23、基于深度学习的交通管理预测技术解析

基于深度学习的交通管理预测技术解析

一、自动驾驶车辆研究与交通流预测

近年来，自动驾驶车辆数量不断增加，相关研究也聚焦于解决各类挑战。在交通流预测方面，研究考虑了多个参数，如事故减少、燃油节省、安全措施、时间消耗、污染降低、车辆集成、无人驾驶、数据分析等。通过聚焦输入数据集的特定部分，可提升预测性能，实验结果相较于传统深度学习方法有显著改进。

为实现高效的交通流预测，可采用多种基于深度学习的方法，如CNN、RNN、LSTM、GRU、Time Delay NN (TDN)、DBM、RBM、DBN和Wavelet Neural Network (WNN) 等，这些方法各有优缺点。利用历史数据进行未来交通流预测，有助于避免道路拥堵，缓解交通压力。

二、交通速度预测

交通速度预测是指预测在给定时间点通过某一点的车辆数量。以下是几种推荐的基于深度学习的交通速度预测方法：
1. Path-based deep Learning framework for Critical Path (PBDL - CP)
- 原理 ：将道路网络划分为关键路径（最常用的路径），每个路径通过双向长短期记忆神经网络 (Bi - LSTM NN) 和多个Bi - LSTM层进行建模。这些神经网络用于收集交通的时间信息，并在预测交通速度时捕捉时空信息。
- 流程 ：
- 上层通过历史轨迹和道路网络进行关键路径选择。
- 中层使用双向LSMT神经网络分析关键路径，收集道路网络不同路段的时空信息。
- 下层利用时空信息并行训练