基于移動(dòng)定位數(shù)據(jù)和群智感知的城市交通態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法

打開文本圖片集

摘  要：當(dāng)前對(duì)于城市交通態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)多采用注意力機(jī)制算法，但該方法易受到交通特征指標(biāo)二次離差波動(dòng)量的影響，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度較低。為此，論文提出基于移動(dòng)定位數(shù)據(jù)和群智感知的城市交通態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法。以移動(dòng)定位數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選取能夠表征城市交通狀況的總量特征、相對(duì)特征與動(dòng)態(tài)特征，并將特征指標(biāo)進(jìn)行按序加權(quán)處理，以消除其二次離差波動(dòng)量，結(jié)合交通態(tài)勢(shì)接口數(shù)據(jù)對(duì)路段特征進(jìn)行分類，并計(jì)算特征指標(biāo)隸屬度，由此構(gòu)建交通態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型，基于此，采用群智感知技術(shù)對(duì)預(yù)測(cè)模型的控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而求取交通態(tài)勢(shì)值，并將計(jì)算結(jié)果與交通態(tài)勢(shì)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)相比較，以明確交通態(tài)勢(shì)等級(jí)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)城市交通態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)。（剩余9206字）