（交通信息工程及控制专业论文）城市道路短时交通流预测.pdf

五邑大学硕士学位论文 摘要 智能交通系统的宗旨，就是利用丰富的交通检测数据，对未来的交通流状态进 行预测，对于最大效率的利用快速路资源，减少出行者时间，减少快速路交通拥挤 与交通事故。 短时交通流预测是道路交通控制系统、交通流诱导系统等领域需要解决的首要 问题之一。研究短时交通流预测的理论和方法，从而实现比较准确地预测未来5 分 钟甚至更短时间的道路交通流状况，对于缓解城市交通堵塞、避免社会资源浪费有 着重要的意义和应用价值。 本文以城市道路网络中典型的两相邻交叉口为研究对象，考虑交叉路口过去若 干时刻的交通流量与上游路口相关转向的交通流量，建立了以小波分解的a r 模型 进行第一步预测，再结合神经网络进行第二步预测的混合预测方法。 通过分析城市路口交通流样本数据的特点，短时交通流表现出强烈的非线性、 时变性、不确定性，以及与上游路口交通流的相关性。单一的预测方法很难达到预 测精度的要求，因此，本文提出将交通流数据先进行“频率”分解，首先利用小波变 换将交通流数据进行滤波，将各种不确定因素造成的交通流突变的成分按照频率段 过滤到4 个频段上，得到一个基本数据序列以及4 个不同频段的干扰信号数据序 列，这样分解后的各组数据都成为成分相对简单、数据变化比较平稳的数据列。然 后利用a r 模型对不同频段上的分解数据分别进行预测，再将各序列预测结果相加 得到第一步预测。最后结合上游路口相关转向的交通流量用神经网络进行第二步预 测，得到精度较高的总体交通流预测结果。 关键词短时交通流预测，a r 模型，神经网络，混合预测 五邑大学硕士学位论文 a bs t r a c t o nt h eb a c kg r o u n do ft h ei t s ( i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ) ，h o wt om a k ef u l lu s eo ft h e t r a f f i cd a t ac o l l e c t e dt ot h er t m st of o r e c a s tt h et r a f f i cc o n d i t i o ni nt h eu r b a nr o a d ，i sm e a n i n g f u l a n dv a l u a b l ei nt h e o r ya n dp r a c t i c et oi m p r o v et h ee f f i c i e n c yo ft r a n s p o r t a t i o n ，t os a v et h et r a v e l e r s t i m ea n dt or e d u c et r a f f i cja ma n dt r a f f i ca c c i d e n t t h es h o r t t i m et r a f f i cf l o wp r e d i c t i o ni so n eo ft h ec h i e fp r o b l e m sn e e d i n gt ob es o l v e di nt h e f i e l do ft r a f f i cc o n t r o l l i n g ，v e h i c l eg u i d a n c ea n ds oo n i ti si m p o r t a n tf o ru st os t u d yt h em e t h o da n d t h e o r yo np r e d i c t i n gt h et r a f f i cc o n d i t i o ni nt h ef u t u r e5m i n u t eo rs h o r t e r w e l ls o c i a lp r e d i c t i o ni s v a l u a b l ef o ra l l e v i a t i n gt r a f f i cj a mi nt h ec i t ya n da v o i d i n gt h er e s o u r c ew a s t i n g c o n s i d e r i n gt r a f f i cf l o wi n t h ei n t e r s e c t i o ni nt h ep a s tc e r t a i nt i m e sa n di nt h e a d ja c e n t i n t e r s e c t i o n ，t h i sp a p e rd e v e l o p sam i xp r e d i c t e dm o d e lw h i c hb a s e do nt i m es e r i e sm o d e lf o rt h ef i r s t s t e pp r e d i c t i o n a n dn e u t r a ln e t w o r kf o rt h es e c o n ds t e pp r e d i c t i o nt op r e d i c tt h et r a f f i cf l o wi nt h e t w oa d j a c e n ti n t e r s e c t i o n so fa nu r b a ns t r e e tn e t w o r k b ya n a l y s i so ft h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h es a m p l e sf r o mas t r e e tc o r n e rt r a n s p o r t a t i o nf l o w , t h e c o n c l u s i o nc a nb ed r a w nt h a tb e c a u s et h ed a t ao fs h o r tt i m et r a n s p o r t a t i o nf l o wi sn o n l i n e a r , t i m e - v a r i a n ta n du n c e r t a i n ，u s i n go n ee s t i m a t em e t h o dc a n tm e e tt h er e q u i r e m e n to fp r e d i c t i o n a c c u r a c y a c c o r d i n g l y , t h i st h e s i sd e c o m p o s e st h et r a n s p o r t a t i o nf l o wd a t ai nf r e q u e n c yd o m a i n f i r s t l yw a v e l e tt r a n s f o r m a t i o ni s s u e dt of i l t e rt r a n s p o r t a t i o nf l o w , a n dt h e na c c o r d i n gt of r e q u e n c y t h ec o m p o s i t i o n so ft h et r a n s p o r t a t i o ns u d d e nc h a n g et h a tr e s u l t sf r o mu n c e r t a i n t ya r ed e c o m p o s e dt o f o u rf r e q u e n c ys e g m e n t s 。a f t e rt h i sp r o c e d u r et h es i g n a li sd e c o m p o s e di n t oo n eb a s i cs i g n a ls e r i a l a n df o u rs i g n a ls e r i a l so nd i f f e r e n tf r e q u e n c y , w h i c ha r ea l ls t e a d ys i g n a ls e r i a l s t h e nu s i n gt h ea r m o d e lo nt h ed a t ao fd i f f e r e n tf r e q u e n c ym a k e st h ep r e d i c t i o n t h e n ，a l lt h ep r e d i c tr e s u l t sa r ea d d e d u pf o rt h ef i r s ts t e pp r e d i c t i o n a tl a s t ，u s i n gn e u r a ln e t w o r km o d e lo nt h ed a t ao ft h ef i r s ts t e p p r e d i c t i o na n dt h ea d j a c e n ti n t e r s e c t i o nm a k e st h es e c o n ds t e pp r e d i c t i o n b yc o m p a r i s o ni ts h o w s t h a tt h em e t h o do b t a i n st h eh i g hp r e d i c t i o nr e s u l t k e yw o r d ：s h o r t t i m et r a n s p o r t a t i o nf o r e c a s t ，a rm o d e l ，n e u t r a ln e t w o r k ，m i xp r e d i c t i o n n 本人声明 我声明，本论文及其研究工作由本人在导师指导下独立完成，完成论文所用的 一切资料均己在参考文献中列出。 作者：张蕊 签字：致岛 2 0 0 8 年4 月2 5 日 五邑大学硕士学位论文 第一章绪论弟一早三百y 匕 交通系统是社会经济发展的基础设施，在国民经济中占有重要的地位。交通问 题解决的好与坏，直接影响着国民经济的发展与人民生活质量的提高。发达国家早 在6 0 年代甚至更早的时间就开始对交通控制问题进行研究，并做了大量的基础性 工作，自1 9 9 4 年起，各国统一将交通控制系统命名为i t s ( i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t s y s t e m s ) ，我国称之为“智能交通系统”。智能交通系统的根本任务是对交通流进行 控制和诱导，使道路交通保持畅通。 本章主要介绍国内外i t s 的发展概况及其研究现状和存在的问题。 1 1i t s 国内、外发展概述 当今世界各国的大城市无不存在着交通拥挤问题【l 】。交通问题在一定程度上已 经成为制约经济、社会稳定发展的“瓶颈”问题。然而有限的土地和经济使得道路建 设不可能达到相对满意的里程数，所以就需要在不扩张路网规模的前提下，综合运 用现代信息与通讯技术等手段来提高交通运输的效率以提高交通路网的通行能力。 近2 0 年来，系统科学和信息科学技术的迅猛发展为各国从根本上解决交通问 题提供了有效的理论基础，研究人员们用系统的观点进行思考，将人、车、路综合 起来，并把先进的计算机、通信、控制技术运用于交通系统，于是i t s 应运而生。 i t s 作为一个概念性名词出现于1 9 9 4 年1 2 】，但其雏形可以追溯到2 0 世纪6 0 年代出现在美国的静态路径诱导、计算机交通控制等技术，不过当时其重要程度还 没有显现出来。然而进入2 0 世纪9 0 年代以来，i t s 研究突然以惊人的速度发展 壮大起来，许多国家竟相投以巨资进行i t s 的研究与开发，目前，世界上每年对i t s 的总投入超过2 0 0 亿美元，国际i t s 领域已形成美国、欧洲、日本三强鼎立的局 面。 美国是世界上最早进行i t s 研究的国家之一【3 】。在2 0 世纪7 0 年代，开发了 电子道路诱导系统，从1 9 8 6 年开始对i t s 的重要课题进行研究。1 9 9 0 年8 月成 立了“美国智能交通运输系统协会”i v h s a m e r i c a ( i n t e l l i g e n tv e h i c l eh i g h w a y s y s t e m ) ，1 9 9 4 年9 月将其名称改为i t sa m e r i c a ，并成为美国联邦运输部的政府 咨询机构。1 9 9 1 年美国国会通过了“综合地面运输效率方案”，将i t s 的研究作为 五邑大学硕士学位论文 大规模国家综合开发项目，并确定由美国运输部负责全国的i t s 发展工作。1 9 9 5 年 3 月，美国运输部正式发布了“国家智能交通系统项目规划”，规定了智能交通系统 的7 个子系统和2 9 个服务功能，并确定了到2 0 0 5 年的发展计划。 日本对智能交通系统的研究较早【4 】，1 9 7 3 年，以通产省为主开发的综合汽车交 通控制系统( c a c s ) ，即车载交互式路线引导显示系统【5 】，这是智能交通系统的雏形。 后来，又研制了电子路线引导系统( e r g s ) 。汽车综合交通控制系统和“智能车辆道 路系统”：简称i v h s ，被认为是日本最早i t s 的项目，当时在世界上处于领先地 位。 从1 9 9 4 年开始，日本建设省组织了以丰田公司为首的2 5 家公司进行了自动 高速公路无人驾驶系统的研究与开发【6 】。无人驾驶系统除了对车辆的加速，减速、 制动和转向等一系列操作进行自动驾驶外，还考虑到临近车辆和行人，做到既能够 超车又不会导致交通事故的发生。1 9 9 6 年9 月在正式投入使用的高速公路上进行 了往返1 l k m 的系统试验，试验内容包括连续自动驾驶和防撞、防脱线等安全行驶 系统，取得了令人满意的效果。 由日本警察厅、邮政省和建设省主持的车辆信息与管理系统以向驾驶员提供道 路交通信息，以道路交通安全通畅为目的，已经开始进入应用化试验阶段，目前在 日本东京、长野等城市周围已经建立了服务系统。装载有接收此类交通信息设施和 车载路径导航装置的车辆已经超过5 0 0 万辆，并且仍在以每年至少1 0 0 万辆的速 度增加。1 9 9 8 年，车载路径导航装置( v 1 c s ) 系统的服务范围从关东地区经中部地 区发展到了关西地区，到2 0 0 2 年覆盖了日本的主要城市。 日本制定了智能道路计划和先进安全型汽车计划。在计划中，将用先进的通信 设施不断向车辆发送各种交通信息，所有的收费站都不需停车交费，能以较快的速 度通行，道路与车辆可高度协调，道路可以提供必要信息以便车辆进行自动驾驶。 在欧洲【7 1 ，1 9 8 6 年以奔驰汽车公司为主的欧洲1 4 家汽车公司进行了民间主导 的高效安全的欧洲交通体系计划即p r o m e t h e u s ( p r o g r a mf o ra ne u r o p e a nt r a f f i c w i t hh i g h e s te f f i c i e n c ya n du n p r e c e d e n t e ds a f e t y ) 研究计划，其主要目的是开发高性 能汽车。奔驰公司生产了一辆被称为“维塔”牌的智能汽车，装有一套汽车自动驾驶 系统，已实现无人驾驶自动行驶了一万多公里。该车装有18 台袖以及自动控制的 踏板和方向盘等。当汽车驶出车库时，它会自动打开安装在车身两侧、前后的电子 眼睛。这些电子眼睛能看清楚汽车前后1 0 0 m 和两侧7 m 的周围环境，用三种颜色 2 五邑大学硕士学位论文 红、蓝、绿区分的彩色图像，分别沿三条线路进入汽车行李箱中的一台随车计算机。 这台计算机由1 2 个微处理器组成，可每秒1 2 次处理由1 8 台摄像机拍摄的图像， 用来发现正在接近的物体、行人或其它车辆的各种征兆。该汽车驾驶系统不仅能预 测所见目标的距离，而且还能计算出目标的移动速度，以及测出自己在路途中的位 置。如果发现自己离前方的汽车太近，计算机就会发出命令，进行紧急刹车，以保 持安全距离。如果两侧的摄像机看到有超车的机会，计算机也会命令加大油门超车， 然后再重新调整到原来的状态。此外，自动驾驶系统还能识别道路的标志，如限速 和禁止超车等标志，按这些标志的要求行驶，不会发生违章。 1 9 8 7 年，欧共体运输部长联席会议开始筹划“集成化道路运输环境系统” ( s o c r a t e s ) 。从1 9 8 9 年开始，在伦敦高森伯格和德国南部海森州地区实施欧洲 集成道路交通环境计划，这个计划主要具有以下智能交通功能：动态导航，可提供 动态路网信息和实时交通信息；先进的交通车流控制；车队管理，给出车队实时的 所在位置及道路状况报警；停车场管理及信息系统，它从各停车场获得信息并及时 通知车队，以便找到最佳的停车位置；公共交通管理与信息系统，含公共车辆动态 调度表、旅客信息系统和公共交通车队信息；危险状态报警，给司机提供前方发生 交通事故或者大雾、冰雪预报；紧急救援；自动收费；旅游信息，提供旅馆位置、 状态、加油站信息等。 现在欧洲在i t s 方面主要在进行交通通信、移动通信平台、交通信息服务等方 面的开发和应用【8 】，将利用这些系统提供应急呼叫、远程诊断( 指对汽车故障) 、导航、 交通信息、旅游信息和预订、道路收费、货运和车辆管理以及针对步行者的定位、 找路和实时信息服务等。， 我国i t s 的发展始于2 0 世纪7 0 年代末的城市交通信号控制实验研究，但真 正迅速发展起来的是在2 0 世纪9 0 年代中期以后，交通部门开始研究i t s 发展战 略和地理信息系统、全球定位系统、电子数据交换等在交通中的应用，均以取得明 显的进展。 为了推进我国i t s 的加快发展，1 9 9 8 年1 月，经交通部批准，以交通部公路 科学研究所为依托，成立了国家智能交通系统工程研究中心。“十五”期间，交通部 组织力量对一些城市进行交通智能化改造，并确定北京、天津、上海、重庆、广州、 深圳、济南、青岛、杭州、中山等十个城市作为i t s 示范城市，并陆续指定出台了 i t s 发展规划。多家国内一些高校也相继建立起了i t s 研究机构，可以预计，未来 3 五邑大学硕士学位论文 我国i t s 发展前景是光明的。 随着i t s 研究与发展的不断深入，其概念越来越清晰，研究方向越来越明确。 研究的重点、难点也成为各国共同需要攻克的难关。研究成果越来越多的应用到各 国的交通控制中来，但随着交通模式和交通流量需求的不断变化，交通流的不稳定 性成为i t s 研究领域中又一攻关难点。 1 2 目前i t s 研究的内容和关键问题 智能交通系统i t s 9 】【1 0 】【1 1 1 ( i n t e l l i g e n tt r a n s p o r ts y s t e m s ) 是人们将先进的信息 技术、数据通讯传输技术、现代控制技术、传感器技术以及计算机处理技术等有机 地综合运用于整个交通运输系统，从而建立起一种在大范围内、全方位发挥作用的 实时、准确、高效的交通运输综合智能控制和管理系统。其目的是使人、车、路密 切配合、和谐统一，极大地提高了交通运输效率、保障交通安全、改善环境质量和 提高能源利用律。 根据国际i t s 研究与开发的现状，i t s 研究开发领域可以划分为7 个研究领 域共2 9 个用户服务功能【1 2 】【l3 1 。7 个研究领域为：先进的交通管理系统( a t m s ) 、 先进的驾驶员信息系统( a d i s ) 、先进的车辆控制系统( a v c s ) 、营运车辆调度管 理系统( c v o m ) 、先进的公共交通系统( a p t s ) 、先进的城市间交通系统( a r t s ) 、 自动高速公路系统( a h s ) 。 1 先进的交通管理系统：a t m ( s a d v a n c e dt r a f f i cm a n a g e m e n ts y s t e m ) 指先进的 监测、控制和信息处理系统。用于监测、控制和管理公路交通【i4 1 。该类系统向交通 管理部门和驾驶员提供对道路交通进行实时疏导、控制和对突发事件应急反映的功 能。它包括城市集成交通控制系统、高速公路管理系统、应急管理系统、公共交通 优先系统、不停车自动收费系统、交通公害减轻系统和需求管理系统等完成一定功 能的小系统。a t m s 起到在道路、车辆、监控中心和驾驶员之间提供通讯联系的作 用。监控中心接受到各种交通信息并经过迅速处理后，通过调整交通信号，向驾驶 员和管理人员提供实时信息和最优路径诱导，从而控制道路整体交通流处于最优状 态。 2 先进的驾驶员信息系统：a d i s ( a d v a n c e dd r i v e ri n f o r m a t i o ns y s t e m ) 主要是对 出行者提供及时的信息服务。在出行前通过办公室或家庭的计算机终端咨询电话、 4 五邑大学硕士学位论文 咨询广播系统等，向出行者提供交通信息，以帮助出行者选择出行的方式、时间、 路线。在出行途中，通过车载信息单元或路边动态信息板，向出行者提供交通信息， 通过路径诱导系统对车辆定位和导航，使出行者个人以最佳的出行方式和路线到达 目的地。a d i s 与a t m s 本质上的区别是a d i s 只对每一个出行者个人提供具体 的服务，针对性较强。a t m s 是普遍向所有的道路车辆和监控系统提供综合交通信 息服务。共性功能是可以缩短车辆出行时间，提高车速，降低燃油消耗，减少尾气 排放。 3 先进的公共交通系统：a p t s ( a d v a n c e dp u b l i ct r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ) 主要采用 各种智能技术促进公共交通的发展【l5 1 ，它包括公共车辆定位系统、客运量自动检测 系统、行驶信息服务系统、自动调度系统和电子车票系统等功能。例如：利用全球 卫星定位系统和移动通讯网络对公共交通进行监控和调度；采用i c 卡进行客运量 检测和公交出行收费；在公交车辆上和公交车站通过电子站牌向乘车者提供车辆的 实时运行信息等服务，提高公共交通的吸引力。 4 营运车辆调度管理系统：c v o m ( c o m m e r c i a lv e h i c l eo p e r a t i o nm a n a g e m e n t ) 这 是专为运营企业提高赢利而开发的智能型运营管理技术【l6 1 。通过卫星、路边信号杆 等装置，例如车辆自动定位、车辆自动识别、车辆自动分类和动态称重等设备，实 现电子通关，辅助企业的车辆调度中心对运营车辆进行调度管理，提高企业内部劳 动效率，增强安全度，改进对突发事件的反映能力，改善车队管理和交通状况。 5 先进的城市间交通系统：a r t s ( a d v a n c e dr u r a lt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ) 该系统 为驾驶员和事故受害者提供无线紧急户救援助系统、不利道路和交通环境的实时警 告系统，以及有关驾驶员设定的旅游路线、景点等信息系统【l 7 1 。 6 自动高速公路系统：a h s ( a u t o m a t e dh i g h w a ys y s t e m ) 是针对高速公路设计的 一个高度智能化的系统，提供车辆自动导航和控制、交通管理自动化以及事故处理 自动化的服务功能【1 8 】。 7 先进的车辆控制系统：a v c s ( a d v a n c e dv e h i c l ec o n t r o ls y s t e m ) 主要从事智能 汽车的研制。该系统包括事故规避系统和监测调控系统等。使智能汽车具有道路障 碍自动识别、自动报警、自动转向、自动制动、自动保持安全车距、车速和巡航控 制功能。 从上述各子系统的功能与组成可以发现【l9 1 ，智能交通系统是由通讯系统将运输 系统中的人、车、路三要素紧密地结合在一起，最大限度的发挥整个交通运输系统 5 五邑大学硕士学位论文 的运输和管理效率。其关键问题是解决好交通流量的控制与实时诱导环节。要解决 这个问题，必须解决动态随机交通流预测问题，只有根据r 时刻的交通流状况，准 确的预测出彳r 时间以后的交通流发展趋势，才能正确的进行r 刊f 时刻的交通诱导 和控制，实现让用户在最短的时间到达目的地的控制要求。由此可见交通流的预测 已成为解决交通诱导和控制问题的前提和关键。 此外，最新的交通运输研究成果表明：交通流量预测在各种交通控制系统中有相 当重要的作用。主要体现在：( 1 ) 在城市集成交通控制系统中的信号控制子系统和 动态导引子系统的前提是准确的交通参数的预测。( 2 ) 递阶分层控制中的、战略控 制层和决策层也要各种交通参数。( 3 ) 智能交通系统中的营运车辆调度管理系统， 先进的驾驶员信息系统，先进的交通管理系统等子系统以及自动高速公路系统的网 络层和连接层对流量等集总参数进行控制也需要对数据进行预测。 所以，无论是对于交通诱导系统还是交通控制系统来说，实时准确的交通流量 预测是这些系统实现的前提及关键，交通流量预测结果的好坏直接关系到交通诱导 与控制的效果。 因此，交通流预测成为i t s 研究领域的核心问题，成为i t s 众多的研究人员 始终弃而不舍不断研究、改进和完善的重要课题之一。随着路况及用户需求的不断 变化，交通流越来越呈现出极强的不确定性的特点，通过检测得到的交通流数据表 现出极大的波动性，没有规律可寻，为精确的预测带来了极大的困难，时致今日科 研人员仍在为找到更好的预测方法和预测模型而不懈努力着。 1 3 本文研究的目的和意义 智能交通系统主要是为了实现在大范围内、全方位实时、准确、高效的对交通 运输进行诱导和控制。其目的是使人、车、路密切配合、和谐统一，极大地提高交 通运输效率、保障交通安全、改善环境质量和提高能源利用律。实时地根据当前交 通流量进行下一时刻交通流量情况预测是进行动态交通诱导的前提和基础，只有能 够比较理想的预测出实时的交通流量信息，才能进一步应用现代通讯技术、计算机 技术等为出行者提供最佳的行驶路线，从而避免盲目出行造成的交通拥挤，达到网 路畅通、高效运行的目的。因此，我们研究实时动态交通分配与诱导首先要研究如 何准确实时预测交通流量。 6 五邑大学硕士学位论文 对交通流及时、准确的预测是实现交通流控制与诱导的基础性课题，多年来， 国内外研究人员致力于交通流预测模型和预测方法的研究不辍，但随着预测时间跨 度的缩短，交通流显示出来的非线性、时变性、不确定性越来越强，导致交通流的 预测效果和预测精度不甚理想，本文提出利用混合预测方法提高预测精度的设想， 考虑交叉路口过去各时段交通流量与本路口相关的上游路口相关转向的交通流量。 即时间与空间相结合。其中在时间预测部分用到小波理论。即先将交通流数据利用 小波理论分解到不同的尺度( 频率) 空间，然后用a r 模型对频率数据分量进行预 测，再合成为第一步( 时间方面) 预测结果。仿真结果证实了这种对短时交通流的 混合预测方法在预测精度上优于普通的单一预测方法的预测结果。 交通流预测根据预测时间跨度彳f 的长短分为长期交通流预测、中期交通流预 测和短时交通流预测三种。 为交通诱导与控制服务的交通流预测属于短时交通流预测，预测时间一般短于 1 5 分钟甚至短于5 分钟。许多研究人员将在中、长期交通流预测中应用比较成功 的预测方法应用到短时交通流的预测中来，如：历史平均模型( h a ) 、a r m a 系列 模型、k a l m a n 滤波模型、指数平滑模型及与神经网络相关的预测模型等，但其预 测精度难以达到预期的要求。 从宏观上讲，影响道路短时交通流的诸多因素主要分为两大类，一类是交通流 系统中反映本质的有规律性的内在因素，另一类是各种不确定随机发生的因素。【2 1 】【2 2 】 对于单一路口短时交通流量来说，瞬间短时交通流量肛v o + v b + 阼其中，圪是去除 所有不确定性因素的能反映交通流基本变化规律的交通流信息，在交通灯的控制下， 通过路口的车流量频率的基本变化呈现出规律性较强的曲线形状，从根本上决定了 交通流变化的基本趋势。是本质不确定性因素造成交通流突变信号。瞻是非本 质不确定性因素造成的交通流突变信号。这两部分随机地影响了交通流的实时流量， 使得交通流围绕在基本趋势附近发生扰动，甚至在某些时候，由于不确定因素的强 烈作用，使得这种扰动十分激烈，图1 1 为肛v o + v b + 珞的关系图。现有的预测方 法对短时交通流预测精度不高的主要原因在于，有的方法没有考虑不确定因素的影 响，直接给出趋势预测结果，有的虽然考虑随机干扰的影响，也只将所有随机因素 的影响看作成一种复合作用，按一种随机因素处理，没有加以区分，这都会影响短 时交通流预测的结果，甚至出现较大的偏差。这就是短时交通流预测相对中、长期 交通流预测更难的难点所在之一【2 3 】【2 4 1 。 7 五邑大学硕士学位论文 此外，显然城市道路相邻路口的交通流量关系密切，因此交通流预测同时考虑 与其相邻的上游路口交通流量密切相关。 留 气了 骣 为v 为y tv f 为v t 图1 - 1 肛十+ 咋的关系图 在课题研究中，我们以城市交通系统为研究对象的背景环境。根据目前提高短 时交通流预测精度所遇到的困难，提出利用混合预测方法来提高预测精度。对于时 间方面，因为对于单一路口过去时段交通流数据可以看成是一个变化规律较强的基 本数据信号圪和很多个不同频率的不确定性的干扰信号数据合成的，而且，干扰 信号的频率成分较复杂，变化较快，混杂在一起是造成预测模型难以逼近的主要困 难之一。此外再考虑与其相邻的上游路口交通流量。如果能将干扰信号按照频率相 近的原则进行分类，使各类数据的变化趋于平稳，这样就可以降低预测的难度。所 以混合预测方法的第一步就是将交通流数据进行“频率”分解到几个不同频率段上。 得到一个反应交通流基本变化趋势的信号序列以及刀个不同频段的干扰信号数据 序列，其中基本数据圪的数据序列具有较强的变化规律，其它数据序列的特点是， 每一个数据序列中的数据频率相近，数据变化相对平稳。交通流数据分解实现了将 复杂的数据变换成几个相对简单的数据序列，当分别对各个数据序列进行预测时， 可以有效的降低预测的难度，提高预测精度。分解后的各组数据，利用a r 模型预 测，a r 模型预测算法相对简单，预测精度较高。再结合上游路口各转向交通流量 进行预测，到总体交通流预测结果。综上所述，混合预测方法时间方面考虑过去各 时段交通流量利用数据分解降低了预测的难度，空间方面同时全面考虑上游路口交 通流量提高了预测的精度。 8 五邑大学硕士学位论文 1 4 本文的主要内容与结构 本文主要研究城市路口短时交通流的预测方法，提出了时间方面基于小波分解 的a r 模型和空间方面基于神经网络相结合的时空结合混合预测方法。具体内容如 下： 第一章绪论。介绍了本文的研究背景：智能交通系统( i t s ) ，城市道路交通控 制系统的需要，短时交通流预测的数学基础及本文研究意义，并对短时交通流量预 测的国内外研究发展进行回顾。最后对本文的内容进行简要的概括。 第二章交通流特性分析及交通流预测方法。本章首先对交通流特性进行了分 析，特别是针对目前短时交通流预测精度不高的原因进行了分析。提出了时间方面 以小波分解的a r 模型与空间方面利用神经网络进行预测的时空结合混合预测方法 理论。 第三章短时交通流的小波分解与重构。分析了小波分解原理，选择d a u b e c h i e s d b l 0 小波函数，利用小波m a l l a t 分解、合成公式对交通流信号进行了分解，形成 s c d l ，s o d 2 、s c d 3 、s c d 4 、s e e 4 信号分量形式，得到了数据分解仿真效果图。 第四章基于小波变换与a r 模型的预测方法。本章首先对a r 模型的特点和 其数学模型参数的设定方法进行了介绍并确定了交通流预测的具体参数和模型的结 构。然后，通过仿真对比说明a r 模型直接用于短时交通流预测时，预测效果一般。 而分解后的各频率信号部分，信号变化平稳，满足了a r 模型要求预测数据是平稳 的前提条件，预测效果较好。 第五章城市交通流混合预测模型的建立。通过具体实例，将经过小波分解的 a r 模型的输出与上游路口相关转向交通流量同时作为神经网络模型的输入，由神 经网络输出最终的交通流预测值。结果证明混合预测模型预测精度得到极大提高。 9 五邑大学硕士学位论文 第二章交通流特性分析及交通流预测方法 智能交通系统i t s 研究的根本目的是期望通过对交通流量进行实时诱导和控 制，达到对交通流量正确、及时地分配与调整，使整个交通网络畅通，提高车速， 进而解决一系列相关的交通问题。其中对交通流进行及时、准确的预测，是交通流 分配和控制的关键性问题。 据统计，目前应用于各个控制领域的预测模型和方法已将近3 0 0 余种，其中一 些预测方法在中、长期交通流预测的应用中取得了较好的预测效果。但短时交通流 呈现出高度的非线性、时变性和不确定性，使得各种单一预测方法的预测精度难以 提高。 本章先对交通流的特性进行分析，充分阐述短时交通流的复杂性，然后对交通 流预测方法进行介绍，最后简单说明本文提出的混合预测方法的预测原理和预测步 骤。 2 1 交通流概念及交通流的特性 交通流流量( 又称交通流) 指一定时间内即在时刻f 至t + z j t 内，通过道 路某一观测点( 某一横段面或某一交叉1 2 1 ) 的车辆行人数量【2 引。交通流过程是指交 通道路网上的动态交通流运行过程。交通流状态是用检测手段不断地测出道路网上 每个路段的交通流实际数据，这些交通流数据反映了道路网上交通流的实际情况， 依据这些交通流数据，一方面，不必做任何假设，可以整理出不同时刻的交通流实 际分配的格局，另一方面按照一定的性能指标要求( 如：旅行时间、平均车速、道 路符合的平衡度等人们认可的指标) 评价出每个交通诱导信息的效果，从交通流状 态、交通诱导信息和交通诱导效果这些事实中可以总结出交通诱导的规律性知识， 建立交通诱导知识库，以便以后推理出最佳的交通诱导信息。交通流是不断运动的， 每一步交通诱导信息都对下一步的交通流状态起作用，所以每步交通诱导信息的决 策必须适应下一步的交通流状态，因此对未来交通流状态的及时、准确的预测成为 了交通控制与诱导研究中无法避免的基础性工作。对交通流实时预测需要当前交通 流数据为预测依据，所以交通流数据的采集和处理是交通流预测的基础。交通流数 据的采集和处理方法为： 1 0 五邑大学硕士学位论文 第一利用交通流检测系统，和路段检测器，获得可靠的车辆通行数据资料的 统计既实时交通流信息。特别是路段入口和出口( 即交叉口的前后) 处分车型的交 通流信息，由此可得到按特定标准车型换算的当量交通流量。经计算、处理后存储 在相应的数据库中。 第二利用接口技术，把交通面控中心采集到的交通流信息及时传送到交通流 诱导系统主机中，以供系统模拟软件进行滚动式交通流量预测和实时动态交通分配， 为交通流诱导提供依据。交通流系统是一个随机系统，具有很强的不确定性和复杂 性，随着对交通流研究的不断深入，交通流特性也日趋明显。从现象上看，交通流 本身可以看成是一种流体具有粒子的流动性，同时可以通过检测手段得到一系列的 时间序列数据，但在对交通流的不断研究中发现，交通流还具有不同于流体的特点 及性质的现象，这也是前期利用流体动力学( 模型) 理论在交通流预测中出现问题 的重要原因【2 0 】【2 6 1 。交通流具有如下特性： ” 1 交通流的网状特性：城市交通道路象一个巨大的网络，纵横交错且是相互连 通的，每一条道路上都有一定的交通流，按照出行目的在各道路之间穿行，致使整 个交通流形似一个具有流动物质的网络。 2 交通流的时空特性：在不同时间、不同空间都会有不同情况的交通流出现， 而且同一地点同一时间的交通流绝对不可替代另外一个时间和地点的交通流，这体 现出交通流有着极强的时空特性。 3 交通流的随机性和时变特性：由于道路每个方向均存在左行、直行、右行三 个车道，各个车道在不同时刻具有不同的车流量，车流行驶过程又是一种随机变化 的不可控制的过程，所以交通流呈现出很大的随机性。同时旅行者在分析了道路的 拥挤情况后，很可能调整出发时间，这样旅行者出发和到达目的地的时间会发生时 变，导致交通流高峰期随之发生时变。另外，交通拥挤会发生在不同的时间和地点， 如：上下班的高峰期间出现的拥挤，在正常时间段内不会出现，而且，拥挤会随着 车流的不断移动而出现移动，使拥挤现象象一个运动的“瓶颈”出现时空上的变化。 4 交通流的不确定性：在实际的交通系统中，交通流的运行被许多诸如车辆的 特性、司机的心理因素、天气变化等不确定因素制约和左右着，因此交通流也体现 出不确定性，且随着预测时间的缩短，其不确定性逐渐增强。 5 交通流需求的不可预知性：从统计的意义上来说，交通需求确实具有一定的 规律，但是交通控制与诱导的实时性要求是以分甚至秒度量时间的，这时候瞬间交 五邑大学硕士学位论文 通需求表现出强烈的波动性，而且交通系统是以人为主体的主动系统，它不同于物 质流的控制系统，无法强迫出行者提供他的出行去向和出行时间也就是说交通需求 从根本上就是不可预知的。 6 交通流的内在相关性：交通出行是一种有目的的需求，而不是一种完全无规 律游走( r a n d o mw a l k ) ，因而存在一定的内在相关性。 7 交通流内在约定性：交通流的主体行为是一种理性驾驶，其中每个人车个体 追求的目标是一致的或者相近的，均为安全、快速、通畅，因而存在相互合作、协 同，并在宏观上形成一种有序结构的可能性，这种内在约定是交通流中形成自组织 的重要原因。 8 交通流的长程相关性：交通流整体出行特性在时间和空间上具有长程相关性 和记忆性，即一旦城市布局和道路网确定，相应的，某条道路上的交通流整体特性 也就基本确定，即交通流的出行特性具有一定的长程相关性和记忆性。 9 交通流的自组织特性：一般的，将主要由系统内部决定、系统有序结构的形 成与完善称为自组织。构成交通流的车辆或者行人会以一种聪明的方式来选择他们 的群体行动方式，由于系统中涨落因素的广泛存在，使得交通流能够实验各种集体 行为，结果，那种能以最有效的方式完成交通疏导任务的集体行为将随时间增长。 而其他集体行为即便产生也将很快衰亡。所以宏观上交通流的演化存在着自组织现 象。 1 0 交通流速度一密度关系特性：研究中发现交通流违背流量特性出现了车流 速度随着车辆密度的上升而单调下降的现象，同时还不存在唯一的速度一密度关系， 每一条速度一密度曲线都有各自的适用范围，不可替代和通用。这是与普通流体特 性在本质上的区别。 综上所述，交通流具有网状特性、内在相关性、内在约定性、自组织性等特性。 说明交通流是一个随机的相互联系、相互影响的不断变化的复杂的整体，交通流任 何的变化都绝非偶然，而是其相互影响的必然结果，都可能对下一时刻的短时交通 流的变化起着决定性的作用，所以任何一个交通流数据都不能被当作无用的干扰信 号被舍弃，交通流的随机性、时空性、不可预知性、不确定性等特性更进一步说明 了，交通流的复杂性。并从本质上说明了交通流信号体现出的频率成分复杂，变化 速度快的原因。总之，交通流呈现出的错综复杂的特性，导致交通流信号中的频率 成分复杂，为精确进行交通流预测造成了巨大的障碍和困难。人工智能是解决不确 1 2 五邑大学硕士学位论文 定性问题、弱结构化问题的有利工具，因此强化智能交通系统中的交通流预测智能 化成为世界研究的重要课题之一。 2 2 交通流预测方法 预测是研究规律的一种科学手段，预测的过程一般以调研开始，获得信息( 情 况、数据、经验) ，经过分析判断，按一定理论和方法建立和运用模型，推证结果，用 于解决未来问题。 早在二十世纪六、七十年代，随着工业领域的不断扩大和发展，自动控制理论 和技术突飞猛进，为了综合满足工业控制领域中的各项要求，r i c h a l e t 和c u t l e r ( 1 9 7 8 ) 提出了一类新型控制算法一预测控制油然而生，并在工业实践中迅速发展 起来，与此同时有关预测控制的理论以及各种预测算法也在不断更新并逐渐地广泛 应用到其他领域中，如：气象、天文、地质、农林、生物、医学、经济、网络及交 通管理等部门。 预测方法有很多，从不同的角度有不同的分类形式： 根据预测中获得信息的形式分类，主要分为定性预测方法和定量预测方法 【2 7 1 。定性预测主要是由于系统中量化信息比较少甚至没有，无法对预测对象进行量 化描述，只能以专家经验等定性信息为依据对未来情况作定性估计。常用方法有调 查法、类推法、主观概率法；定量预测则是预测中最常用的形式，定量预测是将获 得的信息量化为数字形式，并建立描述目标和因素之间相互关系的数学模型，根据 模型和规律推断出预测结果。常用方法有回归法、时间序列法等。 根据预测模型参数来分类，可分为基于参数模型方法和非参数模型方法【2 引。 参数模型是指如果预测对象的数学模型能用有限个实参数加以描述，或者更具体一 些，如果样本分布的一般数学形状已知，但包含了若干个未知的参数，则这种模型 称为参数性的，否则为非参数模型。参数模型主要有历史平均模型( h a ) 、a r m a 系 列模型、k a l m a n 滤波模型、指数平滑模型及与神经网络相关的模型等；非参数模 型中包括非参数回归、k a r i m a 算法、谱分析法、状态空间重构模型、小波网络、 基于多维分形的方法和多种复合预测模型等。 根据预测目标的关系分为基于线性模型方法和基于非线性模型方法【2 9 1 。线 性模型主要有历史平均法( h a ) 、指数平滑法、时间序列法( 基于a r 模型、m a 模 五邑大学硕士学位论文 型、a r m a 模型、a r i m a 模型等) 、k a l m a n 滤波法等。非线性模型主要有原理模 型、经验模型及混合非线性模型，原理模型是通过对过程应用守恒定律推导而得到 的，该类模型在结构和参数上约束性强，因此需要较少的过程数