基于卷積神經網絡的道路交通速度預測

林錦香

摘要：針對傳統交通流預測方法由于交通流本身的非線性而使預測精度受限的問題，提出了一種基于卷積神經網絡的道路交通速度預測方法。先根據道路交通速度的時間連續性和空間特征對交通數據重構出交通流的時空矩陣，作為預測模型的特征輸入。然后結合卷積神經網絡非線性擬合能力，及其卷積層和池化層對深層特征的抽取能力來訓練模型，進而對未來的交通流做出預測。最后，使用多個指標對該方法的預測結果進行評估，表明該方法具備一定精度且能有效跟蹤未來的交通流趨勢。

關鍵詞：時空矩陣；卷積神經網絡；交通速度預測；深度學習；智能交通

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）09-0176-03

Abstract： According to the problem that accuracy of traditional traffic flow prediction methods is limited due to the nonlinear of traffic flow， a traffic speed prediction method based on conventional neural network is proposed. First， based on temporal continuity and spatial character of traffic speed of road， spatial-temporal matrix of traffic flow is constructed as the input of model. Then， combined with the nonlinear fitting ability of conventional neural network， and its conventional layers and pooling layers to extract the deep feature， the model is trained to predict the future traffic flow. Finally， evaluations using multiple indicators on prediction results of the proposed method show that it has certain accuracy and can effectively track trends of future traffic flow.

Key words： spatial-temporal matrix； conventional neural network； traffic speed prediction； deep learning； intelligent traffic

1引言

隨著社會經濟的發展，城市道路上私家車的數量猛烈劇增，逐漸超過現有路網所能承載的容量，造成交通擁堵。為緩解交通擁堵的現象，有兩種解決方法。一種是通過拓寬道路或增加現有道路數量的方式來提高路網容量，然而這種修改道路規劃的方法需要額外的土地和巨大的基礎設施改造資金投入，在城市實施的可行性極低。另一種則是運用各種交通管制策略來提高路網的利用效率，如對道路短期交通流進行預測，輔助人們優化出行路線，進而緩解擁堵現象，可行性較高。精準實時的交通流預測對交通管制具有重要的意義，也因此成為智能交通系統（Intelligent transportation system，ITS）重要的一部分。

現有的短期交通流預測的方法主要可以分為兩大類：參數方法和非參數方法。前者在數據呈現規律性變化時表現良好，如ARIMA系列的預測方法；后者如非參數的回歸預測、人工神經網絡（artificial neural network， ANN）、支持向量機（support vector machine， SVM）、卡爾曼濾波器（Kalman filter， KF）、組合算法等[1]。這些方法在交通領域預測上得到了大量應用，并收到一定成效。但由于交通流本身具有的非線性和隨機性等特性，使傳統預測方法的精度無法得到較大提升。近年來，人工智能和深度學習得到迅速發展，并在各個領域得到廣泛應用。卷積神經網絡（convolutional neural network， CNN）在2012年的ImageNet圖像識別比賽中獲得第一名[2]，并已成功地被應用在圖像識別任務中。本文將結合交通流的時空特性，使用CNN來學習交通數據的內部規律，獲得其深層的特征表示，進而對未來的交通流進行預測。

2數據來源

本文所使用的數據來源于對廣州交通信息網站上實時路況的爬取，爬取時間范圍從2018年5月10日到2018年6月23日，收集的數據內容主要為廣州市重要道路的交通速度數據，每隔5min收集一次。本文研究對象為體育東路-冼村路北向南路段的道路交通速度。

3方法

3.1 交通流特性

在時間維度上，當前道路的交通速度是歷史交通流狀態的延續，因而道路速度的變化會隨著時間呈現出一定的規律性。如圖1所示為所研究道路的在一周內的交通速度變化趨勢圖，可以看到，周一到周五由于人們在特定時間段內有規律的出行如上班、上學等而存在明顯的交通早高峰（morning peak hours）和晚高峰（evening peak hours）階段，致使道路處于低速狀態甚至造成堵塞，而在休息的夜間則恢復通暢的高速狀態。周末兩天則不存在明顯的早高峰和晚高峰，道路速度維持在至少40km/h左右的狀態。道路交通速度呈現的這種規律性將有助于我們使用交通歷史數據來對未來的交通速度進行預測，本文將使用該道路預測時刻前20min（時間間隔為5min）的交通速度來預測實時的交通速度。

在空間地理位置上，由于交通路網的連通性道路與道路之間存在交叉路口，致使存在連通的道路的交通流會相互影響，且影響程度隨著空間距離的增大而逐漸減弱[3]。僅考慮較小范圍內空間上的影響，本文所研究道路拓撲圖及車流方向如圖2所示，與該道路存在交叉路口的道路有6條，每條橫向道路存在的2個方向的車流都會對研究道路的交通造成影響。而由前文知當前交通速度受到歷史交通速度的影響，進而與研究道路存在交叉路口的這12個方向當前車流速度及其歷史交通數據也將會有助于研究道路未來交通速度的預測。

5 結論

本文根據道路交通速度在時間上的連續性和在空間上的關聯性，通過分析來重構出交通速度不同預測時刻的時空矩陣作為模型的輸入，并針對交通流具有的非線性和隨機性選用了卷積神經網絡作為預測模型。訓練后的卷積神經網絡雖然能夠較好地抽取出交通流的深層時空特征，并正確擬合出未來交通速度的趨勢，模型整體預測精度較高，但在早高峰時段的預測誤差仍要稍高于日常其他時段。總體來說，仍然不失為一種實用且較精準的交通流預測方法。

參考文獻：

[1]Zhao Z， Chen W， Wu X， et al. LSTM network： a deep learning approach for short-term traffic forecast[J]. IET Intelligent Transport Systems， 2017， 11（2）： 68-75.

[2]Krizhevsky A， Sutskever I， Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]//Advances in neural information processing systems， 2012： 1097-1105.

[3]趙婷婷， 張毅， 周彧. 城市路網交通流的空間互相關性[J]]. 清華大學學報： 自然科學版，2011， 51（3）：313-317.

[4]LeCun Y， Bottou L， Bengio Y， et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE， 1998， 86（11）： 2278-2324.

[5]Kingma D P， Ba J. Adam： A method for stochastic optimization[J]. arXiv preprint arXiv：1412.6980， 2014.

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【通聯編輯：唐一東】