28、交通流量预测与视频恢复技术解析

交通流量预测与视频恢复技术解析

交通流量预测

交通流量预测是一个典型的时空过程，在实时路线引导和可靠的交通控制策略中具有重要意义。

问题定义

• 交通流量预测 ：第 (i) 个观测点在第 (t) 个时间间隔的交通流量表示为 (f_{i,t})。在时间 (t’)，预测任务是基于过去的交通流量序列 (F = {f_{i,t}|i \in O, t = 1, 2, …, t’}) 预测时间 (t’+1) 的交通流量 (f_{i,t’+1})，其中 (O) 是观测点的全集。根据预测时间间隔的长度，交通流量预测可分为长期、中期和短期预测。
• 降水影响 ：天气对地面交通系统的性能有显著影响，降水等常见天气事件会影响交通状况，如道路通行能力和车辆速度。考虑降水影响可使模型更符合实际，提高性能。随着智能交通系统和数据收集技术的发展，大量天气数据可用于交通流量研究。

相关工作

长短期记忆网络（LSTM）是一种有效的交通流量预测方法，其通过记忆块中的三个乘法单元动态确定最佳时间滞后。LSTM 的数学抽象过程如下：

h_t = H(W_xh * x_t + W_hh * h_{t-1} + b_h)  (1)
y_t = W_hy * h_t + b_y  (2)
i_t = σ(W_xi * x_t + W_hi * h_{t-1} + W_ci * c_{t-1} + b_i)  (3)
f_t = σ(W_xf * x_t + W_hf *