【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据和深度学习，尤其涉及一种基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法、设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着城市化进程的不断推进，城市人口密度急剧增加，随之而来的交通拥堵问题日益严峻。这不仅影响了市民的出行效率和生活质量，还对城市经济的可持续发展带来了巨大的挑战。交通拥堵问题涉及多方面的因素，包括道路基础设施、车辆数量、公共交通系统的效率、社会经济活动的分布、天气条件等。因此，如何有效预测和管理城市交通流量，成为现代城市管理者面临的一个重要课题。
2、传统的交通流量预测方法主要依赖于历史交通数据和统计模型，如线性回归、时间序列模型(如arima)等。这些方法虽然在一定程度上能够反映交通流量的变化规律，但存在显著的局限性：
3、1、缺乏对空间依赖性的考虑：交通流量具有明显的空间依赖性，不同区域间的交通流量互相关联，传统方法难以有效捕捉这一特性。
4、2、难以处理复杂的时间依赖性：交通流量的时间序列具有复杂的周期性和趋势性，传统时间序列模型难以全面捕捉短期和长期的时间依赖性。
5、3、忽视外部因素的动态影响：交通流量受多种外部因素影响，如天气条件、节假日、重大活动等，传统方法通常难以动态融合这些外部因素的影响，导致预测结果不准确。
6、4、模型泛化能力不足：传统方法对新数据的适应能力有限，难以在不同城市或变化的交通环境中保持良好的预测性能。
7、近年来，随着大数据技术和深度学习技术的发展，交通流量预测领域迎来了新的机遇。大数据技术能够收集
技术实现思路
1、为了克服传统方法的局限性，本专利技术提出了一种基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法。该方法通过融合空间特征、时间序列分析和外部因素的动态影响，旨在提高交通流量预测的准确性和实用性。
2、为了实现上述的目的，本专利技术采用了以下的技术方案：
3、一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，该方法包括以下的步骤：
4、1)数据收集与预处理
5、数据源包括：交通数据、地理信息数据、社会经济数据和环境数据；对数据预处理，去除异常值、填补缺失值；将来自不同来源的数据融合到一个统一的框架中；并从原始数据中提取有助于预测的特征，对数据进行规范化和标准化处理；
6、2)空间特征提取
7、该步骤采用图卷积自适应空间特征提取模型(gcn-asfe)；通过图卷积网络(gcn)和自适应空间权重分配(aswa)机制，捕捉交通网络中的空间依赖关系，并动态调整节点之间的空间权重，具体包括以下步骤：
8、2.1)将城市划分为多个区域，每个区域作为图中的一个节点，节点的特征包括该区域的道路类型、交通容量；节点之间的连接表示区域之间的交通流动关系，边的权重可以基于地理距离、道路连接情况信息进行初始化；
9、2.2)利用图卷积网络(gcn)捕捉道路网络中的空间依赖关系；首先，通过邻接矩阵将节点的特征聚合，计算每个节点的特征向量；然后，通过可学习的权重矩阵和激活函数更新节点的特征向量，捕捉节点之间的空间关系；
10、2.3)采用自适应空间权重分配(aswa)机制进行权重分配；首先，基于节点的特征向量，通过一个多层感知机(mlp)计算节点之间的权重；然后，通过softmax函数对权重进行归一化，确保每个节点的权重和为1；最后，使用更新后的权重矩阵替代原始的邻接矩阵，重新计算节点的特征向量；
11、3)时间序列分析
12、通过注意力增强长短期记忆网络(ae-lstm)，捕捉交通流量数据中的时间依赖性，增强对关键时间步的关注；其中：
13、3.1)lstm层：输入标准化后的时间序列数据，通过lstm层计算每个时间步的隐藏状态ht；
14、3.2)注意力机制层：对lstm层的输出ht进行加权，计算加权隐藏状态hweighted；
15、3.3)预测层：将加权隐藏状态hweighted传递到全连接层，进行交通流量预测；
16、4)外部因素融合
17、应用动态影响融合网络(difn)；通过特征嵌入、动态影响评估和融合预测，捕捉外部因素的动态变化和对交通流量的影响；
18、5)模型训练与评估
19、将数据集划分为训练集、验证集和测试集；训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型性能；选择合适的损失函数用于模型训练，最小化预测值与真实值之间的误差；选择合适的优化算法进行模型参数的优化，更新模型权重；
20、并使用平均绝对误差(mae)或均方根误差(rmse)指标评估模型性能，通过交叉验证方法评估模型的泛化能力，确保模型在不同数据集上的稳定表现；并通过改变测试数据集中的外部因素，测试模型的动态适应性；
21、6)模型部署与应用
22、将训练好的模型部署到实际的交通管理系统中，提供实时的交通流量预测；将预测结果以图表、地图的形式展示，方便交通管理部门进行决策；同时利用预测结果，制定和调整交通管控措施；利用长期交通流量预测结果，支持城市交通基础设施的规划和优化。
23、作为优选，所述步骤1)中交通数据包括来自交通监控摄像头、交通流量探测器、gps车辆数据等；地理信息数据包括道路网络结构、交叉口、公交线路等gis数据；社会经济数据包括人口密度、商业区分布、重大事件等；环境数据包括天气条件、季节性变化等。
24、作为优选，所述步骤1)中异常值处理包括检测并移除不符合常理的异常数据点，如异常高或低的流量数据；对于缺失的数据，采用插值法、均值填补或基于机器学习的方法进行填补；
25、有助于预测的特征包括时间特征、天气特征和空间特征，时间特征包括从时间戳中提取时间特征，如小时、星期几、是否节假日；天气特征提取为将天气数据转化为特征向量，包括温度、降雨量、风速；空间特征提取为将道路网络结构和社会经济数据转化为特征向量，包括道路类型、交叉口密度、商业区密度；
26、数据进行规范化和标准化处理包括将数据缩放到0到1范围内，以消除不同特征之间的量纲差异；将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
27、作为优选，所述步骤2.2)中图卷积网络(gcn)如下：
28、给定一个无向图g＝(v,e)，其中v是节点集合，e是边集合；邻接矩阵a表示节点间的连接关系，节点特征矩阵x∈rn×d表示每个节点的特征向量，其中n是节点数，d是特征维度；基本公式如下：
29、基本公式如下：
30、
31、其中：
32、h(l)是本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，该方法包括以下的步骤：
2.根据权利要求1所述的一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，其特征在于，步骤1)中交通数据包括来自交通监控摄像头、交通流量探测器、GPS车辆数据等；地理信息数据包括道路网络结构、交叉口、公交线路等GIS数据；社会经济数据包括人口密度、商业区分布、重大事件等；环境数据包括天气条件、季节性变化等。
3.根据权利要求1所述的一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，其特征在于，步骤1)中异常值处理包括检测并移除不符合常理的异常数据点，如异常高或低的流量数据；对于缺失的数据，采用插值法、均值填补或基于机器学习的方法进行填补；
4.根据权利要求1所述的一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，其特征在于，步骤2.2)中图卷积网络(GCN)如下：
5.根据权利要求4所述的一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，其特征在于，步骤2.3)中ASWA机制的核心是通过一个多层感知机(MLP)来学习节点间的动态权重；
6.根据权利要求1所述的一个
7.根据权利要求1所述的一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，其特征在于，步骤3)中注意力机制的公式模型如下：
8.根据权利要求1所述的一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，其特征在于，步骤4)中动态影响融合网络(DIFN)的具体步骤如下：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-8任意一项权利要求所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，其特征在于，该计算机程序或指令被处理器执行时实现权利要求1-8任意一项权利要求所述方法。
...【技术特征摘要】
1.一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，该方法包括以下的步骤：
2.根据权利要求1所述的一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，其特征在于，步骤1)中交通数据包括来自交通监控摄像头、交通流量探测器、gps车辆数据等；地理信息数据包括道路网络结构、交叉口、公交线路等gis数据；社会经济数据包括人口密度、商业区分布、重大事件等；环境数据包括天气条件、季节性变化等。
3.根据权利要求1所述的一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，其特征在于，步骤1)中异常值处理包括检测并移除不符合常理的异常数据点，如异常高或低的流量数据；对于缺失的数据，采用插值法、均值填补或基于机器学习的方法进行填补；
4.根据权利要求1所述的一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，其特征在于，步骤2.2)中图卷积网络(gcn)如下：
5.根据权利要求4所述的一个基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法，其特征在于，步骤2.3)中aswa机制...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈薏然，叶俊华，周素茵，徐爱俊，夏芳，
申请(专利权)人：浙江农林大学，
类型：发明
国别省市：
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