多源數據驅動的深度學習在城市主干道交通態勢研究中的應用

摘 要：隨著城市化進程的加快，城市主干道交通擁堵問題日益嚴重。深度學習技術憑借其在處理復雜數據方面的優勢，成為研究交通態勢的重要工具。本文探討了多源數據（如交通流量、天氣、社會活動等）驅動的深度學習模型在城市主干道交通態勢研究中的應用。通過對現有方法的分析和實驗驗證，本文展示了深度學習如何提高交通預測的準確性，優化交通管理策略，從而緩解城市交通壓力。

關鍵詞：多源數據 深度學習 交通態勢 城市主干道 預測模型

0 引言

城市主干道是城市交通的核心組成部分，其交通態勢直接影響到城市的整體交通效率。傳統的交通管理方法往往依賴于單一數據源，難以全面反映復雜的交通狀況。近年來，多源數據驅動的深度學習技術逐漸被應用于交通研究中，利用大量數據提升預測和管理的準確性。本文將探討深度學習在多源數據融合中的應用及其對城市主干道交通態勢研究的貢獻。

1 多源數據的收集與處理

多源數據的收集與處理是將深度學習應用于城市主干道交通態勢研究的關鍵步驟。城市交通系統涉及多種因素，主要包括交通流量、天氣條件、社會活動等，這些因素的復雜性和動態性要求我們從多個數據源進行全面的收集和處理，以獲得準確和可靠的信息。

交通流量數據通常來自各種傳感器和攝像頭。路面上的傳感器能夠實時記錄車輛的通行情況，包括車速、車流量和車道占用情況。交通監控攝像頭則提供了更為直觀的視覺數據，幫助分析交通流動模式和異常情況。天氣條件數據則主要來源于氣象站，這些數據涵蓋了溫度、濕度、降水量、風速等氣象指標。這些因素會對交通狀況產生直接影響，例如降雨或降雪可能導致道路濕滑，進而影響交通流量和安全性。此外，社會活動數據，包括大型活動、節假日等，也對交通態勢有顯著影響，這些數據可以通過社交媒體、新聞報道和城市活動規劃等途徑獲取。

數據的收集過程雖然可以獲得豐富的信息，但原始數據往往存在噪聲和缺失值，需要進行清洗和預處理。數據清洗是處理過程中非常重要的一步，其主要目的是去除數據中的不準確或無關的信息[1]。例如，傳感器可能會出現故障導致數據異常，攝像頭可能因為光線變化或遮擋物而產生干擾，氣象數據可能由于設備故障或記錄錯誤而出現缺失。這些問題需要通過技術手段進行校正或修復，以確保數據的準確性。數據預處理的另一重要方面是缺失值處理。缺失數據是現實世界數據中常見的問題，可能由于各種原因造成，如傳感器故障或數據記錄不完整。常見的缺失值處理方法包括數據插補（如使用均值、中位數或鄰近值填補）、預測模型填補（如利用其他相關數據預測缺失值）等。通過這些方法，可以減少數據缺失對分析結果的影響。

在完成數據清洗和預處理后，下一步是數據融合。數據融合的目的是將來自不同來源的數據整合成一個統一的格式，以便于深度學習模型的訓練和分析。交通流量數據、天氣條件數據和社會活動數據在本質上屬于不同的特征空間，它們的時間尺度、數據類型和格式可能各不相同。數據融合技術需要將這些異質數據進行轉換和整合，使得它們能夠在同一數據集上進行處理。一種常見的數據融合方法是將不同數據源的特征進行對齊。比如，將交通流量數據與天氣條件數據按時間戳對齊，以便分析天氣對交通流量的影響。在實踐中，這可以通過時間序列同步技術來實現，確保所有數據都在相同的時間段內進行分析。此外，數據融合還可以采用特征級融合和決策級融合等技術。特征級融合將不同源的數據特征合并到一個統一的特征向量中，而決策級融合則是先對各數據源分別進行分析，然后將結果進行綜合[2]。

數據融合的最終目標是生成一個綜合的數據集，這個數據集可以為深度學習模型提供充分的信息支持。通過這樣系統化的數據處理流程，我們可以確保深度學習模型在進行交通態勢預測時，能夠充分利用所有可用的數據，從而提高預測的準確性和可靠性。這一過程不僅提高了數據的利用效率，也為深入分析城市主干道的交通動態奠定了堅實的基礎。

2 深度學習模型的選擇與構建

在交通態勢研究中，選擇和構建合適的深度學習模型是關鍵步驟。常用的深度學習模型包括卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN），這兩種模型各自具有獨特的優勢，適用于不同類型的數據和應用場景。

卷積神經網絡（CNN）是處理圖像數據的經典模型，尤其適用于交通監控視頻的分析。CNN通過卷積層和池化層對圖像進行逐層提取和壓縮，有效提取空間特征[3]。交通監控視頻中包含的動態和靜態信息，如車輛位置、車道變化、交通標志等，都可以通過CNN模型進行有效分析。CNN能夠捕捉圖像中的局部特征，并通過多個卷積層逐步提取更高級的特征，這使得它在處理交通流量的空間特征方面具有很強的能力。

另一方面，遞歸神經網絡（RNN）則擅長處理時間序列數據，因此在交通流量預測中表現出色。交通流量數據具有時間依賴性，即當前的交通狀況受到過去狀態的影響。RNN能夠通過其循環結構捕捉這種時間上的變化規律。然而，標準的RNN在處理長時間序列數據時容易出現梯度消失或梯度爆炸的問題，因此在實際應用中，長短期記憶網絡（LSTM）和門控遞歸單元（GRU）等改進版RNN被廣泛使用。這些改進網絡通過引入門控機制，有效地解決了標準RNN在處理長期依賴關系時的不足，從而更好地捕捉交通流量的時間特征。

在深度學習模型的選擇和構建過程中，首先需要根據具體的應用場景和數據特點來決定使用CNN還是RNN。如果研究重點是從交通監控視頻中提取空間特征，CNN將是更合適的選擇；而如果主要任務是預測交通流量的變化趨勢，則RNN或其變種（如LSTM或GRU）則更為適用。實際應用中，還可能結合這兩種模型，通過將CNN用于提取空間特征后，使用RNN對提取的特征進行時間序列建模，以充分利用不同模型的優點。

構建深度學習模型的過程不僅包括選擇合適的模型，還涉及模型架構的設計、超參數的調整和訓練策略的制定。模型架構設計需要考慮數據的特性和任務的要求，例如卷積層的數量和大小、池化層的類型以及遞歸層的深度等。超參數調整包括學習率、批量大小、正則化等，這些參數對模型的訓練效果和最終性能有著重要影響。此外，訓練策略也至關重要，包括數據增強、訓練輪次的設置以及早停機制等，這些策略可以有效提高模型的泛化能力和穩定性。

3 模型訓練與驗證

在使用多源數據進行深度學習模型訓練時，數據劃分、訓練過程的優化以及模型驗證是確保模型性能和可靠性的關鍵環節。首先，為了評估模型的性能并防止過擬合，數據需被劃分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用于模型的實際訓練，即調整模型的權重以最小化損失函數；驗證集用于在訓練過程中對模型進行調優，以便找到最佳的超參數設置；測試集則用于最終評估模型的泛化能力，即在未知數據上的表現。

在模型訓練過程中，交叉驗證是一種常用的技術，用于提高模型的穩定性和避免過擬合。具體而言，k折交叉驗證將數據集劃分為k個子集，每次選擇一個子集作為驗證集，其他k-1個子集作為訓練集。這樣，可以進行k輪訓練和驗證，確保模型在不同的數據子集上均表現良好[4]。通過這種方式，可以獲得對模型泛化能力的更全面評價，并減少由于數據劃分隨機性導致的評估偏差。

此外，超參數調整也是模型訓練中不可忽視的一環。深度學習模型通常包含許多超參數，如學習率、批量大小、網絡層數和神經元數量等，這些參數對模型的性能有著重要影響。調整超參數的過程通常需要通過網格搜索、隨機搜索或貝葉斯優化等技術進行。這些方法可以系統地探索超參數空間，找到使模型表現最好的參數組合，從而優化模型的預測能力。

模型驗證則通過將訓練得到的模型應用于實際的交通數據進行比較，以檢驗其準確性和魯棒性。這一過程通常包括將模型的預測結果與實際交通數據進行對比分析，評估其在真實場景中的表現。常用的評估指標包括均方誤差（MSE）、均絕對誤差（MAE）、精確度、召回率等。這些指標可以幫助量化模型在預測任務中的表現，并揭示模型的優劣勢。通過這些評估，可以進一步調整模型參數或改進模型架構，以提升模型在實際應用中的效果。

4 應用實例與結果分析

在城市交通預測中，多源數據驅動的深度學習模型已被廣泛應用于提升預測準確性。一個具體的案例是利用融合交通流量、天氣數據和社會活動數據的深度學習模型來預測某城市主干道的交通流量。研究團隊構建了一個包含卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的混合模型，以處理這些多源數據。模型輸入包括歷史交通流量、實時天氣數據（如溫度、降水量、風速）以及社會活動數據（如大型活動的時間和地點）。

通過對比不同模型的預測結果，研究團隊發現融合多源數據的深度學習模型顯著優于僅使用交通流量數據的單一模型。表1是實驗中不同模型的預測結果對比數據。

從數據表1中可以看出，融合交通流量、天氣數據和社會活動數據的深度學習模型在均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）以及決定系數（R2）方面均優于其他模型。具體而言，這種多源數據融合模型的MSE為0.032，MAE為0.141，R2達到0.922，相比于僅使用交通流量數據的模型，MSE降低了42.9%，MAE降低了26.6%，R2提高了9.1%。這表明，融合多種數據源能夠顯著提高模型的預測準確性。

該模型的優越性能得益于它能夠綜合考慮天氣因素對交通流量的影響，例如雨天或高溫天氣可能導致交通流量的變化；同時，社會活動數據幫助模型預判交通高峰期，從而為交通管理部門提供更加精準的決策支持。

5 未來發展

未來的研究可以圍繞幾個核心方向展開，以應對當前面臨的挑戰。首先，優化模型結構以提高其在不同數據場景下的適應能力和效率，將是一個重要的研究方向。通過結合最新的神經網絡架構和優化算法，可以提升模型在交通預測中的表現，同時減少計算復雜度。其次，提升數據處理能力也是未來研究的重要領域。例如，開發先進的數據處理技術和工具，可以更高效地處理和分析大規模交通數據，同時保持數據隱私和安全[5]。此外，探索更加智能的交通管理方案，如智能交通信號控制系統、自適應交通流量管理等，也將是未來發展的重點。通過將深度學習與其他智能技術相結合，可以實現更加精細化和動態化的交通管理，進一步提升交通系統的整體效率和安全性。

6 結束語

多源數據驅動的深度學習技術在城市主干道交通態勢研究中展現了強大的潛力。通過精準的數據分析和預測，能夠有效緩解交通擁堵問題，提高交通管理的效率。隨著技術的不斷發展和數據的不斷豐富，未來這一領域有望取得更加突破性的進展，為智慧城市的建設提供堅實的支持。

課題名稱：多源數據環境下基于深度學習的城市道路網交通態勢研究，項目編號2023014ZQKJ。

參考文獻：

[1] 李善梅，宋思霓，王紅勇，等. 基于多模態時空特征融合的終端區交通擁堵精細化預測[J/OL].北京航空航天大學學報，1-15[2024-09-05].https：//doi.org/10.13700/j.bh.1001-5965.2024.0557.

[2]王詩皓.基于深度學習的疲勞駕駛檢測技術研究[J].時代汽車，2024（17）：196-198.

[3]胡正華，周繼彪，毛新華，等.基于圖像序列分析的城市道路交通事故預測[J/OL].交通運輸系統工程與信息，1-14[2024-09-05].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.4520.U.20240902.1648.002.html.

[4]譚興文，朱小波.基于深度學習的自動駕駛汽車決策與控制策略[J].汽車與新動力，2024，7（04）：17-20.

[5]馮睿鋒，陳彥如.融合深度強化學習的改進遺傳算法求解眾包車輛-公共交通協同配送問題[J/OL].計算機工程，1-11[2024-09-05].https：//doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0069548.