基于多層復雜網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通量預測模型

摘" 要： 針對未安裝車流量檢測設(shè)備的高速公路路段進行短時交通量準確預測，是一個亟待解決的問題。為此，提出一種基于復雜網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路段短時交通量預測模型。該模型以入口節(jié)點交通量為輸入，輸出路段動態(tài)預測交通量。模型由復雜網(wǎng)絡(luò)、交通小區(qū)劃分、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個模塊組成。復雜網(wǎng)絡(luò)由多層網(wǎng)絡(luò)組成，是交通小區(qū)劃分的基礎(chǔ)；交通小區(qū)劃分模塊根據(jù)節(jié)點特征值，采用聚類方法將節(jié)點形成小區(qū)，使同小區(qū)內(nèi)節(jié)點具有類似特征。最后，以交通小區(qū)為依據(jù)，將節(jié)點交通量合并為小區(qū)交通量，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行路段動態(tài)交通量的預測。通過模型示例并與其他模型預測結(jié)果進行對比分析，驗證所提模型的準確性和可靠性。結(jié)果表明，該模型能夠準確地預測不同時長的交通量，MAPE為9.275%，相比于其他方法，預測精度更高且性能穩(wěn)定，具有重要的應用價值。

關(guān)鍵詞： 交通量預測； 高速公路路段； 多層復雜網(wǎng)絡(luò)； 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 交通小區(qū)劃分； 預測精度

中圖分類號： TN911.73?34； TP391.9" " " " " " " " " "文獻標識碼： A" " " " " " " " 文章編號： 1004?373X（2024）22?0173?06

Recurrent neural network traffic volume prediction model based on

multi?layer complex network

Abstract： Accurate short?term traffic volume prediction for highway segments without installed traffic flow detection equipment is a pressing issue. On this basis， a recurrent neural network short?term traffic volume prediction model based on complex network is proposed. In this model， the traffic volume of the entry node is taken as input， and the traffic volume of the output section as dynamic prediction. The model is composed of three modules： complex network， traffic area division and recurrent neural network. The complex network is composed of multi?layer network， which is the basis of traffic district division. According to the characteristic value of the nodes， the traffic plot division module can use clustering method to form the nodes into a plot， so that the nodes in the same plot have similar characteristics. Based on the traffic area， the nodal traffic volume is combined into the traffic area volume， and the cyclic neural network is used to predict the dynamic traffic volume of the road section. The accuracy and reliability of the proposed model are verified by the model example and comparison with other model prediction results. The results show that the model can accurately predict the traffic volume of different time lengths， and the average MAPE is 9.275%. In comparison with other methods， the prediction accuracy is higher and the performance is stable， which has important application value.

Keywords： traffic volume forecast; highway sections; multilayer complex network; recurrent neural network; traffic district division; prediction accuracy

0" 引" 言

交通量短時預測在交通管理、路線選擇、事故預防和應急救援中起著重要作用。在交通管理優(yōu)化方面，通過短時預測，交通管理者可以更好地了解交通流量的變化趨勢，采取相應的措施來優(yōu)化交通管理；在用戶路線選擇方面，導航系統(tǒng)可以為駕駛員提供更準確的路線規(guī)劃和交通狀況信息，這使得駕駛員能夠選擇避開擁堵路段，選擇合適的路線到達目的地，從而節(jié)省時間和燃料成本；在交通事故預防方面，通過短時預測系統(tǒng)可以識別出交通事故易發(fā)區(qū)域和時段，提前采取措施減少事故發(fā)生的可能性；在應急響應和救援方面，短時預測系統(tǒng)可以幫助交通管理部門和救援機構(gòu)迅速做出響應。綜上所述，交通量短時預測可以提高交通系統(tǒng)的效率、安全性和可持續(xù)性，為人們提供更便捷、更安全的出行體驗。

交通量短時預測的方法總體上可以歸納為模型驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動兩類。模型驅(qū)動方法有時間序列模型和濾波類模型，時間序列模型如ARIMA[1?2]及其變體[3]，濾波類模型如卡爾曼濾波[4?5]、粒子濾波[6]等，以及時間序列和濾波方法相結(jié)合的混合模型[7?8]。在通常情況下，參數(shù)類模型具有兩方面不足：一是很強的條件假設(shè)，并且需要對路段交通觀測量進行實時統(tǒng)計；二是對每個觀測位置進行單獨預測，缺乏空間相關(guān)性考慮。

數(shù)據(jù)驅(qū)動類方法可以分為傳統(tǒng)機器學習類方法和深度學習類方法。傳統(tǒng)機器學習類方法如分類回歸樹[9]、K近鄰和SVM[10]等被應用于道路交通預測，此外，部分研究還采用了貝葉斯方法[11]、KNN[12]、RNN、LSTM[13?14]等；深度學習類方法如CNN[15]、Transformer[16]等。在通常情況下，數(shù)據(jù)驅(qū)動模型需要在具備交通大數(shù)據(jù)的前提下使用，數(shù)據(jù)缺乏空間相關(guān)性的考慮。顯然，現(xiàn)有預測方法對于未安裝車流量檢測設(shè)備的高速公路路段進行短時交通量準確預測仍然是一個難題。

本文提出一種基于復雜網(wǎng)絡(luò)的路段短時交通量預測模型。采用復雜網(wǎng)絡(luò)原理進行數(shù)據(jù)處理，結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了路段動態(tài)交通量的準確預測。該模型特點在于：以預測路段為研究對象，基于復雜網(wǎng)絡(luò)進行交通小區(qū)劃分，將節(jié)點交通量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為小區(qū)交通量；同時預測過程中無需對路段交通量進行檢測，可實現(xiàn)對未安裝車流量檢測設(shè)備的高速公路路段進行短時交通量準確預測。

1" 基于復雜網(wǎng)絡(luò)的路段短時交通量預測原理

交通復雜網(wǎng)絡(luò)理論是研究交通系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和行為的理論[17]，將交通系統(tǒng)視為一個復雜網(wǎng)絡(luò)，其中交通節(jié)點和道路被表示為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點和邊，通過這些節(jié)點和邊進行交通流動。復雜網(wǎng)絡(luò)能夠表征道路結(jié)構(gòu)、拓撲特征、網(wǎng)絡(luò)行為等，用于理解和優(yōu)化交通系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和行為。

路段短時交通量預測是基于一段時間內(nèi)觀測到的歷史交通狀態(tài)時空數(shù)據(jù)序列，采用預測模型預測未來若干時段內(nèi)的道路交通狀態(tài)時空數(shù)據(jù)序列。本文針對單個路段建立路段短時交通量預測模型，根據(jù)入口節(jié)點交通量進行路段的動態(tài)交通量預測。預測模型用以下數(shù)學形式表達：

[F：Xhistory→Siprediction]" " " " " "（1）

式中：[F]為預測模型；[Xhistory]和[Sprediction]分別表示節(jié)點交通量數(shù)據(jù)序列和路段交通量預測數(shù)據(jù)序列；i為預測路段。

高速公路的路段交通量與入口節(jié)點交通量在時間和空間上具有相關(guān)性。具體地，在時間維度上，路段的交通狀態(tài)與入口節(jié)點的歷史交通量是相關(guān)的，即存在時間相關(guān)性；在空間維度上，路段的交通狀態(tài)與不同入口節(jié)點的相關(guān)性存在差異，即存在空間相關(guān)性。時間相關(guān)性和空間相關(guān)性并不是相互獨立的兩個維度，而是存在相互影響的時空相關(guān)性，從而導致交通預測情況復雜。

基于復雜網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通量預測模型具有處理時空相關(guān)性的能力。時空相關(guān)性具有非線性、動態(tài)性、異質(zhì)性等特性。非線性是指交通流在路網(wǎng)中的傳播是非線性的，也導致交通狀態(tài)的非線性相關(guān)性，基于復雜網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通量預測模型本質(zhì)上是一個非線性函數(shù)，非常適合這種非線性數(shù)據(jù)處理；動態(tài)性是指時間相關(guān)性和空間相關(guān)性都隨時間呈現(xiàn)動態(tài)變化，復雜網(wǎng)絡(luò)采用動態(tài)建模，形成動態(tài)邊權(quán)，滿足了動態(tài)性；異質(zhì)性是指在空間上，不同單元的特性具有差異性，從而進行交通小區(qū)劃分。綜合上述情況，本文提出的模型充分考慮了交通量預測的時空相關(guān)性，能夠保證預測性能。

2" 路段短時交通量預測模型

本節(jié)針對高速公路路段交通量預測問題構(gòu)建了基于復雜網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)交通量預測模型，以節(jié)點交通量為輸入，以路段預測交通量為輸出。模型由復雜網(wǎng)絡(luò)、交通小區(qū)劃分、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個模塊組成。針對道路結(jié)構(gòu)、通行成本、交通出行起始地和通行時間等交通路網(wǎng)屬性建立復雜網(wǎng)絡(luò)，形成結(jié)構(gòu)網(wǎng)、權(quán)重網(wǎng)、OD（Origin?Destination）網(wǎng)、通行時間網(wǎng)等。交通小區(qū)劃分是以路段所處位置為中心，依據(jù)路徑選擇及到達路段的時間兩個屬性對節(jié)點進行權(quán)重K?means聚類，形成交通小區(qū)，從而使得同一交通小區(qū)內(nèi)的節(jié)點交通量進入路網(wǎng)后，在選擇該路段的概率和到達路段時間具有相近的特性。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)小區(qū)交通量來預測路段動態(tài)交通量。

模型的結(jié)構(gòu)及相關(guān)關(guān)系如圖1所示。

2.1" 多層復雜網(wǎng)絡(luò)

多層復雜網(wǎng)絡(luò)由多個單層復雜網(wǎng)絡(luò)組成，從而使得各元素間存在多種屬性連接關(guān)系。多層復雜網(wǎng)絡(luò)能夠反映路網(wǎng)的多屬性特征，彌補單層網(wǎng)絡(luò)的片面性[18?19]。本文針對道路結(jié)構(gòu)、通行成本、交通出行和通行時間等屬性形成相應的結(jié)構(gòu)網(wǎng)、權(quán)重網(wǎng)、OD網(wǎng)、通行時間網(wǎng)共四層復雜網(wǎng)絡(luò)，提供了路網(wǎng)的多個特征。多層復雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

2.1.1" 結(jié)構(gòu)網(wǎng)

高速公路由出入口、互通立交、路段等組成，本文將其抽象成節(jié)點和邊等元素構(gòu)成結(jié)構(gòu)網(wǎng)。具體來說，結(jié)構(gòu)網(wǎng)[G=V，E]由節(jié)點、邊等組成，以出入口和互通立交為節(jié)點，[V={v1，v2，…，vn}]是網(wǎng)絡(luò)中[n]個節(jié)點的集合；以有向路段為邊，[eij=（vi，vj）]代表節(jié)點[vi]到節(jié)點[vj]的路段，[m]個有向邊組成路段集[E]。

2.1.2" 權(quán)重網(wǎng)

權(quán)重網(wǎng)采用廣義費用函數(shù)來表征路段的通行成本。針對高速公路，權(quán)重由通行費用、車輛運營費用和時間價值費用等組成，公式如下：

式中：[weij]為邊的權(quán)重；[Kηij]為車型[η]在路段[eij]的高速公路通行費用；[δη]是車型[η]的單位距離運營費用，包括油耗、輪胎磨損以及汽車修理等費用；[Lij]是邊[eij]的里程；[φη]是出行者的時間價值；[Tij]是車輛在邊[eij]自由流狀態(tài)下的行駛時間；[vij]是路段交通量；[Cij]是路段通行能力；[α]、[β]為期望行程時間的參數(shù)。

2.1.3" OD網(wǎng)

OD網(wǎng)是車輛在路網(wǎng)中起始地、目的地、出發(fā)時間、到達時間等屬性的表達，所有車輛的出行信息組成了OD網(wǎng)。車輛的一次出行信息包含車牌號、車型、起始點、目的地、出發(fā)時間、到達時間等信息。

2.1.4" 通行時間網(wǎng)

通行時間網(wǎng)是車輛在該路段的平均通行時間，其值由道路的設(shè)計等級和交通服務(wù)水平所決定。通行時間公式如下：

式中[Teij]為路段的通行時間。

2.2" 基于復雜網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通量預測

2.2.1" 交通小區(qū)劃分

由于以入口節(jié)點而形成的觀測交通量數(shù)據(jù)在統(tǒng)計周期內(nèi)具有稀疏的特性，本文為有效處理數(shù)據(jù)，同時降低數(shù)據(jù)處理的難度，以交通小區(qū)為單元進行觀測交通量的數(shù)據(jù)合并。交通小區(qū)劃分遵守以下原則：以預測路段為中心，交通小區(qū)離路段越近，其節(jié)點規(guī)模越小，反之則規(guī)模越大；考慮并行路段分流作用，將并行路段分流特性作為節(jié)點屬性；考慮分析入口節(jié)點交通量對路段的影響時效，將到達預測路段及并行路段的時間作為節(jié)點屬性。其節(jié)點特征值表達如下：

式中：[d（i）]是節(jié)點[i] 到達預測路段及并行路段的通行時間；[p（i）]是節(jié)點[i] 在出行路徑選擇中選擇預測路段及并行路段的概率；[m]為包含預測路段在內(nèi)的并行路段中心點的數(shù)量；[n]為包含預測路段在內(nèi)的并行路段的數(shù)量。

根據(jù)節(jié)點[d（i）]和[p（i）]的特征值，采用權(quán)重K?means聚類方法進行交通小區(qū)劃分，獲得的交通小區(qū)內(nèi)的節(jié)點在路徑選擇、到達時間方面具有相似性。交通小區(qū)劃分的數(shù)學表達如下所示：

式中：[d（Xi，Vk）]是節(jié)點[i]與簇[k]質(zhì)心的歐氏距離；[Xi]為節(jié)點特征值；[Vk]為簇質(zhì)心的特征值；[Ck]是簇[k]內(nèi)節(jié)點的集合；[N]是集合元素數(shù)量；[K]是簇的數(shù)量；[d1]和[d2]分別代表到達時間和路徑選擇的歐氏距離；[λ]為聚類屬性系數(shù)。

2.2.2" 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來有序地接收小區(qū)交通量輸入，形成一個綜合的序列特征向量，從而預測路段交通量。整個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個循環(huán)單元構(gòu)成，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

[{ht-1，xt}]代表第[t]步輸入，[ht]代表輸出，其數(shù)學關(guān)系如下式所示：

[ht=f（Whht-1+Wxxt+b）]" " " " " （6）

式中：f（·）代表非線性激活函數(shù)；[Wh]、[Wx]、[b]是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

3" 模型示例及驗證

文章以南沙大橋路段為預測對象，其在路網(wǎng)地圖中所處位置如圖4所示。

南沙大橋是一條橫跨珠江兩岸的橋梁，其并行路段為上下游的珠江口跨江通道。本文數(shù)據(jù)集為高速公路收費數(shù)據(jù)，包含訓練集和測試集兩部分。訓練集為2021年7月5日—11日的數(shù)據(jù)，測試集為2021年8月12日的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)組成為入口節(jié)點交通量和路段交通量。以預測對象為中心，針對高速公路網(wǎng)分別建立結(jié)構(gòu)網(wǎng)、權(quán)重網(wǎng)、OD網(wǎng)、通行時間網(wǎng)，形成復雜網(wǎng)絡(luò)，其預測路段及并行路段在復雜網(wǎng)絡(luò)中的位置如圖5所示。

3.1" 交通流量預測

以高速公路出入口為節(jié)點進行交通小區(qū)劃分，將589個節(jié)點劃分為29個交通小區(qū)，相鄰小區(qū)用不同顏色代表，如圖6所示。由圖6可以看到，交通小區(qū)離預測路段越近，規(guī)模越小。再根據(jù)交通小區(qū)劃分結(jié)果將入口交通量合并成小區(qū)交通量。

假設(shè)同一交通小區(qū)前往其他交通小區(qū)的比例相對穩(wěn)定，在不結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情況下，在復雜網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)最短路徑選擇的原則和到達時間估計可以獲得路段的動態(tài)交通量。僅復雜網(wǎng)絡(luò)下路段交通量預測值與實際值對比如圖7所示，交通流量統(tǒng)計周期為15 min，橫坐標為時間，即一天內(nèi)共96個預測點；縱坐標為歸一化后的路段交通量，車型采用標準車型等效單位（Passenger Car Unit， PCU），黑色實線為實際交通量，虛線為預測交通量。可以看出，僅在復雜網(wǎng)絡(luò)下，隨著預測時長的增加，預測結(jié)果誤差逐漸變大。

為了彌補上述僅依靠復雜網(wǎng)絡(luò)進行路段交通量預測誤差大的問題，采用訓練集的小區(qū)交通量和路段交通量對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行參數(shù)訓練調(diào)整，分別建立預測時長為15 min、30 min、45 min、60 min的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并采用驗證集進行該路段的交通量預測，其預測結(jié)果如圖8所示。由圖可知，隨著預測時間增加，車流量誤差逐漸減小。

3.2" 模型評估及討論

為了更好地對本文模型的預測結(jié)果進行評價，采用ARIMA和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）兩種對比方法對路段交通量序列進行預測，其輸入為歷史路段交通量，輸出為預測路段交通量。采用平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error， MAPE）和均方根誤差（Root Mean Square Error， RMSE）兩個指標進行分析。不同方法在不同預測時長下的預測結(jié)果如表1所示。

從表1的MAPE可以看出，相比于其他方法，本文模型在所有預測時長下都能達到最好，說明該模型在不同預測時長下均能保持良好的預測性能。本文模型的預測精度均有較高提升，特別是在45 min預測時長下，本文方法的MAPE值比基于序列的ARMIA和RNN預測結(jié)果均降低了約24.6%。從RMSE對比可以看出，針對不同預測時長，本文模型相比其他方法能夠保持較為穩(wěn)定的預測。對比實驗驗證了本文方法的有效性和可靠性。

4" 結(jié)" 語

本文提出一種基本復雜網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通量預測模型，以入口節(jié)點交通量為模型輸入，以路段預測交通量為模型輸出，實現(xiàn)了未安裝車流量檢測設(shè)備的高速公路路段的動態(tài)交通量預測。該模型基于復雜網(wǎng)絡(luò)提取入口節(jié)點的特征并聚類形成交通小區(qū)，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行交通量預測。模型優(yōu)勢在于充分考慮了交通的時空相關(guān)性，從而提升了模型預測的準確度。

為了驗證該模型的有效性，選取南沙大橋路段為預測對象進行動態(tài)交通量預測。模型評估結(jié)果顯示，本文模型能夠準確地預測不同時長（15 min、30 min、45 min、60 min）的交通量，MAPE為9.275%，相比其他方法，本文模型預測精度更高且具有穩(wěn)定的性能。下一步研究將考慮更多數(shù)據(jù)特征，進一步探索現(xiàn)有知識與機器學習的融合預測能力。

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