CN108647834B - 一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法，包括以下步骤：1)建立交通流数据集并对数据集进行预处理：根据获取的交通流数据建立交通流数据集，对数据集进行预处理，构建数据集样本矩阵，将数据集分为训练集和测试集；2)搭建单层传统卷积神经网络，去除池化层，构建道路交通流矩阵的特征提取网络，在全连接层后增加sigmoid非线性回归层，构建道路交通流非线性回归预测网络；3)训练卷积神经网络并实现短期交通流的实时预测：定义模型目标函数，将训练集作为卷积神经网络模型输入，求解模型最优参数从而完成模型训练；利用训练完成的卷积神经网络模型对测试集进行实时交通流预测。本发明而提高交通流短期预测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法，本发明属于交通预测领域。
背景技术
道路交通流预测是对交通流进行诱导和控制的必要前提，其不仅便于出行者制定更好的出行计划，还有利于交通管理部门做出更好的管理决策。此外，道路交通流预测在智能交通中也发挥着不可替代的作用。
在已有的道路交通流预测方法中，浅层模型不能较好的挖掘交通流数据中的信息，时序模型只考虑了交通流在时间上的特征而忽略了空间上的影响。而卷积神经网络通过卷积不仅能够提取时间上的特征，还能提取空间上的特征，故本发明提出了一种基于卷积神经网络的交通流预测方法，通过卷积提取交通流中的时空特征并进行非线性回归，最终实现道路交通流的预测。
随着智能交通系统在中国的发展和应用，道路交通流预测可以辅助交通管理部门做出更合理的交通管制决策，缓解交通拥堵，减少交通资源的浪费。
发明内容
为了克服已有道路交通流预测方法的交通流短期预测的准确性较低的不足，本发明的提供一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法。该方法能够在时空上对交通流数据进行更加深入的分析，提高特征提取的有效性，从而提高交通流短期预测的准确性。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法，包括以下步骤：
1)建立交通流数据集并对数据集进行预处理：根据获取的交通流数据建立交通流数据集，对数据集进行预处理，构建数据集样本矩阵，将数据集分为训练集和测试集；
2)构建基于卷积神经网络的交通流预测模型：搭建单层传统卷积神经网络，去除池化层，构建道路交通流矩阵的特征提取网络，在全连接层后增加sigmoid非线性回归层，构建道路交通流非线性回归预测网络；
3)训练卷积神经网络并实现短期交通流的实时预测：定义模型目标函数，将训练集作为卷积神经网络模型输入，求解模型最优参数从而完成模型训练；利用训练完成的卷积神经网络模型对测试集进行实时交通流预测。
进一步，所述步骤1)中，使用多条路段多天交通流数据构成数据集矩阵，对数据集进行预处理：采用最大最小标准化方法对数据集进行标准化处理；使用数据集中多条路段多个历史流量数据构成数据集样本矩阵，将其下一时刻的流量数据作为标签数据矩阵并将预处理后的数据集分为训练集和测试集两部分。
再进一步，所述步骤1)的过程如下：
1.1：建立交通流数据集，对数据进行预处理
获取多条路段多天车流量数据构建交通流数据集，数据集形式如下所示：
其中，p表示路段数目，q表示在采样周期T一定情况下采样样本的数量；
考虑到卷积神经网络预测模型中采用了sigmoid回归，将交通流数据实际值域映射到0-1值域，为了确保模型输入输出是在同一量纲，对原始多路段的交通流数据进行了标准化处理，标准化方法为最大最小标准化；
1.2：构建数据集样本矩阵，将数据集分为训练集和测试集
由于二维卷积运算提取两个维度的信息，在交通数据中则对应于时间信息和空间信息，故模型的数据集中的单个样本应包含时空信息，将数据集中的单个样本设计为以下形式：
矩阵的行向量表示相同路段不同时刻交通流数据的时间信息，列向量表示相同时刻不同路段交通流数据的空间信息，其中，N表示路段数量，n表示历史交通流数据数量；记当前时刻为t，则xi,t-n表示路段i在t-n时刻的交通流数据；
数据集样本矩阵构建完成后，将整个数据集分为训练集和测试集。
所述步骤2)的过程如下：
2.1：构建特征提取网络
特征提取模块包含卷积层、展开层和全连层；
卷积层采用二维卷积进行计算，该卷积不仅可以提取输入矩阵行向量的交通流数据中的时间信息，还可以提取列向量上的交通流数据中的位置信息，对于单个样本的卷积层计算表达式如下：
Y＝f((m,X,k)*W1+b1) (3)
其中，(m,X,k)为输入矩阵，m表示样本数，k表示通道数，W1为a×b×c×s权重矩阵，a×b定义为卷积核大小，c为通道数，s定义为卷积核数量，b1为偏置项，f为激活函数relu:max(0,x),Y为卷积层输出，*为二维卷积运算操作；
由卷积运算可知，卷积层输出为三维向量，而回归层输入为一维向量，故采用展开层将卷积层输出转变为一维向量，展开层表达式如下：
Yflat＝Reshape(Y,size) (4)
其中，Y为卷积层输出，Yflat为展开层的输出，Reshape为展开函数，size表示转换结果的维数，例如Reshape(Y,(2,3))表示将Y转变为2×3的向量；
展开层输出作为全连接层的输入，全连接层计算表达式如下：
Z＝f(W2Yflat+b2) (5)
其中，Yflat为展开层输出，W2为权重矩阵，b2为偏置项，f为激活函数relu:max(0,x),Z为全连接层输出；
2.2：构建非线性回归预测网络
回归预测模块包含Drop层和回归层。
在损失函数中加入正则化项和随机丢弃部分数据并用0填充，采用第二种方式，并将该层称之为Drop层，Drop层表达式如下：
Zdrop＝Drop(Z,keep_prop) (6)
其中，Z为全连接层输出，Zdrop为Drop层输出，keep_prop为保留数据占数据总量的比例，取值范围为0-1；
由于交通流数据的非线性，采用非线性回归进行预测，回归层表达式如下：
O＝g(W3Zdrop+b3) (7)
其中，Zdrop为卷积层输出，W3为权重矩阵，b3为偏置项，g为激活函数sigmoid:1/(1+exp(-x)),O为全连接层输出。
所述步骤3)的过程如下：
3.1：定义模型目标函数，训练模型
设O为模型预测输出，Label为样本标签数据，j为样本数量，则模型损失函数L如下所示：
针对上述的模型目标函数，通过反向传播算法调解模型每层参数，寻找模型的相对最优参数；
3.2：实现实时交通流的预测
获取实时交通流数据作为上述训练完成模型的输入，实现交通流的实时预测。
本发明的有益效果主要表现在：本发明通过卷积神经网络模型对交通流数据的学习训练，形成了短期交通流预测模型。该模型相比传统技术而言，它可以有效提取交通流数据中的时空信息，更加充分挖掘交通流数据中的信息，故其也有着更高的预测精度。此外，相比传统卷积模型，该模型去除了池化层以及增加了sigmoid非线性回归层，一定程度上避免了有效交通流数据特征的丢失和提高了预测的精度。
随着人们生活水平的不断提高，路面车辆的数量也在不断增加，处理好交通堵塞问题已成为燃眉之急。而提高交通流预测模型精度更是其中不可或缺的一部分。本发明将卷进神经网络模型运用到交通流预测上，将有效提高交通流预测精度。该发明一定程度上可以协助出行者做出更好的出行决断，还可以辅助交管部门做出更合理的交通管制与诱导。
附图说明
图1是卷积神经网络预测模型结构框图。
图2是基于卷积神经网络的交通流预测结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1和图2，一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法，包括以下步骤：
1)建立交通流数据集并对数据集进行预处理，过程如下：
1.1：建立交通流数据集，对数据进行预处理
获取多条路段多天车流量数据构建交通流数据集，数据集形式如下所示。
其中，p表示路段数目，q表示在采样周期T一定情况下采样样本的数量。
考虑到卷积神经网络预测模型中采用了sigmoid回归，将交通流数据实际值域映射到0-1值域，为了确保模型输入输出是在同一量纲，本发明对原始多路段的交通流数据进行了标准化处理。标准化方法为最大最小标准化。
1.2：构建数据集样本矩阵，将数据集分为训练集和测试集
由于二维卷积运算可以提取两个维度(方向)的信息，在交通数据中则对应于时间信息和空间信息，故模型的数据集中的单个样本应包含时空信息。出于对以上的考虑，本发明将数据集中的单个样本设计为以下形式：
矩阵的行向量表示相同路段不同时刻交通流数据的时间信息，列向量表示相同时刻不同路段交通流数据的空间信息。其中，N表示路段数量，n表示历史交通流数据数量；记当前时刻为t，则xi,t-n表示路段i在t-n时刻的交通流数据。
数据集样本矩阵构建完成后，将整个数据集分为训练集和测试集。
2)构建基于卷积神经网络的交通流预测模型，过程如下：
2.1：构建特征提取网络
特征提取模块主要包含卷积层、展开层和全连层。
卷积层采用二维卷积进行计算，该卷积不仅可以提取输入矩阵行向量的交通流数据中的时间信息，还可以提取列向量上的交通流数据中的位置信息。对于单个样本的卷积层计算表达式如下：
Y＝f((m,X,k)*W1+b1) (3)
其中，(m,X,k)为输入矩阵，m表示样本数，k表示通道数，W1为a×b×c×s权重矩阵(a×b定义为卷积核大小，c为通道数，s定义为卷积核数量)，b1为偏置项，f为激活函数relu:max(0,x),Y为卷积层输出，*为二维卷积运算操作。
由卷积运算可知，卷积层输出为三维向量(不考虑样本数量维度)，而回归层输入为一维向量，故采用展开层将卷积层输出转变为一维向量。展开层表达式如下：
Yflat＝Reshape(Y,size) (4)
其中，Y为卷积层输出，Yflat为展开层的输出，Reshape为展开函数，size表示转换结果的维数，例如Reshape(Y,(2,3))表示将Y转变为2×3的向量。
展开层输出作为全连接层的输入，全连接层计算表达式如下：
Z＝f(W2Yflat+b2) (5)
其中，Yflat为展开层输出，W2为权重矩阵，b2为偏置项，f为激活函数relu:max(0,x),Z为全连接层输出。
2.2：构建非线性回归预测网络
回归预测模块主要包含Drop层和回归层。
为了防止模型出现过拟合问题，常用的解决方法有在损失函数中加入正则化项和随机丢弃部分数据并用0填充。本发明中采用第二种方式，并将该层称之为Drop层。Drop层表达式如下：
Zdrop＝Drop(Z,keep_prop) (6)
其中，Z为全连接层输出，Zdrop为Drop层输出，keep_prop为保留数据占数据总量的比例，取值范围为0-1。
由于交通流数据的非线性，本发明采用非线性回归进行预测。回归层表达式如下：
O＝g(W3Zdrop+b3) (7)
其中，Zdrop为卷积层输出，W3为权重矩阵，b3为偏置项，g为激活函数sigmoid:1/(1+exp(-x)),O为全连接层输出。
3)训练卷积神经网络并实现短期交通流的实时预测，过程如下：
3.1：定义模型目标函数，训练模型
设O为模型预测输出，Label为样本标签数据，j为样本数量，则模型损失函数L如下所示：
针对上述的模型目标函数，通过反向传播算法调解模型每层参数，寻找模型的相对最优参数。
3.2：实现实时交通流的预测
获取实时交通流数据(测试集)作为上述训练完成模型的输入，实现交通流的实时预测。
实例：一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法，包括以下步骤：
1)选取实验数据
原始交通流数据集包含10条路段14天的车流量数据(即p＝10,q＝720x14)，所述的数据集中的交通流数据为北京市二环部分路段线圈感应的车流量数据，采样间隔T为2min。
将10条路段前10天的道路交通流数据作为训练数据集，进行模型参数训练。将10条路段后4天的道路交通流数据作为实验数据集，进行算法验证。
2)参数确定
在构建卷积神经网络模型过程中，涉及的主要参数有：路段数量N、历史交通流数据数量n、单批次训练样本数m、通道数k、卷积层权重矩阵W1、卷积层偏置项b1、Reshape层参数size、全连接层权重矩阵W2、全连接层偏置项b2、Drop层参数keep_prop、回归层权重矩阵W3、回归层偏置项b3，各参数设定如表1所示。
表1
3)实验结果
基于实验路段的交通流数据，获取模型的最优参数。本实验主要针对多路段的交通流预测。提取多路段交通流数据，实现多路段的交通流预测。
选取绝对值均方差(MAE)、均方根误差(RMSE)作为道路交通流预测精度的指标，其计算公式分别如下所示：
其中，fi为实际观测流量，
为模型输出的预测流量。
所有实验路段流量预测结果统计分析如表2、表3所示：
表2
表3
Claims (2)
1.一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
1)建立交通流数据集并对数据集进行预处理：根据获取的交通流数据建立交通流数据集，对数据集进行预处理，构建数据集样本矩阵，将数据集分为训练集和测试集；
2)构建基于卷积神经网络的交通流预测模型：搭建单层传统卷积神经网络，去除池化层，构建道路交通流矩阵的特征提取网络，在全连接层后增加sigmoid非线性回归层，构建道路交通流非线性回归预测网络；
3)训练卷积神经网络并实现短期交通流的实时预测：定义模型目标函数，将训练集作为卷积神经网络模型输入，求解模型最优参数从而完成模型训练；利用训练完成的卷积神经网络模型对测试集进行实时交通流预测；
所述步骤1)的过程如下：
1.1：建立交通流数据集，对数据进行预处理
获取多条路段多天车流量数据构建交通流数据集，数据集形式如下所示：
其中，p表示路段数目，q表示在采样周期T一定情况下采样样本的数量；
考虑到卷积神经网络预测模型中采用了sigmoid回归，将交通流数据实际值域映射到0-1值域，为了确保模型输入输出是在同一量纲，对原始多路段的交通流数据进行了标准化处理，标准化方法为最大最小标准化；
1.2：构建数据集样本矩阵，将数据集分为训练集和测试集
由于二维卷积运算提取两个维度的信息，在交通数据中则对应于时间信息和空间信息，故模型的数据集中的单个样本应包含时空信息，将数据集中的单个样本设计为以下形式：
矩阵的行向量表示相同路段不同时刻交通流数据的时间信息，列向量表示相同时刻不同路段交通流数据的空间信息，其中，N表示路段数量，n表示历史交通流数据数量；记当前时刻为t，则xi t-n表示路段i在t-n时刻的交通流数据；
数据集样本矩阵构建完成后，将整个数据集分为训练集和测试集；
所述步骤2)的过程如下：
2.1：构建特征提取网络
特征提取模块包含卷积层、展开层和全连层；
卷积层采用二维卷积进行计算，该卷积不仅可以提取输入矩阵行向量的交通流数据中的时间信息，还可以提取列向量上的交通流数据中的位置信息，对于单个样本的卷积层计算表达式如下：
Y＝f((m,X,k)*W1+b1) (3)
其中，(m,X,k)为输入矩阵，m表示样本数，k表示通道数，W1为a×b×c×s权重矩阵，a×b定义为卷积核大小，c为通道数，s定义为卷积核数量，b1为偏置项，f为激活函数relu:max(0,x),Y为卷积层输出，*为二维卷积运算操作；
由卷积运算可知，卷积层输出为三维向量，而回归层输入为一维向量，故采用展开层将卷积层输出转变为一维向量，展开层表达式如下：
Yflat＝Reshape(Y,size) (4)
其中，Y为卷积层输出，Yflat为展开层的输出，Reshape为展开函数，size表示转换结果的维数，例如Reshape(Y,(2,3))表示将Y转变为2×3的向量；
展开层输出作为全连接层的输入，全连接层计算表达式如下：
Z＝f(W2Yflat+b2) (5)
其中，Yflat为展开层输出，W2为权重矩阵，b2为偏置项，f为激活函数relu:max(0,x),Z为全连接层输出；
2.2：构建非线性回归预测网络
回归预测模块包含Drop层和回归层；
在损失函数中加入正则化项和随机丢弃部分数据并用0填充，采用第二种方式，并将该层称之为Drop层，Drop层表达式如下：
Zdrop＝Drop(Z,keep_prop) (6)
其中，Z为全连接层输出，Zdrop为Drop层输出，keep_prop为保留数据占数据总量的比例，取值范围为0-1；
由于交通流数据的非线性，采用非线性回归进行预测，回归层表达式如下：
O＝g(W3Zdrop+b3) (7)
其中，Zdrop为卷积层输出，W3为权重矩阵，b3为偏置项，g为激活函数sigmoid:1/(1+exp(-x)),O为全连接层输出；
所述步骤3)的过程如下：
3.1：定义模型目标函数，训练模型
设O为模型预测输出，Label为样本标签数据，j为样本数量，则模型损失函数L如下所示：
针对上述的模型目标函数，通过反向传播算法调解模型每层参数，寻找模型的相对最优参数；
3.2：实现实时交通流的预测
获取实时交通流数据作为上述训练完成模型的输入，实现交通流的实时预测。
2.如权利要求1所述的一种基于卷积神经网络结构的交通流预测方法，其特征在于，所述步骤1)中，使用多条路段多天交通流数据构成数据集矩阵，对数据集进行预处理：采用最大最小标准化方法对数据集进行标准化处理；使用数据集中多条路段多个历史流量数据构成数据集样本矩阵，将其下一时刻的流量数据作为标签数据矩阵并将预处理后的数据集分为训练集和测试集两部分。
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