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    城市智能交通流預(yù)測(cè)模型的研究

    2016-05-30 10:48:04孫冉
    科技尚品 2016年5期
    關(guān)鍵詞:智能交通系統(tǒng)交通流預(yù)測(cè)

    孫冉

    摘要:城市交通的矛盾隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市擴(kuò)張與交通需求增長(zhǎng)而日益突出,智能交通系統(tǒng)也應(yīng)運(yùn)而生。在智能交通系統(tǒng)包含的交通管理、道路控制、駕駛員管理、車輛調(diào)度、高速公路等子系統(tǒng)當(dāng)中,都離不開對(duì)交通流的監(jiān)控與預(yù)測(cè)。由于城市交通的特殊要求,短期交通流預(yù)測(cè)對(duì)實(shí)際交通狀況和模型運(yùn)用更具有指導(dǎo)作用。本文著重介紹了卡爾曼濾波算法和小波分析算法,論述了這兩種算法對(duì)城市交通生活中的重要作用,提供了交通流預(yù)測(cè)的新思路。

    關(guān)鍵詞:智能交通系統(tǒng);交通流;預(yù)測(cè)

    隨著近些年經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,城市規(guī)模日漸擴(kuò)張,道路規(guī)劃與施工的腳步也在加快,與此同時(shí)機(jī)動(dòng)車的保有量保持一個(gè)快速增長(zhǎng)的狀態(tài),由此導(dǎo)致的交通問題成為城市發(fā)展當(dāng)中最重要的問題之一。就目前形勢(shì)來看,交通需求量的增長(zhǎng)遠(yuǎn)高于道路通行能力的供給,供給與需求間的矛盾日益突出,交通擁堵也成為在城市出行中,人們十分關(guān)心的問題。換而言之,能否妥善解決現(xiàn)代城市的交通問題,直接影響到人民總體生活水平的提高和國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

    為此,從20世紀(jì)80年代開始,少數(shù)發(fā)達(dá)國家開始著手開發(fā)城市道路的交管系統(tǒng),大力研究交通控制的技術(shù)。秉承著提高通行能力,緩解交通擁堵的目的,各個(gè)國家在1994年法國巴黎召開的世界智能交通大會(huì)上首次提出了智能交通系統(tǒng)的概念。智能交通系統(tǒng)采用最新的計(jì)算機(jī)技術(shù)、傳感技術(shù)、現(xiàn)代通信技術(shù)以及最先進(jìn)的人工智能技術(shù),改變?cè)斜粍?dòng)式的交通管控方式,對(duì)當(dāng)前交通信息進(jìn)行采集、加工、處理后進(jìn)行必要的決策,營造出安全暢通的道路交通大環(huán)境。

    目前智能交通系統(tǒng)主要包含七個(gè)研究領(lǐng)域:先進(jìn)的交通管理系統(tǒng);先進(jìn)的駕駛員信息系統(tǒng);先進(jìn)的車輛控制系統(tǒng);營運(yùn)車輛調(diào)度管理系統(tǒng);先進(jìn)的公共交通系統(tǒng);先進(jìn)的城市間交通系統(tǒng);自動(dòng)高速公路系統(tǒng)??v觀主要的這個(gè)七個(gè)領(lǐng)域,可以看出智能綜合交通系統(tǒng)將傳統(tǒng)運(yùn)輸系統(tǒng)中人、車、路3個(gè)要素緊密結(jié)合在了一起。在提高整個(gè)交通運(yùn)輸系統(tǒng)的效率下,其中的關(guān)鍵問題就是對(duì)交通流的情況進(jìn)行實(shí)時(shí)的管控與誘導(dǎo),這就說明了交通流預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)地位。

    交通流預(yù)測(cè)通俗來講,就是根據(jù)系統(tǒng)檢測(cè)所得數(shù)據(jù)等已有數(shù)據(jù),依據(jù)t時(shí)刻預(yù)測(cè)出下一時(shí)刻t+△t的交通流,根據(jù)△t的長(zhǎng)短不同,可將交通流預(yù)測(cè)劃分為長(zhǎng)期、中期、短期這三種交通流預(yù)測(cè),因此所要求的精度、目的和側(cè)重點(diǎn)都有所不同。其中長(zhǎng)期與中期的交通流預(yù)測(cè)多用于交規(guī),預(yù)測(cè)的間隔時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng),在這個(gè)過程中可以忽略一些干擾因素,由此可給預(yù)測(cè)帶來較大的便利。相比之下,短期的交通流預(yù)測(cè)多用于實(shí)時(shí)的誘導(dǎo)監(jiān)控,這樣交通流的變化過程有很強(qiáng)的隨機(jī)性和不確定性,各種因素的作用性越強(qiáng),其感染因素也不可隨意忽略。這就要求交通流預(yù)測(cè)模型具有實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、可靠性的特點(diǎn)。

    隨著人們對(duì)短期交通流預(yù)測(cè)的深入研究,在研究方向上逐漸形成兩個(gè)大方向,一類是依據(jù)傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法或物理方法建立預(yù)測(cè)模型;另一類是以先進(jìn)科技技術(shù)方法建立的預(yù)測(cè)模型。本文將對(duì)常用的幾個(gè)短期交通流預(yù)測(cè)的方法進(jìn)行論述。

    1 卡爾曼濾波算法

    卡爾曼濾波是以20世紀(jì)60年代Kalman提出的濾波理論為基礎(chǔ),進(jìn)一步提出來的數(shù)據(jù)自回歸處理算法,在工程領(lǐng)域應(yīng)用的比較廣泛。卡爾曼濾波所依據(jù)狀態(tài)方程遞歸和線性無偏均方差最小,對(duì)狀態(tài)變量進(jìn)行過濾掉噪聲的最優(yōu)的估計(jì)。

    我們先假設(shè)對(duì)未知狀態(tài)x下進(jìn)行觀測(cè),進(jìn)行的觀測(cè)次數(shù)用t來計(jì)數(shù),結(jié)果記為Wi,狀態(tài)空間方程可以用Wi、xi表示:

    xi=Ai-1xi-1+mi

    Wi=Hi-1xi-1+ni

    (Ai-1-系統(tǒng)矩陣;Hi-1-觀測(cè)矩陣;mi-輸入噪聲;ni-觀測(cè)噪聲)

    在獲取現(xiàn)有狀態(tài)的預(yù)測(cè)結(jié)果下,在現(xiàn)在測(cè)量值也得到后,將預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)在狀態(tài)值得到差值后,獲得最優(yōu)化估值:

    xk=xk-1+Kk(Zk-Ak-1xk-1

    (Kk-卡爾曼增益)

    卡爾曼濾波算法的適用性較為廣泛,對(duì)漸變數(shù)據(jù)、突發(fā)數(shù)據(jù)都可以進(jìn)行處理,在不同的假設(shè)狀態(tài)下來處理不同問題,有效減少儲(chǔ)存空間以及計(jì)算時(shí)長(zhǎng),這樣的性質(zhì)給在線分析帶來極大的便利,但這種算法需要向量和矩陣的大量運(yùn)算。尤其是在短期預(yù)測(cè)當(dāng)中,交通流出現(xiàn)較強(qiáng)的隨機(jī)性和不確定性,卡爾曼濾波算法的參數(shù)要進(jìn)行調(diào)整,而調(diào)整的過程會(huì)消耗大量時(shí)間,由此會(huì)產(chǎn)生一定的后滯性。

    2 小波分析預(yù)測(cè)算法

    小波分析是在應(yīng)用數(shù)學(xué)領(lǐng)域當(dāng)中逐漸發(fā)展出來的新分支,對(duì)非線性的問題都有了較為成功的應(yīng)用。小波是一個(gè)長(zhǎng)度有限,平均值為零的波。對(duì)小波分析的過程實(shí)際上就是范圍可變的窗口方法,可以起到細(xì)化與具象的作用,總體來說是比較好的信號(hào)處理方法。在道路交通控制中,短期預(yù)測(cè)中對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中第一步就是去噪。小波去噪的過程中,含有噪聲的交通流預(yù)測(cè)的一維模型可以寫成如下的算式:

    s(t)=f(t)+d(t)

    t=0,1,…,n-1

    (f(t)-實(shí)際信號(hào);l(t)-噪聲;α-噪聲強(qiáng)度;S(t)總信號(hào))

    在對(duì)小波完成去噪之后,需要選取分解分層,對(duì)每層的小波系數(shù)完成重新架構(gòu)并根據(jù)每層重構(gòu)的數(shù)據(jù)建立相對(duì)應(yīng)的交通預(yù)測(cè)模型,之后將每層所得到的預(yù)測(cè)模型所得結(jié)果進(jìn)行加和,這樣便可以得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果。總體來說,小波分析預(yù)測(cè)模型在交通流預(yù)測(cè)方面通常會(huì)和其他模型一起混合使用,才具備更好的抗干擾能力以及魯棒性,這方面仍有很大的研究空間。

    3 結(jié)語

    在城市發(fā)展過程當(dāng)中,交通問題日益突出的情況下,由此近些年智能交通系統(tǒng)也在快速發(fā)展。在智能交通系統(tǒng)當(dāng)中交通流預(yù)測(cè)是其重要的一個(gè)環(huán)節(jié),尤其是對(duì)短期交通流的預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,直接影響到智能交通系統(tǒng)的實(shí)際作用。本文論述了兩種現(xiàn)階段情況下比較有效的短期交通流預(yù)測(cè)方法,卡爾曼濾波算法和小波分析算法。這兩種方法目前在工科領(lǐng)域使用廣泛,并在理論中具有很好的預(yù)測(cè)效果,但在實(shí)際道路交通中,面對(duì)各種各樣突發(fā)事件和不均衡的交通流,仍存在準(zhǔn)確率不高,預(yù)測(cè)周期長(zhǎng)的問題,仍然需要對(duì)模型結(jié)合其他算法,進(jìn)行進(jìn)一步的改進(jìn)。

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