性問題，基于非參數(shù)模型的機器學(xué)習(xí)憑借預(yù)測精度高的優(yōu)勢逐漸成為眾多學(xué)者的研究熱點，彭文勤［11］針對交通流數(shù)據(jù)缺失的現(xiàn)象，建立了雙層雙向結(jié)構(gòu)的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可將交通流序列中缺失的數(shù)據(jù)進行有效恢復(fù)，該模型考慮了路……