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基于神经网络的车辆行为预测研究

【摘要】:预测车辆出行轨迹不仅可以为用户提供个性化出行服务,对交通引导、流量管控和城市建设也有一定作用。对城市车辆轨迹进行预测,一方面要对数据集进行针对性的移动模式挖掘,尤其是在立体式交通环境下,轨迹容易混乱,要建立特殊模型拟合路网,另一方面,从移动模式中挖掘深层次的车辆行驶动机,并根据当前车辆轨迹进行下一位置的预测。本论文从复杂道路环境下的路网模型出发,考虑到轨迹节点之间的语义关联,使用高维路网屏蔽由于二维空间经纬度信息单一导致的轨迹混乱,在高维空间中针对轨迹节点序列的特殊性使用集成循环神经网络模型对车辆轨迹进行预测。本论文的主要研究工作和贡献如下:1.针对车辆在行驶过程中轨迹节点之间表现出的语义关联关系,提取车辆行驶运动模式,提出一种基于高维向量的路网建模方式。首先,使用窗口机制提取关联轨迹节点内部的语义关联,以此为基础构建轨迹节点语料库,使轨迹节点间的上下文关系蕴含在节点语料库中。其次,针对每一个轨迹节点的上下文关系,利用嵌入网络将卡口之间的语义关联嵌入高维向量,使之成为可度量的概率分布形式,从而构造高维路网空间,在高维空间中屏蔽了二维路网由于经纬度限制导致的轨迹混淆问题。2.深入分析轨迹节点间的时序性关联,使用集成循环神经网络模型对轨迹进行预测,可以准确客观地预测车辆将要到达的下一个位置。首先,以高维路网为基础,针对不同长度轨迹分别用循环神经网络不同变种进行拟合,使用不同子学习器训练轨迹多层次特征。然后,使用集袋(bagging)方式对各模型输出结果进行集成,以取长补短的方式提高轨迹预测准确率。最后,通过我国某城市真实轨迹数据集进行实验验证。实验表明,本论文使用的高维路网建模算法不仅能够反映出真实道路车辆轨迹特征,还在某些应用中能够起到作用;集成神经网络模型相较于传统概率统计学模型和单一神经网络模型预测效果更好,更能反映车辆真实行驶轨迹。

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