CN110942637A - 基于空域图卷积神经网络的scats系统道路交通流预测方法 - Google Patents

基于空域图卷积神经网络的scats系统道路交通流预测方法 Download PDF

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CN110942637A CN201911298731.8A CN201911298731A CN110942637A CN 110942637 A CN110942637 A CN 110942637A CN 201911298731 A CN201911298731 A CN 201911298731A CN 110942637 A CN110942637 A CN 110942637A
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Abstract

一种基于空域图卷积神经网络的SCATS系统道路交通流预测方法，首先将车道作为节点，根据交通邻接矩阵得到具有相互连接的节点，将有连接节点的相关性从高到低进行排序，然后找到每个目标节点的邻域节点，将目标节点及其邻域节点的交通流状态数据构建高阶邻域交通状态矩阵作为CNN的输入，最后得到被预测车道的交通流状态预测结果。本发明充分挖掘了交通流状态时间和空间的相关性，既提高了准确性也增强了随机结果的抗干扰性。

Description

基于空域图卷积神经网络的SCATS系统道路交通流预测方法
技术领域
本发明属于智能交通预测领域，涉及一种SCATS系统道路交通流预测方法。
背景技术
如今生活水平的提高和汽车制造工艺的进步导致汽车的拥有量显著提高，在汽车给我们的生活带来便利的时候也带来了不少问题，其中与生活息息相关的就是城市道路拥堵问题。缓解拥堵问题首先要合理分配城市道路资源，道路交通流状态预测能够在很大程度上帮助城市空间的合理分配。
目前广泛运用的预测模型有：历史平均模型、时间序列模型、自回归滑动平均模型、非参数回归模型等。而这些模型在时间和空间上的关联性都不足以充分挖掘时空特征，不能准确预测交通流状态。
发明内容
为了克服已有技术无法准确预测交通流状态的不足，本发明提供了一种基于空域图卷积神经网络的SCATS系统道路交通流预测方法，可以将被预测道路与其邻域道路结合预测未来时刻的交通流状态，预测结果抗随机干扰能力较强。该方法利用被预测道路与其邻域道路的历史交通流状态预测被预测道路的未来交通流状态，即分别实现对流量的预测
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于空域图卷积神经网络的SCATS系统道路交通流预测方法，包括以下步骤：
(1)构建目标节点的邻域：根据车道邻接矩阵得到与被预测车道有连接的车道，通过对每条车道的相关性进行排序，选取被预测车道含有阈值K个节点的邻域；
(2)基于CNN构建道路交通流状态预测模型：将每条被预测车道及其邻域车道的交通流状态构成时间序列上的高阶邻域交通状态向量，由交通状态向量得到时间序列上的高阶邻域交通状态矩阵，并将其作为CNN模型的输入，实现交通流状态预测。
进一步，所述步骤(1)的过程如下：
步骤1.1：构建交通道路网络
将网络记作G＝(V,E)，其中V是节点集合，E是边的集合，G为无向图。边图L(G)＝(VL,EL)是表示G的边邻接结构的图，L(G)中的节点VL是G中有序的边，即VL＝{(i'→j')；(i',j')∈E}∪{(j'→i')；(i',j')∈E}，故|VL|＝2|E|。将车道定义为节点，车道间的连接关系定义为边，构建了一个无向的道路交通网络边图L(G)＝(VL,EL)，道路交通网络边图L(G)＝(VL,EL)的邻接矩阵定义为
Figure BDA0002321314030000021
找出相互有连接关系的车道并构造交通道路网络，设第i条车道和第j条车道有直接物理连接，则邻接矩阵中Aij为1，否则为0，表达式为：
Figure BDA0002321314030000022
步骤1.2：计算与中心节点车道有连接的车道的相关性
根据步骤1.1找到的有直接连接的节点，利用皮尔逊相关系数公式计算出相互连接的车道的相关性：
Figure BDA0002321314030000023
其中，pij表示第i条车道与第j条车道的相关系数，T为交通流状态的采样时段数，xil和xjl分别为第i条车道和第j条车道在第l时刻的交通流状态数据(0<l≤T,l∈N*)，
Figure BDA0002321314030000031
和
Figure BDA0002321314030000032
为采样时段内这两条车道交通流状态数据的平均值；
步骤1.3：根据节点相关性构建节点的高阶邻域
第i个节点的一阶邻域节点为第
Figure BDA0002321314030000033
节点，第i11个节点的一阶邻域为第
Figure BDA0002321314030000034
节点，第i21个节点的一阶邻域为第
Figure BDA0002321314030000035
节点，以此类推，第i(N-1)1个节点的一阶邻域为
Figure BDA0002321314030000036
且均已按相关性从大到小排列，其中，
Figure BDA0002321314030000037
下标的第一位N表示第i个节点的N阶邻域，pN表示在N阶邻域中的排序。设定邻域节点个数阈值为K；
若p1+p2+p3+…+pn≥K(1≤n≤N,n∈N*)，则选取到第i个节点的n阶邻域；
若
Figure BDA0002321314030000038
则选取到第i个节点的n+1阶邻域；
综上，第i条车道的邻域节点序列记为{i1,i2,…,iK}。
再进一步，所述步骤(2)中，基于CNN构建道路交通拥堵的传播预测模型的过程如下：
步骤2.1：对输入CNN的矩阵做预处理
将矩阵中数据进行归一化，采用的归一化方法是最大最小归一化，计算公式为：
Figure BDA0002321314030000039
其中，Xit表示第i条车道在t时刻的交通流状态数据，Xi.min、Xi.max分别表示每条车道交通流量数据的最小值与最大值；
将第i条车道及其邻域车道的交通流状态数据作为CNN的输入向量，记作
Figure BDA0002321314030000041
n为交通网络中的车道总数，K为邻域节点个数阈值，其中
Figure BDA0002321314030000042
Figure BDA0002321314030000043
代表第
Figure BDA0002321314030000044
条车道共计Γ个时刻的交通流状态数据，Γ为输入CNN的时刻数，
Figure BDA0002321314030000045
表示第
Figure BDA0002321314030000046
条车道在t时刻的交通流状态数据；
步骤2.2：选取适当的激活函数，对输入进行池化操作
激活函数能将非线性特性引入卷积神经网络，选择ReLU作为激活函数，线性整流函数(ReLU)用于隐层神经元的输出，公式如下：
Figure BDA0002321314030000047
卷积神经网络中卷积的计算公式为：
Figure BDA0002321314030000048
其中，Wk,l是权重矩阵，Xi k,l是输入的交通流状态向量，
Figure BDA0002321314030000049
是第i条车道卷积后的输出；
池化层对卷积得到的结果进行池化，池化层可以减少参数个数，采用的是最大池化，最大池化可以提取出最明显的特征，池化操作采用的是2×2的池化窗口，故每次提取出4个值中的最大值，卷积层和池化层的输入是一维向量，第一层卷积层和池化层的输入是交通流状态数据，池化窗口大小为p×q，则池化层的操作为：
Figure BDA00023213140300000410
其中，c1为卷积核的个数。由于卷积层和池化层的计算，输入参数的数目大大减小，全连接层将上一层的输出展开成一维数据，并连接到每个神经元上，得到最终输出。
Figure BDA0002321314030000051
Figure BDA0002321314030000052
其中，
Figure BDA0002321314030000053
是输出的第i条车道预测交通流量。
本发明的技术构思为：该方法首先将车道作为节点，根据交通邻接矩阵得到具有相互连接的节点，将有连接节点的相关性从高到低进行排序，然后找到每个目标节点的邻域节点，将目标节点及其邻域节点的交通流状态数据构建高阶邻域交通状态矩阵作为CNN的输入，最后得到被预测车道的交通流状态预测结果。充分挖掘了交通流状态时间和空间的相关性，既提高了准确性也增强了随机结果的抗干扰性。本发明的预测流程图如图1所示。
本发明的有益效果主要表现在：本发明利用每个目标节点及与其相关性较高的邻域节点的历史流量，实现对目标节点的未来交通流状态的预测。把邻域节点的影响考虑到道路网络交通流状态的预测中，提高了交通流状态的预测精度和抗随机干扰的能力。
交通流状态预测对缓解城市交通流状态起关键作用，本发明实现的是短时交通流预测。
附图说明
图1是空域图卷积交通流状态预测模型结构图。
图2是邻域节点选择过程。
图3是K＝1时空域图卷积神经网络的流量预测结果。
图4是K＝2时空域图卷积神经网络的流量预测结果。
图5是K＝4时空域图卷积神经网络的流量预测结果。
图6是K＝6时空域图卷积神经网络的流量预测结果。
图7是K＝8时空域图卷积神经网络的流量预测结果。
图8是K＝9时空域图卷积神经网络的流量预测结果。
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～图8，一种基于空域图卷积神经网络的道路交通流预测方法，包括以下步骤：
(1)将被预测车道作为一个目标节点，构建该目标节点的高阶邻域的步骤：根据邻接矩阵得到与中心节点有连接的所有节点列表，基于皮尔逊系数计算目标节点与连接节点相关性，对目标节点与其连接节点的相关性进行排序，选取中心节点的高阶邻域，过程如下：
步骤1.1：构建交通道路网络的步骤
将网络记作G＝(V,E)，其中V是节点集合，E是边的集合，G为无向图，边图L(G)＝(VL,EL)是表示G的边邻接结构的图，L(G)中的节点VL是G中有序的边，即VL＝{(i'→j')；(i',j')∈E}∪{(j'→i')；(i',j')∈E}，故|VL|＝2|E|，将车道定义为节点，车道间的连接关系定义为边，构建了一个无向的道路交通网络边图L(G)＝(VL,EL)，道路交通网络边图L(G)＝(VL,EL)的邻接矩阵定义为
Figure BDA0002321314030000061
找出相互有连接关系的车道并构造交通道路网络，设第i条车道和第j条车道有直接物理连接，则邻接矩阵中Aij为1，否则为0，表达式为：
Figure BDA0002321314030000062
步骤1.2：计算与中心节点车道有连接的车道的相关性
根据步骤1找到的有直接连接的节点，利用皮尔逊相关系数公式计算出相互连接的车道的相关性：
Figure BDA0002321314030000071
其中，pij表示第i条车道与第j条车道的相关系数，T为交通流状态的采样时段数，xil和xjl分别为第i条车道和第j条车道在第l时刻的交通流状态数据(0<l≤T,l∈N*)，
Figure BDA0002321314030000072
和
Figure BDA0002321314030000073
为采样时段内这两条车道交通流状态数据的平均值；
步骤1.3：根据节点相关性构建节点的高阶邻域
第i个节点的一阶邻域节点为第
Figure BDA0002321314030000074
节点，第i11个节点的一阶邻域为第
Figure BDA0002321314030000075
节点，第i21个节点的一阶邻域为第
Figure BDA0002321314030000076
节点，以此类推，第i(N-1)1个节点的一阶邻域为
Figure BDA0002321314030000077
且均已按相关性从大到小排列，其中，
Figure BDA0002321314030000078
下标的第一位N表示第i个节点的N阶邻域，pN表示在N阶邻域中的排序。设定邻域节点个数阈值为K；
若p1+p2+p3+…+pn≥K(1≤n≤N,n∈N*)，则选取到第i个节点的n阶邻域；
若
Figure BDA0002321314030000079
则选取到第i个节点的n+1阶邻域；
综上，第i条车道的邻域节点序列记为{i1,i2,…,iK}；
(2)基于CNN构建道路交通流状态预测模型：将每条被预测车道及其邻域车道的交通流状态构成时间序列上的高阶邻域交通状态向量，由交通状态向量得到时间序列上的高阶邻域交通状态矩阵，并将其作为CNN模型的输入，实现交通流状态预测；
基于CNN构建道路交通拥堵的传播预测模型的过程如下：
步骤2.1：对输入CNN的矩阵做预处理
将矩阵中数据进行归一化，采用的归一化方法是最大最小归一化，计算公式为：
Figure BDA0002321314030000081
其中，Xit表示第i条车道在t时刻的交通流状态数据，Xi.min、Xi.max分别表示每条车道交通流量数据的最小值与最大值；
将第i条车道及其邻域车道的交通流状态数据作为CNN的输入向量，记作
Figure BDA0002321314030000082
n为交通网络中的车道总数，K为邻域节点个数阈值，其中
Figure BDA0002321314030000083
Figure BDA0002321314030000084
代表第
Figure BDA0002321314030000085
条车道共计Γ个时刻的交通流状态数据，Γ为输入CNN的时刻数，
Figure BDA0002321314030000086
表示第
Figure BDA0002321314030000087
条车道在t时刻的交通流状态数据；
步骤2.2：选取适当的激活函数，对输入进行池化操作
激活函数能将非线性特性引入卷积神经网络，选择ReLU作为激活函数，线性整流函数(ReLU)用于隐层神经元的输出，公式如下：
Figure BDA0002321314030000088
卷积神经网络中卷积的计算公式为：
Figure BDA0002321314030000089
其中，Wk,l是权重矩阵，Xi k,l是输入的交通流状态向量，
Figure BDA00023213140300000810
是第i条车道卷积后的输出；
池化层对卷积得到的结果进行池化，池化层可以减少参数个数。本发明采用的是最大池化，最大池化可以提取出最明显的特征，池化操作采用的是2×2的池化窗口，故每次提取出4个值中的最大值。卷积层和池化层的输入是一维向量，第一层卷积层和池化层的输入是交通流状态数据，池化窗口大小为p×q，则池化层的操作为：
Figure BDA0002321314030000091
其中，c1为卷积核的个数。由于卷积层和池化层的计算，输入参数的数目大大减小，全连接层将上一层的输出展开成一维数据，并连接到每个神经元上，得到最终输出。
Figure BDA0002321314030000092
Figure BDA0002321314030000093
其中，
Figure BDA0002321314030000094
是输出的第i条车道预测交通流量。
实施例2：实际实验中的数据
(1)选取实验数据
本实验数据集来源为杭州江干区线圈检测系统，实验选取74条车道的流量数据，数据采样周期为15分钟，数据采集时间范围为2017年6月1日到6月30日，采样间隔T为15min。
每个车道作为一个节点，输入历史流量预测未来流量。将2880个交通状态矩阵的前70％作为训练集数据，进行模型参数训练，剩下30％的交通状态矩阵作为测试数据集，进行算法验证。
(2)参数确定
本发明的实验结果是基于Tensorflow环境下实现的，整个实验模型的框架基于Keras搭建。激活函数选择ReLU函数，层数设置为1层，池化层选择最大最小池化，模型训练迭代次数选择50，卷积核大小为5*5，每次迭代训练批次大小为16，采用Adam优化器优化模型参数。
(3)实验结果
本发明实验实现了道路短时拥堵传播的目的，通过训练集进行模型训练，测试集进行模型预测性能的检验。
本实验选取均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)作为交通流状态预测精度的指标，其计算公式为：
Figure BDA0002321314030000101
Figure BDA0002321314030000102
其中，
Figure BDA0002321314030000103
为模型预测的交通流状态数据，yi为真实的交通状态数据，n为预测正确的个数，N为道路网络中车道总数。
K表示邻域中节点数，根据K＝1、2、4、6、8、9,的情况，比较所有试验道路交通流状态预测结果统计如下表：
表1为结合邻域的交通流量预测表现对比
Figure BDA0002321314030000104
表1
表2为不结合邻域的交通流量各模型预测表现
模型 RMSE MAE
GRU 10.830234 6.181411
LSTM 10.5196905 6.099629
CNN 12.095906 6.869479
表2。

Claims (3)

1.一种基于空域图卷积神经网络的SCATS系统道路交通流预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)构建目标节点的邻域：根据车道邻接矩阵得到与被预测车道有连接的车道，通过对每条车道的相关性进行排序，选取被预测车道含有阈值K个节点的邻域；
(2)基于CNN构建道路交通流状态预测模型：将每条被预测车道及其邻域车道的交通流状态构成时间序列上的高阶邻域交通状态向量，由交通状态向量得到时间序列上的高阶邻域交通状态矩阵，并将其作为CNN模型的输入，实现交通流状态预测。
2.如权利要求1所述的一种基于空域图卷积神经网络的SCATS系统道路交通流预测方法，其特征在于，所述步骤(1)的过程如下：
步骤1.1：构建交通道路网络
将网络记作G＝(V,E)，其中V是节点集合，E是边的集合，G为无向图，边图L(G)＝(VL,EL)是表示G的边邻接结构的图，L(G)中的节点VL是G中有序的边，即VL＝{(i'→j')；(i',j')∈E}∪{(j'→i')；(i',j')∈E}，故|VL|＝2|E|，将车道定义为节点，车道间的连接关系定义为边，构建了一个无向的道路交通网络边图L(G)＝(VL,EL)，道路交通网络边图L(G)＝(VL,EL)的邻接矩阵定义为
Figure FDA0002321314020000011
找出相互有连接关系的车道并构造交通道路网络，设第i条车道和第j条车道有直接物理连接，则邻接矩阵中Aij为1，否则为0，表达式为：
Figure FDA0002321314020000012
步骤1.2：计算与中心节点车道有连接的车道的相关性
根据步骤1.1找到的有直接连接的节点，利用皮尔逊相关系数公式计算出相互连接的车道的相关性：
Figure FDA0002321314020000013
其中，pij表示第i条车道与第j条车道的相关系数，T为交通流状态的采样时段数，xil和xjl分别为第i条车道和第j条车道在第l时刻的交通流状态数据(0<l≤T,l∈N*)，
Figure FDA0002321314020000014
和
Figure FDA0002321314020000015
为采样时段内这两条车道交通流状态数据的平均值；
步骤1.3：根据节点相关性构建节点的高阶邻域
第i个节点的一阶邻域节点为第
Figure FDA0002321314020000021
节点，第i11个节点的一阶邻域为第
Figure FDA0002321314020000022
节点，第i21个节点的一阶邻域为第
Figure FDA0002321314020000023
节点，以此类推，第i(N-1)1个节点的一阶邻域为
Figure FDA0002321314020000024
且均已按相关性从大到小排列，其中，
Figure FDA0002321314020000025
下标的第一位N表示第i个节点的N阶邻域，pN表示在N阶邻域中的排序，设定邻域节点个数阈值为K；
若p1+p2+p3+…+pn≥K(1≤n≤N,n∈N*)，则选取到第i个节点的n阶邻域；
若
Figure FDA0002321314020000026
则选取到第i个节点的n+1阶邻域；
综上，第i条车道的邻域节点序列记为{i1,i2,…,iK}。
3.如权利要求1或2所述的一种基于空域图卷积神经网络的SCATS系统道路交通流预测方法，其特征在于，所述步骤(2)中，基于CNN构建道路交通拥堵的传播预测模型的过程如下：
步骤2.1：对输入CNN的矩阵做预处理
将矩阵中数据进行归一化，采用的归一化方法是最大最小归一化，计算公式为：
Figure FDA0002321314020000027
其中，Xit表示第i条车道在t时刻的交通流状态数据，Xi.min、Xi.max分别表示每条车道交通流量数据的最小值与最大值；
将第i条车道及其邻域车道的交通流状态数据作为CNN的输入向量，记作
Figure FDA0002321314020000028
n为交通网络中的车道总数，K为邻域节点个数阈值，其中
Figure FDA0002321314020000029
Figure FDA00023213140200000210
代表第
Figure FDA00023213140200000211
条车道共计Γ个时刻的交通流状态数据，Γ为输入CNN的时刻数，
Figure FDA00023213140200000212
表示第
Figure FDA00023213140200000213
条车道在t时刻的交通流状态数据；
步骤2.2：选取适当的激活函数，对输入进行池化操作
激活函数能将非线性特性引入卷积神经网络，选择ReLU作为激活函数，线性整流函数(ReLU)用于隐层神经元的输出，公式如下：
Figure FDA00023213140200000214
卷积神经网络中卷积的计算公式为：
Figure FDA00023213140200000215
其中，Wk,l是权重矩阵，Xi k,l是输入的交通流状态向量，
Figure FDA0002321314020000035
是第i条车道卷积后的输出；
池化层对卷积得到的结果进行池化，池化层可以减少参数个数，采用的是最大池化，最大池化可以提取出最明显的特征，池化操作采用的是2×2的池化窗口，故每次提取出4个值中的最大值，卷积层和池化层的输入是一维向量，第一层卷积层和池化层的输入是交通流状态数据，池化窗口大小为p×q，则池化层的操作为：
Figure FDA0002321314020000031
其中，c1为卷积核的个数，由于卷积层和池化层的计算，输入参数的数目大大减小，全连接层将上一层的输出展开成一维数据，并连接到每个神经元上，得到最终输出；
Figure FDA0002321314020000034
Figure FDA0002321314020000032
其中，
Figure FDA0002321314020000033
是输出的第i条车道预测交通流量。
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