基于神经网络的交通流量预测模型研究

基于神经网络的交通流量预测模型研究

1方烁翔   2马宇康

1 中交第二公路勘察设计研究院            湖北 武汉 430050   

2中交第二航务工程局有限公司设计研究院   湖北 武汉 430050

摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

关键词：神经网络; 交通流量预测; 长短期记忆网络; 图卷积网络; 城市交通规划。

引言

随着城市化进程的加速和交通需求的增长，城市交通问题日益严重，出现了交通拥堵、交通安全等一系列问题，这些问题直接影响城市的运行效率和居民生活质量。为应对这些挑战，有必要对交通流量进行精确预测，为城市交通规划及管理提供决策依据。然而，传统的预测方法较难捕获交通流量的复杂变化，其预测精度和稳定性往往不能满₁足实际需要。因此，探索更为准确和稳定的交通流量预测方法具有重要意义。本研究基于深度学习技术，构建了一种融合时间序列特性与空间依赖性的神经网络模型，旨在提高交通流量预测的精度和稳定性，为城市交通问题的解决提供新的技术支持。

1、交通流量预测研究的现状与挑战

随着城市化进程的加速和汽车产业的繁荣，城市交通流量的管理和控制越来越受到关注[1]。全球各大城市都在面临严重的交通拥堵问题，如何有效预测城市交通流量，是摆在所有交通工程领域研究者面前的重要课题。

城市交通流量预测的需要主要体现在以下几个方面，预测交通流量能够辅助交通管理部门制定措施，妥善地调配交通资源，减缓交通拥堵现象。准确的交通流量预测是实现智能交通系统的重要基础，可以推动智能交通系统的研发和应用[2]。交通流量预测可以为城市交通规划、交通设施设计等提供科学的决策依据。

城市交通流量预测的理论基础体现在许多交通学、统计学、信息学、经济学等多门学科的理论模型中。其中，交通学的基本路流理论和路网理论为基础，结合数学模型进行预测分析是最为常见的。

经过长期的发展，交通工程领域已经形成了一些传统的交通流量预测方法，常见的有偏最小二乘法（PLS）、回归分析、时间序列分析和灰度预测等方法。这些方法各有优缺点，如偏最小二乘法可以处理变量间存在共线性等复杂问题，但模型稳定性较差，对异常数据敏感；时间序列分析可以很好地处理时间序列数据，但对非线性和多元问题处理能力有限[3]。

2、基于神经网络的交通流量预测模型设计

交通流量预测作为交通工程领域的重点研究内容，是保障城市交通系统平稳运行的关键预期工作。在众多研究覆盖的预测方法中，神经网络作为一种强大而有效的机器学习工具，自然地引起了人们的广泛关注和研究。结合长短期记忆网络（LSTM）和图卷积网络（GCN），一个基于神经网络的交通流量预测模型得以形成。

2.1 利用长短期记忆网络（LSTM）捕获交通流量的时间序列特性

长短期记忆网络（LSTM）是一种适应处理和预测时间序列数据的深度学习模型，具有非常强的学习和记忆能力。在交通流量预测中，可以看到交通流量具有很强的时间序列特性，不仅受到周期性因素（如工作日和休息日的效应）、突发性因素（如突发事件和天气变化）的影响，而且还受到交通流量自身的历史变化影响。利用LSTM可以有效处理这些时间序列问题。

构建LSTM模型，输入层将交通流量数据进行嵌入并输入给LSTM层。在LSTM层中，通过隐藏单元进行长短期记忆运算，随后的全连接层对运算结果进行线性组合，的预测层给出最终的交通流量预测值。

2.2 结合图卷积网络（GCN）处理交通流量的空间特性

交通流量除了具有时间序列特性外，还具有空间特性。空间特性来自于各路段的交通流量并非独立存在，而是相互影响，构成一个复杂的交通网络。图卷积网络（GCN）的提出，就是为了有效处理这种以图形表现的结构数据。

图卷积网络通过在图中进行卷积运算，可以捕获和学习各节点之间的空间依赖性。在交通流量预测模型中，路段的交通流量就是节点，各节点之间的相互影响就是边，构成一个复杂的交通网络图。通过空间卷积运算，GCN可以捕获和学习各交通节点间的交通流量关联性，提高预测的准确性[5]。

为了将时间序列与空间性质更有效地融合，建议将LSTM和GCN进行结合。在该模型中，LSTM负责捕获交通流量的时间序列属性，GCN负责处理交通流量的空间特性。两者的结合，为交通流量预测提供更全面更深入的视角，提升预测模型的性能。

3、基于神经网络的交通流量预测模型性能评估与应用

采用具有适宜泛化性能的模型，以达到最佳预测交通流量是交通规划工程中的一个关键步骤。在以往的研究中，研究者会使用多种指标进行模型性能的评估，这包括但不限于准确率、稳定性、运行速度等；基于神经网络的交通流量预测模型对于解决城市交通问题，具有良好的表现。

3.1 模型的准确率和稳定性评估

对于交通流量预测模型来说，准确率与稳定性是两个基本且重要的评估指标。准确率主要反映模型预测结果与实际值的偏差程度，而稳定性主要反映模型在不间段内的预测性能是否稳定。通过对比实验，清晰可见地发现：基于神经网络的预测模型，尤其是结合长短期记忆网络（LSTM）与图卷积网络（GCN）的预测模型，不仅准确率明显提升，且能够稳定地捕获交通流量短期趋势，对于峰值流量与突发变化能反应灵敏，表现出显著的预测优势。

3.2 在交通规划和规划精细化管理中的应用实例

一个优秀的交通流量预测可以为交通规划师提供佐证。精确的流量预测可以辅助交通规划师更好地理解交通需求，并据此制定出更科学、更合理的交通规划方案。对预期车流量的精细化预测与管理，可在日常的交通管制、路网设计、运输策略制定等多个层面运用其辅助作用。高效的模型可以实时捕捉到交通流量模式与趋势变化，为交通规划师提供数据支持。

交通流量预测包括短期预测与长期预测两大类。短期预测通常被用于路况预测与智能信号控制系统，以及快速应答系统；而长期预测通常用于交通规划与设施设计。基于神经网络的交通流量预测模型在日常交通管理和长期交通规划中均有显著作用，且具备较大发展前景。

结束语

总的来说，本研究提出并实施了一种基于神经网络的交通流预测模型，不仅全面考虑了交通流量的时间序列特性和空间依赖性，还通过使用长短期记忆网络以及图卷积网络进行建模和分析。此研究成果的实施，将为城市交通规划和管理提供新的思路和技术支持，并对解决城市交通问题产生积极影响。然而，就现有的研究结果而言，仍有一些局限性，例如对复杂交通网络的处理能力及模型在不同城市的泛化性能等仍有待进一步优化和提升。希望在后续的研究中，通过改进模型设计和算法优化，进一步提升交通流量预测的精度和适应性。

参考文献

[1]郝贵发王宁.基于深度门限堆叠长短期记忆神经网络的交通流量预测[J].数字技术与应用,2023,41(07).

[2]罗山.基于神经网络模型的交通流量预测[J].山西电子技术,2021,(06).

[3]朱凯利,朱海龙,刘靖宇,石晔琼,王欢.基于图卷积神经网络的交通流量预测[J].智能计算机与应用,2019,9(06).

[4]朱虹锦颜文勇.基于图神经网络的城市交通流量预测[J].电脑知识与技术：学术版,2021,17(02).

[5]周雨萱,王恒,连云雁.基于神经网络的城市交通流量的预测[J].数码设计（上）,2020,9(08).