基于时延特性建模的多断面短时交通流预测

来源：交通运输系统工程与信息杂志2020年第3期北京时间：

作者：刘小明，田玉林，唐少虎，尚春琳，魏路

单位：1. 北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室，北京 100043； 2. 北京联合大学城市轨道交通与物流学院，北京 100101

摘要：针对现有交通流预测方法未充分考虑多断面车流演变规律，提出基于时延特性建模的时空相关性计算方法. 该方法采用对不同断面、不同时刻交通流的分布相似性度量，对输入的车辆到达数据序列进行切割构建时空相似度矩阵，得到相邻断面之间的时延参数. 基于时延特性建模，将多断面之间的流量信息进行融合，使用长短时记忆(LSTM)网络进行流量预测. 通过对实际路段数据的预测和结果分析，验证所提方法的有效性和实用性.

关键词：城市交通,交通流预测,时延建模,LSTM网络

基金资助：国家重点研发计划/ National Key Research and Development Program of China(2018YFB1601003)；北京市自然科学基金/ Natural Science Foundation of Beijing, China (8184070, 8172018).