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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 281 毫秒
1.
《计算机工程》2017,(11):297-302
为研究服务于交通诱导的路网宏观交通状态判别模型,依据集成学习理论,基于强空间集成,提出一种交通状态判别方法。采用K-近邻规则寻找与待判别交通流数据相似的一组训练样本,构成待判别数据的邻域,挖掘交通状态学习器的强空间,进而输出交通运行状态等级标签。采用交通状态混淆矩阵,查全率、查准率等进行实验,结果表明该方法能够较准确地判断路网交通状态,满足交通状态判别的实际应用。  相似文献   

2.
生成对抗网络的出现对解决深度学习领域样本数据不足的研究起到了极大的促进作用。为解决生成对抗网络生成的图像出现轮廓模糊、前景背景分离等细节质量问题,提出一种改进梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络算法(PSWGAN-GP)。该算法在WGAN-GP的Wasserstein距离损失和梯度惩罚的基础上,在判别器中使用从VGG-16网络的3个池化层中提取的特征,并通过这些特征计算得出风格损失(Style-loss)和感知损失(Perceptual-loss)作为原损失的惩罚项,提升判别器对深层特征的获取和判别能力,对生成图像的细节进行修正和提升。实验结果表明,在生成器和判别器网络结构相同,并保证超参数相同的情况下,PSWGAN-GP的IS评分和FID评分相对于参与对比的其他图像生成算法有所提升,且可有效改善生成图片的细节质量。  相似文献   

3.
针对交通流预测过程中城市道路路网的空间特征难以充分提取,导致预测结果精度不高的问题,提出图卷积网络(GCN)与门控循环单元(GRU)组合短时交通流预测模型。利用GCN对拓扑结构数据处理的优势,将城市道路路网空间排列结构转换为拓扑关系建模,通过解决拓扑关系问题有效提取出路网间的空间特征。采用GraphSAGE算法改进GCN模型,通过加和聚合算子和图注意力机制(GAT)聚合空间特征,将包含空间特征的输出作为GRU模型的输入提取时间特征。利用真实道路车流量数据进行模型验证,结果表明该模型相较于不具有GCN的模型预测准确率提升约8%,均方误差缩小约0.010?37,说明所提模型具有相对较高的稳定性及预测精度,可以为大型城市路网提供重要的交通诱导依据。  相似文献   

4.
生成式对抗网络GAN功能强大,但是具有收敛速度慢、训练不稳定、生成样本多样性不足等缺点。该文结合条件深度卷积对抗网络CDCGAN和带有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络WGAN-GP的优点,提出了一个混合模型-条件梯度Wasserstein生成对抗网络CDCWGAN-GP,用带有梯度惩罚的Wasserstein距离训练对抗网络保证了训练稳定性且收敛速度更快,同时加入条件c来指导数据生成。另外为了增强判别器提取特征的能力,该文设计了全局判别器和局部判别器一起打分,最后提取判别器进行图像识别。实验结果证明,该方法有效的提高了图像识别的准确率。  相似文献   

5.
研究智能交通控制网络的短时交通流准确预测问题.为保证智能交通控制的效率,短时间内采集交通流信息并作为预测参数快速完成交通流的预测,然而短时间内采集到的交通流数据有限,数据间的相关性不明显,传统的交通流预测方法针对短时采集的相关性不明显的数据进行预测,存在预测准确度不高的问题.为解决上述难题,提出采用多维标度法的短时交通流预测方法.利用多维标度法处理采集到的短时交通流数据得到数据间的潜在相关性,避免因短时数据间相关性不明显而造成预测准确度不高的问题,然后根据数据相关性建立交通流预测模型,按照预测算法流程完成交通流的预测.实验表明,改进方法能够根据短时交通流数据准确完成交通流的预测,保证了智能交通控制网络的效率和性能.  相似文献   

6.
高醇  王梦灵 《计算机应用》2023,(10):3114-3120
基于交通网络的实际时空拓扑,提出一种特征融合图注意网络(FF-GAT)模型融合节点获取的多种交通状态信息,预测高速公路交通流。首先,分析节点的车速、交通流和占有率之间的关联特征,并基于多变量时间注意力机制,将车速、交通流和占有率之间的关系融入注意力机制,从而捕捉交通流的不同时间之间的动态时间相关性;其次,将节点划分为不同的邻域集,并通过特征融合图注意网络(GAT)捕获交通流的不同邻域之间的空间相关性;同时,通过特征交叉网络充分挖掘多个异构数据之间的耦合相关性,为预测目标序列提供有效的信息补充。在两个公开交通流数据集上的实验结果表明:在PeMSD8数据集上,与ASTGCN(Attention based Spatial-Temporal Graph Convolutional Network)模型相比,FF-GAT模型的均方根误差(RMSE)降低了3.4%;与GCN-GAN(Graph Convolutional Network and Generative Adversarial Network)模型相比,FF-GAT模型的RMSE降低了3.1%。可见,FF-GAT模型能够通过特征融合...  相似文献   

7.
准确的交通流预测能够为管理部门提供合理的决策依据,为驾驶员提供实时的道路状况预警,是交通领域至关重要的问题.近年来,相关研究利用图卷积神经网络(GCN)处理非欧式空间结构的特点,对来自复杂路网的交通流数据进行空间相关性建模.然而,现有基于图卷积的交通流预测方法未能充分考虑空间相关性的有向性和动态性这两个重要特点.考虑到...  相似文献   

8.
针对肠胃镜诊疗系统存在图像关键信息模糊和适应性差等问题, 提出一种结合改进注意力机制的循环生成对抗网络, 以实现对消化道深度信息的准确估计. 该网络以CycleGAN为基础网络, 结合双重注意力机制, 并引入残差门控机制和非局部模块来更全面地捕捉和理解输入数据的特征结构和全局相关性, 从而提高深度图像生成的质量和适应性; 同时采用双尺度特征融合网络作为判别器, 以提升其判别能力并平衡与生成器之间的工作性能. 实验结果表明, 在肠胃镜场景中预测效果良好, 相比其他无监督方法, 在胃道、小肠和结肠数据集上平均准确度分别提升了7.39%、10.17%和10.27%. 同时, 在实验室人体胃道器官模型上也能够准确地估计出相对深度信息, 并提供精确的边界信息.  相似文献   

9.
融合了路网结构的交通流态势预测是一个高度非线性化且复杂的时空动态相关性的时序数据预测问题.然而,传统交通流态势预测方法无法建模交通网络中长时间序列数据间的时空相关性.针对交通路网交通流态势预测问题,提出了一种基于图结构的交通流预测深度学习模型.首先,基于图小波变换定义图小波卷积算子,设计了面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模块;其次,结合时空注意机制构建了用于道路网络交通流态势预测的时空动态相关性模型,以捕获交通网络的动态时空相关性;最后,采用叠加多层图小波神经网络模块的策略,构建了一种面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模型.实验结果表明,该网络模型在数据集上的性能优于现有的基线模型.通过图小波变换矩阵与傅里叶变换矩阵非零元素统计对比实验,发现基于图小波变换定义的卷积运算更具稀疏性.因此,基于图小波变换定义的卷积运算更有助于提升交通流态势预测模型的计算效率.  相似文献   

10.
深度学习近年来被广泛应用于交通工程领域,针对大型路网中单个路段的交通流预测考虑因素单一、预测精度不高的问题,充分利用长短时记忆(LSTM)网络在时序数据处理方面的优势,结合路网交通流时空分析并运用LSTM模型进行预测。通过对路网中路段检测站点间交通流数据进行相关性计算,并设置不同阈值来选择出代表路段的编号构造原始数据矩阵,对矩阵进行压缩来增加运算效率,最后将压缩矩阵输入模型中进行预测。设置仿真对比实验,验证了提出的方法相较于其他几种模型预测准确率平均可提升11.84%,是一种高效率的交通流预测方法。  相似文献   

11.
针对误差反馈循环卷积神经网络在运用到短时交通流预测时存在仅仅能接收时序误差序列,忽略交通流误差数据中隐含的空间拓扑特征,且在模型初始化时其采用的通用卷积神经网络初始化方法降低了模型训练效率的问题,本文提出一种优化的误差反馈循环卷积神经网络模型,在误差反馈循环卷积神经网络模型基础上根据预测误差数据的时空特性对误差反馈层进行结构强化,能够处理包含简单空间关系的误差序列。同时通过在模型训练的过程中分离模型产生的历史预测误差和训练误差,使得模型构建过程更加高效,加速了模型收敛速度。通过北京市四环道路交通数据的实验表明,优化的误差反馈循环卷积神经网络预测模型在预测精度、构建效率及鲁棒性上均得到有效提高。  相似文献   

12.
受道路环境和人为因素影响,实际交通系统可视为一个复杂的非线性动力系统,交通流数据具有较强的非线性、时变性和易受随机噪声影响等特征.针对复杂环境下的短时交通流预测问题,提出一种基于烟花差分进化混合算法-极限学习机的短时交通流预测方法.采用奇异谱分析方法滤除原始交通流数据中包含的噪声成分,降噪后的交通流数据用于训练极限学习机(ELM)网络预测模型.进行相空间重构,利用C-C算法确定ELM网络的结构和关键参数.通过融合烟花算法和差分进化算法提出一种烟花差分进化混合算法,可有效提高基本算法的整体优化性能.将改进的混合优化算法用于优化ELM网络的权阈值(结构为9-11-1,维数为110),建立短时交通流预测模型.测试与应用结果表明,所构建的短时交通流预测模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力(均方误差为7.75,平均绝对百分比误差为0.086 7),预测值与实际值的拟合程度较好.  相似文献   

13.
徐先峰  夏振  赵龙龙 《测控技术》2021,40(3):117-122
准确、实时的交通流预测对交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义.然而,由于道路网络拓扑结构约束和交通流随时间动态变化的空时相关特性,交通流预测仍然具有挑战性.为了同时捕获交通流的空间和时间相关性,提出一种将图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU)相结合的组合模型方法.利用GCU能够灵活处理图结构数据的优点来捕捉各个路段的空间特征,继而发挥GRU在处理时间序列方面的优势挖掘交通流的内在时间规律,空时融合后得到最终预测结果.利用美国交通研究数据实验室的高速公路交通数据对该模型进行仿真验证,结果表明,所提出的GCN-GRU组合模型方法具有更高的预测精度,预测结果优于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型和GRU模型等基准预测方法.  相似文献   

14.
准确实时的短时交通流预测对现代交通管理服务体系的构建至关重要.为了充分挖掘并利用不同路段短时交通流交互作用而表现出的时空特性,构建由自相关函数、互相关函数和KNN算法组成的两级筛选机制评估与目标路段的相关性优化路段组合,实现空间信息深度挖掘;提出一种GCN-GRU组合预测模型,利用图卷积网络(GCN)全局处理路段拓扑信息的优势进一步捕捉短时交通流的空间特性,并借助门控循环单元(GRU)对时间信息的长时记忆能力提取其时间特性.利用实测高速公路短时交通流数据进行验证,仿真结果表明,采用两级筛选机制对路段进行有效筛选并引入深度学习组合模型,预测性能明显改善,优于堆栈式自编码网络(SAEs)和GRU等经典模型.  相似文献   

15.
交通流预测是智能交通系统中的重要组成部分,由于交通数据的复杂性,长期而又准确的交通流预测一直是时间序列预测中最具挑战性的任务之一。近年来,研究人员将基于图神经网络的时空图建模方法应用于交通流预测任务,并取得了良好的预测性能。然而,现有的图建模方法仅通过预定义的邻接结构反映道路网络中的空间依赖关系,忽略了各节点之间的序列关联关系对预测的重要性。针对这一局限性,提出了一种自适应门控图神经网络(Ada-GGNN),其核心为通过空间传递模块同时捕获道路网络的空间结构及自适应的时序相关性,并通过门控机制学习节点上的时间序列特征。在两个真实交通网络数据集PeMSD7和Los-loop上的实验结果证明了该模型具有更优越的性能。  相似文献   

16.
传统的交通流量预测模型对历史数据进行时空建模,忽略了交通数据的时间周期性内部潜在关系和交通路网间节点的距离特征和相似性空间特征。据此,提出面向交通流量预测的多通道时空编码器模型MC-STGNN,用来提高交通流量预测的准确率。首先将交通数据处理成三通道的周期性时间序列,并对整体的序列数据进行时间位置编码和自适应的空间位置编码,提取路网节点间的动态相关性;其次引入具有卷积结构的多头自我注意力机制,更大程度地捕获周期数据不同程度的时间相关性;最后提出一种图生成器生成新的时空图,提取路网节点间的相似性和距离特征,并利用门控图卷积网络整合原始图和新时空图的空间信息。在高速公路数据集PEMS03和PEMS08上进行一小时的交通流量综合预测实验,结果表明,MC-STGNN模型与其他的基线模型相比,具有更佳的性能指标,说明MC-STGNN模型具有更优的建模能力。  相似文献   

17.
包银鑫  曹阳  施佺 《计算机应用》2022,42(1):258-264
城市路网交通流预测受到历史交通流和相邻路口交通流的影响,具有复杂的时空关联性.针对传统时空残差模型缺乏对交通流数据进行相关性分析、捕获微小变化而容易忽略长期时间特征等问题,提出一种基于改进时空残差卷积神经网络(CNN)的城市路网短时交通流预测模型.该模型将原始交通流数据转化成交通栅格数据,利用皮尔逊相关系数(PCC)对...  相似文献   

18.
基于模糊神经网络的短时交通流预测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为满足交通控制和诱导系统的实时性需求,减少交通拥挤状况,降低交通事故突发频率,需要对短时交通流进行预测;当前的短时交通流预测方法是采用K-近邻的非参数回归对其进行预测,预测过程中没有将预测模型中关键因素对交通流的影响进行详细的说明,导致预测结果不准确,存在短时交通流预测误差较大的问题;为此,提出一种基于模糊神经网络的短时交通流预测方法;该方法首先以历史短时交通流数据样本序列为基础,将提取的关联维数作为短时交通流的混沌特征量,然后以该特征量为依据,对短时交通流数据进行聚类,使相同的短时交通流聚合类样本比不同的交通流聚合类样本更为贴近,采用高斯过程回归对短时交通流预测模型进行建设,建设过程中利用差分方法对短时交通流预测序列进行平稳化操作之后,对短时交通流预测模型进行训练,将GPR模型引入至短时交通流预测过程中,得到交通流预测方差估计值,并确定交通流预测值置信区间,由此实现短时交通流的预测;由此实现短时交通流的预测;实验结果证明,所提方法可以准确地预测交通运输系统的实时状况,为车辆行驶的最佳路线进行了有效引导,减少了自然影响方面和人为因素对短时交通流预测结果的干扰,为交通部门对交通路况的控制管理提供了依据。  相似文献   

19.
杨迪  徐文瑜  王鹏 《计算机应用研究》2023,40(12):3578-3583
城市路网的合理划分对于优化区域交通控制以及协调策略的实施具有重要意义。为提高道路通行效率,提出基于密度峰值聚类算法的城市路网划分方法,首先,综合考虑交叉口静态和动态因素的影响,构建相邻交叉口的关联度模型,为合理量化交叉口之间的关联程度提供定量描述。其次,提出改进的密度峰值聚类算法,结合相邻交叉口之间的关联度对路网区域进行划分。针对密度峰值聚类算法中局部密度在不同规模数据集上差异较大的问题,引入KNN的思想,重新对局部密度进行描述,其次为避免算法聚类中心人工选取的主观性导致的误差问题,采用肘部法则实现聚类中心的自动选取。实验结果表明,与改进的Newman算法及Ncut算法相比,提出的改进算法在优化子区平均匀质度上可分别降低12.5%和22.8%,提高了控制子区的划分效果,使区域划分效果更合理。  相似文献   

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