基于邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的交通流預(yù)測(cè)研究
2023-04-29 00:00:00劉華
西部交通科技 2023年9期
基金項(xiàng)目：廣西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院科學(xué)研究項(xiàng)目“基于邊緣計(jì)算的交通預(yù)警系統(tǒng)”（編號(hào)：JZY2021KAY07）；廣西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院科學(xué)研究項(xiàng)目“廣西高速公路交通擁堵防治的研究與應(yīng)用”（編號(hào)：JZY2021KAZ05）；廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)背景下道路運(yùn)輸交通安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)研究與應(yīng)用”（編號(hào)：2022KY1122）；廣西高等教育本科教學(xué)改革工程項(xiàng)目“智能時(shí)代高校思想政治理論課‘3+3+3’教學(xué)模式的研究與實(shí)踐”（編號(hào)：2021JGA393）
作者簡(jiǎn)介：劉 華（1984—），碩士，工程師，講師，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)。
摘要：文章提出一種基于邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的交通流預(yù)測(cè)方法，采用基于CNN-LSTM的深度學(xué)習(xí)模型，并將深度學(xué)習(xí)模型中的數(shù)據(jù)預(yù)處理和推理計(jì)算移動(dòng)到邊緣節(jié)點(diǎn)上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效地提高交通流預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，具有較好的應(yīng)用前景。
關(guān)鍵詞：邊緣計(jì)算；深度學(xué)習(xí)；交通流預(yù)測(cè)；智慧交通
中圖分類號(hào)：U491.1+12
0 引言
隨著城市化進(jìn)程的加速和汽車保有量的增加，城市交通擁堵已經(jīng)成為一大難題，嚴(yán)重影響著城市的發(fā)展和居民的生活質(zhì)量。為了解決這一問(wèn)題，智慧城市建設(shè)中的交通管理是一個(gè)重要方向。而交通流預(yù)測(cè)是智慧交通領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究問(wèn)題，對(duì)于交通管理、出行規(guī)劃、交通安全等方面都有重要意義。
近年來(lái)，隨著5G技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，涉及交通相關(guān)的邊緣設(shè)備越來(lái)越多，如車輛感應(yīng)器、車速傳感器、信號(hào)燈控制器、道路溫濕度傳感器、視頻監(jiān)控識(shí)別器等。根據(jù)IDC的預(yù)測(cè)，到2026年，我國(guó)將有100億物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器在線，因此基于邊緣計(jì)算在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸成為研究熱點(diǎn)。邊緣計(jì)算采用分布式計(jì)算的思想，將計(jì)算和存儲(chǔ)資源移動(dòng)到數(shù)據(jù)源的近端，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間，提高了計(jì)算速度，關(guān)鍵特點(diǎn)包括低延遲、高帶寬、節(jié)能等［1-2］。邊緣計(jì)算在車聯(lián)網(wǎng)的交通流預(yù)測(cè) ［3］方面有著高效的應(yīng)用，能夠在細(xì)粒度的網(wǎng)絡(luò)流量模型下提升流量的測(cè)量精度，并且降低主干網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載；也在危險(xiǎn)品運(yùn)輸車輛跟蹤預(yù)警［4］和交通事故風(fēng)險(xiǎn)深度預(yù)測(cè)［5］方面有著良好的實(shí)踐，可以更加有效保障車輛的運(yùn)行安全。
深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其主要特點(diǎn)是可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征，并用于分類、回歸、聚類等任務(wù)。常用的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等已被很多研究者應(yīng)用于交通流預(yù)測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明比傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度［6-8］。
在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，本文為了進(jìn)一步提高交通流預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)了一種基于邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的預(yù)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)，并給出了基于CNN-LSTM深度學(xué)習(xí)模型的算法實(shí)現(xiàn)方案。主要實(shí)現(xiàn)過(guò)程是利用邊緣節(jié)點(diǎn)上的計(jì)算能力先對(duì)采集到的交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后將處理好的數(shù)據(jù)發(fā)送至云端的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析表明，該方法有效地減少了數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸延遲，提高了交通流預(yù)測(cè)效率和精度。
1 基于邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)
基于邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)主要包括以下四個(gè)部分：數(shù)據(jù)采集與處理模塊、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)、云端中心節(jié)點(diǎn)、用戶應(yīng)用界面。整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)如下頁(yè)圖1所示。
1.1 數(shù)據(jù)采集與處理模塊
數(shù)據(jù)采集與處理模塊負(fù)責(zé)從交通傳感器和車載設(shè)備等數(shù)據(jù)源中獲取交通數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理和清洗。常見(jiàn)的交通數(shù)據(jù)包括車輛速度、車道流量、交通事件等，這些數(shù)據(jù)可以通過(guò)傳感器和車載設(shè)備等方式進(jìn)行采集。采集到的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)預(yù)處理和清洗，包括數(shù)據(jù)去重、異常值處理、數(shù)據(jù)補(bǔ)全等操作。處理后的數(shù)據(jù)可以直接用于建模和預(yù)測(cè)。
1.2 邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)
邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)是指在距離數(shù)據(jù)源頭更近的位置進(jìn)行計(jì)算和處理的節(jié)點(diǎn)。在交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)中，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析、特征提取和建模等任務(wù)。由于交通數(shù)據(jù)量大且實(shí)時(shí)性要求高，將這些任務(wù)移動(dòng)到邊緣節(jié)點(diǎn)可以大大減少數(shù)據(jù)傳輸和響應(yīng)時(shí)間，提高系統(tǒng)性能。
1.3 云端中心節(jié)點(diǎn)
云端中心節(jié)點(diǎn)是指在云端進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和模型訓(xùn)練的節(jié)點(diǎn)。在交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)中，中心節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，并將訓(xùn)練好的模型傳輸?shù)竭吘壒?jié)點(diǎn)，用于實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，還可以對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析和優(yōu)化，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和魯棒性。
1.4 用戶應(yīng)用界面
用戶應(yīng)用界面是指交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)的可視化界面，用于展示交通狀況和預(yù)測(cè)結(jié)果。用戶可以通過(guò)界面查看實(shí)時(shí)的交通流量、速度和密度等信息，以及未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的交通預(yù)測(cè)結(jié)果。用戶界面還可以提供交通建議和路線規(guī)劃等功能，幫助用戶更好地規(guī)劃行程。
基于邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的交通流預(yù)測(cè)研究/劉 華
2 基于CNN-LSTM的交通流預(yù)測(cè)模型
本文采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型提取交通流數(shù)據(jù)的時(shí)空特征，對(duì)每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的歷史交通流狀態(tài)進(jìn)行特征提取，然后使用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型進(jìn)行交通流數(shù)據(jù)的時(shí)間序列建模，捕捉交通流數(shù)據(jù)中的時(shí)序依賴關(guān)系，最后通過(guò)全連接層將LSTM模型的輸出轉(zhuǎn)化為預(yù)測(cè)值。下面詳細(xì)介紹構(gòu)建CNN-LSTM的交通流預(yù)測(cè)模型的方法和步驟。
2.1 交通流數(shù)據(jù)建模
通過(guò)傳感器采集到的交通流數(shù)據(jù)通常包括監(jiān)測(cè)路段的車輛數(shù)量、速度、密度等相關(guān)信息，采集頻率一般在1～5 min內(nèi)。使用邊緣計(jì)算設(shè)備對(duì)原始交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，再將有效數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫酥行墓?jié)點(diǎn)進(jìn)行模型訓(xùn)練。假設(shè)第i個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在時(shí)間點(diǎn)t的速度為vi，t，對(duì)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)t設(shè)定一段歷史時(shí)間序列t-L，t-L+1，…，t-1，就可以得到時(shí)間速度序列vi，t-L，vi，t-L+1，…，vi，t-1，將每個(gè)時(shí)間點(diǎn)N個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)與時(shí)間速度序列拼接形成一個(gè)NL的矩陣Xt，如式（1）所示。
2.2 CNN模型
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型通過(guò)卷積操作提取交通流數(shù)據(jù)中的時(shí)空特征，捕捉交通流數(shù)據(jù)的空間和時(shí)間關(guān)系，利用池化操作可以對(duì)特征圖進(jìn)行下采樣，將原始數(shù)據(jù)的維度降低，提高計(jì)算效率。設(shè)定CNN模型的輸入是交通流數(shù)據(jù)Xt，輸出Ct表示對(duì)Xt的特征提取結(jié)果，計(jì)算公式如式（2）～（3）所示。
式中：Zt，k——第k個(gè)卷積核對(duì)輸入序列Xt的卷積結(jié)果；
wi，j，k ——第k個(gè)卷積核的權(quán)重；
Xt，i，j——輸入序列Xt的第i行、第j列的值；
Ct，k——第k個(gè)卷積核對(duì)輸入序列Xt的卷積結(jié)果后的輸出值;
ReLU——激活函數(shù);
p——卷積核的行數(shù);
q——卷積核的列數(shù);
bk——偏置項(xiàng)。
2.3 LSTM模型
長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型是一種適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)模型，它能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，并在序列預(yù)測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)出較好的性能。將CNN模型提取到的交通流空間特征序列化為時(shí)間序列，輸入到LSTM模型，可以實(shí)現(xiàn)交通流量的時(shí)空特征融合，提高交通流預(yù)測(cè)的有效性。每個(gè)LSTM單元包含了輸入門、遺忘門、輸出門和記憶單元四個(gè)部分。設(shè)定LSTM模型的輸入是Ct，輸出是Y︿t，表示對(duì)特征序列Ct的建模和預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算公式如式（4）～（5）所示。
ht=LSTMCt，ht-1，ct-1""" （4）
?t=Denseht，Wdense+bdense""" （5）
其中：LSTM——LSTM層；
ht——LSTM層的輸出；
Dense——全連接層；
Wdense——全連接層的權(quán)重；
bdense——全連接層的偏置項(xiàng)。
2.4 CNN-LSTM融合模型
通過(guò)上述對(duì)CNN和LSTM模型的分析，單一模型無(wú)法有效捕獲交通流量和速度之間的相關(guān)性，從而影響預(yù)測(cè)的精度。CNN-LSTM模型通過(guò)CNN提取交通流數(shù)據(jù)的空間特征，然后通過(guò)LSTM提取交通流數(shù)據(jù)的時(shí)序特征，并通過(guò)全連接層進(jìn)行交通流預(yù)測(cè)，模型的總體框架如圖2所示，具體的預(yù)測(cè)算法步驟如下：
Step 1 對(duì)交通流量數(shù)據(jù)和速度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，填補(bǔ)缺失值，刪除異常值。
Step 2 將數(shù)據(jù)輸入模型并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。
Step 3 設(shè)置模型卷積核，步長(zhǎng)等參數(shù)值并選擇合適的優(yōu)化算法，然后遍歷所有數(shù)據(jù)。
Step 4 將處理后的數(shù)據(jù)輸入到CNN模型，提取空間特征。
Step 5 將CNN網(wǎng)絡(luò)輸出的交通流空間特征數(shù)據(jù)輸入到LSTM模型，進(jìn)一步提取數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征。
Step 6 設(shè)定batchsize、epoch等參數(shù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，最終輸出交通流預(yù)測(cè)模型。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
本研究在模型訓(xùn)練中使用交叉熵?fù)p失函數(shù)和隨機(jī)梯度下降法進(jìn)行優(yōu)化，模型驗(yàn)證中使用均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）和平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）來(lái)衡量預(yù)測(cè)模型的性能，其數(shù)值越小，預(yù)測(cè)效果越好。RMSE、MAE和MAPE的計(jì)算公式如式（6）～（8）所示。
式中：n——樣本的數(shù)量；
yi——實(shí)際值；
?i——預(yù)測(cè)值。
為了評(píng)估本文模型的有效性，采用美國(guó)加州交通管理系統(tǒng)提供的標(biāo)準(zhǔn)化公開(kāi)數(shù)據(jù)集PeMSD7進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，該數(shù)據(jù)集以每隔5 min記錄交通流量數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)選取的數(shù)據(jù)時(shí)間段為2021-01-01至2021-10-31，按照7∶3的比例分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。使用Python編程語(yǔ)言和TensorFlow框架實(shí)現(xiàn)CNN-LSTM模型，實(shí)驗(yàn)設(shè)備為Win10操作系統(tǒng)計(jì)算機(jī)（Intel Core（TM）i7-9700處理器，內(nèi)存32 G），并開(kāi)啟了GPU加速進(jìn)行模型訓(xùn)練。
如表1所示，在同樣的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下對(duì)比本文設(shè)計(jì)的CNN-LSTM模型與三個(gè)基準(zhǔn)模型（ARIMA、LSTM、CNN）的性能，CNN-LSTM模型在三個(gè)評(píng)估指標(biāo)上的表現(xiàn)都比其他模型更好，特別是在MAPE上，CNN-LSTM模型有著更小的誤差，表明基于CNN-LSTM的交通流預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和有效性。
4 結(jié)語(yǔ)
本研究針對(duì)交通流預(yù)測(cè)中存在的數(shù)據(jù)規(guī)模大、計(jì)算復(fù)雜度高、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性低等問(wèn)題，提出了一種基于邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的交通流預(yù)測(cè)技術(shù)，旨在提高交通流預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。將交通流預(yù)測(cè)任務(wù)分配給邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)和云端節(jié)點(diǎn)，以降低數(shù)據(jù)傳輸和處理時(shí)間，同時(shí)采用基于CNN-LSTM的交通流預(yù)測(cè)模型，可以更好地處理時(shí)空相關(guān)性和周期性等特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的交通流預(yù)測(cè)技術(shù)具有較好的預(yù)測(cè)性能。
未來(lái)的研究可以考慮將其他交通數(shù)據(jù)如交通事件、氣象數(shù)據(jù)等納入模型中，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流的綜合預(yù)測(cè)。一方面可以將交通流預(yù)測(cè)與交通信號(hào)控制相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)智能交通的控制和優(yōu)化；另一方面還可以探索將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于交通流預(yù)測(cè)中，實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的安全共享和隱私保護(hù)。
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收稿日期：2023-04-07
