基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

来源：中国血液净化杂志2021年第12期北京时间：

作者：曾筠程, 邵敏华, 孙立军, 鹿畅

单位：1. 同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室, 上海 201804;2. 同济大学 交通运输工程学院, 上海 201804"],"fundList_en":["Joint Research Project Supported by the Ministry of Science and Technology of China and Macao Science and Technology Development Fund (2019YFE0112100, 0091/2019/AMJ); Technology Innovation Action Plan of Shanghai Science and Technology Commission (20dz1202702)

摘要：为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题，提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法，该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测，实现拥堵的主动管控。首先，基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性，定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵，构建出有向的图卷积算子，并将其应用于长短时记忆神经网络模型中，提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM，DGC-LSTM）模型；其次，基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象；再次，采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段，针对管控对象的时空特征，设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略；最后，基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息，开展实例分析，测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比，DGC-LSTM模型具有更高的预测精度，能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上；基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上，并能使拥堵的持续时长缩短40%，可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延，降低整个路网的拥塞程度。

关键词：交通工程,交通拥堵管控,图卷积神经网络,交通预测,交通大数据

基金资助：国家重点研发计划政府间/内地与澳门重点专项项目（2019YFE0112100，0091/2019/AMJ）；上海市科委“科技创新行动计划”社会发展科技攻关项目（20dz1202702）