【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，特别是涉及应用于车流量预测的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和机动车保有量的快速增长，城市交通拥堵问题日益严重，给人们的出行和城市管理带来了巨大挑战。准确预测未来一段时间内的交通流量变化趋势，对于缓解交通拥堵、优化交通诱导、合理配置交通资源具有重要意义。
2、近年来，人工智能技术的蓬勃发展为交通流量预测带来了新的契机。越来越多的研究开始探索利用机器学习、深度学习等智能算法来构建车流量预测模型。然而，现有技术仍然存在一些局限性和不足，主要体现在以下几个方面：
3、数据利用不充分。大多数方法主要依赖单一数据源如历史交通流量数据，忽略了天气、路网结构、驾驶行为等多源异构数据的融合利用，难以全面刻画交通流量演变的复杂规律。
4、模型泛化性不足。现有方法大多针对特定场景和数据分布，缺乏对极端事件、异常值的有效处理，在实际应用中的外推性能和鲁棒性有待提高。
5、可解释性不强。许多深度学习模型属于黑盒模型，预测结果难以解释，无法提供决策依据，不利于交通管理人员的分析和干预。
6、优化效率不高。随着数据规模和模型复杂度的增加，参数优化和模型训练的计算开销大幅上升，难以满足实时预测的需求。
7、中国专利技术专利cn117994986b提出了一种基于改进电鳗觅食优化算法的bp神经网络车流量预测方法。该方法在数据预处理、关键因素分析等方面做了有益尝试，但仍主要依赖单一的神经
8、中国专利技术专利cn116110234b提出了一种基于cnn和lstm的车流量预测方法。该方法在数据增强、异常检测、特征提取等方面进行了探索，但缺乏对注意力机制的深入研究和改进，时空关联建模不够精细。此外，该方法未涉及预测结果的可解释性和优化效率问题。
9、综上所述，现有车流量预测技术的不足主要在于：数据融合利用不够充分，模型泛化性和鲁棒性有待加强，预测结果可解释性不强，优化效率有待提高。这些问题制约了车流量预测在智慧交通领域的广泛应用。
技术实现思路
1、针对上述现有技术，本专利技术要解决的技术问题是现有技术中对数据利用不充分、模型泛化性不足、可解释性不强和优化效率不高的问题。
2、为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，包括中央处理器，用于执行计算任务和控制系统运行，图形处理器，用于加速深度学习模型的训练和推理，存储器，用于存储系统软件、模型参数和历史数据，通信接口，用于与外部设备和网络进行数据交换，图形处理器的核心数不少于1000个，存储器的容量不少于1tb，还包括依次顺序连接的数据采集与预处理模块、多模态数据融合模块、混合深度学习预测模块、智能参数优化模块、集成学习模块、多尺度误差修正模块、预测结果评估与反馈模块、可解释性与可视化模块、边缘计算与分布式学习模块和系统管理与接口模块；
3、数据采集与预处理模块用于采集传统交通数据和非传统数据，并进行去噪、异常检测、时间序列分割和降维处理；
4、多模态数据融合模块用于通过注意力机制和知识图谱集成融合多源数据；
5、混合深度学习预测模块用于利用cnn和transformer结构提取时空特征并构建预测模型；
6、智能参数优化模块用于结合量子计算和改进蝙蝠算法优化模型参数；
7、集成学习模块用于动态集成多个基学习器并通过对抗样本增强模型鲁棒性；
8、多尺度误差修正模块用于利用卡尔曼滤波和残差学习进行短中长期误差修正；
9、预测结果评估与反馈模块用于多场景验证预测性能并实现人机协同优化；
10、可解释性与可视化模块用于生成多层次解释报告和交互式可视化界面；
11、边缘计算与分布式学习模块用于实现边缘-云协同和隐私保护的分布式预测；
12、系统管理与接口模块用于统一调度系统资源和提供外部服务接口；
13、混合深度学习预测模块采用如下融合算法公式进行预测：
14、y＝α*fcnn(x1)+β*ftransformer(x2)+γ*flstm(x3)+δ*g(e)
15、其中，y为最终预测结果，x1、x2、x3分别代表不同模态的输入数据，fcnn、ftransformer、flstm分别代表cnn、transformer和lstm的预测函数，g(e)为误差修正函数，α、β、γ、δ为由注意力机制决定的动态权重；
16、动态权重α、β、γ、δ通过如下注意力机制计算：
17、[α,β,γ,δ]＝softmax(w*[h1；h2；h3；he]+b)
18、其中w为权重矩阵，b为偏置向量，h1、h2、h3、he分别为cnn、transformer、lstm和误差修正模型的隐藏状态。
19、在上述基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法中，可以提升车流量预测的准确性、稳健性和实时性，为道路交通状态研判、信号灯时长优化、路径规划引导等决策提供可靠依据，有效缓解交通拥堵，改善出行体验。本专利技术还可以节省交通基础设施建设成本，延长道路使用寿命，减少尾气排放，创造可观的经济效益和社会效益。
20、作为本申请的进一步改进，数据采集与预处理模块包括依次顺序连接的传统交通数据采集单元、非传统数据采集单元、小波变换去噪单元、图神经网络异常检测单元、动态时间序列分割单元和主成分分析降维单元；
21、传统交通数据采集单元用于采集车流量、速度等常规交通数据；
22、非传统数据采集单元用于采集卫星图像、社交媒体等辅助数据；
23、小波变换去噪单元用于对原始数据进行多尺度去噪处理；
24、图神经网络异常检测单元用于基于路网拓扑结构识别异常数据；
25、动态时间序列分割单元用于自适应划分时间窗口；
26、主成分分析降维单元用于降低数据维度并保留主要特征。
27、作为本申请的再进一步改进，多模态数据融合模块包括依次顺序连接的数据对齐与标准化单元、知识图谱集成单元和注意力机制融合单元；
28、注意力机制融合单元用于自适应分配不同数据源的权重；
29、知识图谱集成单元用于整合城市规划、交通政策等先验知识；
30、数据对齐与标准化单元用于统一不同来源数据的格式和尺度。
31、作为本申请的更进一步改进，混合深度学习预测模块包括依次顺序连接的cnn空间特征提取单元、transformer时序依赖捕捉单元、时空注意力机制单元和多层感知机预测单元；
32、cnn空间特征提取单元用于捕捉路网空间依赖关系；
33、transformer时序依赖捕捉单元用于学习长期时间依赖；
【技术保护点】
1.一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，包括中央处理器，用于执行计算任务和控制系统运行，图形处理器，用于加速深度学习模型的训练和推理，存储器，用于存储系统软件、模型参数和历史数据，通信接口，用于与外部设备和网络进行数据交换，所述图形处理器的核心数不少于1000个，所述存储器的容量不少于1TB，其特征在于：还包括依次顺序连接的数据采集与预处理模块、多模态数据融合模块、混合深度学习预测模块、智能参数优化模块、集成学习模块、多尺度误差修正模块、预测结果评估与反馈模块、可解释性与可视化模块、边缘计算与分布式学习模块和系统管理与接口模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述数据采集与预处理模块包括依次顺序连接的传统交通数据采集单元、非传统数据采集单元、小波变换去噪单元、图神经网络异常检测单元、动态时间序列分割单元和主成分分析降维单元；
3.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述多模态数据融合模块包括依次顺序连接的数据对齐与标准化单元、知识图谱集成单元和注意力机制
4.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述混合深度学习预测模块包括依次顺序连接的CNN空间特征提取单元、Transformer时序依赖捕捉单元、时空注意力机制单元和多层感知机预测单元；
5.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述智能参数优化模块包括依次顺序连接的量子计算优化单元、改进蝙蝠算法单元、动态神经架构搜索单元和自适应搜索策略单元；
6.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述集成学习模块包括依次顺序连接的基学习器训练单元、动态加权集成单元、对抗样本生成单元和模型鲁棒性验证单元；
7.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述多尺度误差修正模块包括依次顺序连接的卡尔曼滤波短期修正单元、多尺度残差学习单元和自适应在线学习单元；
8.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述预测结果评估与反馈模块包括依次顺序连接的多指标评估单元、多场景仿真验证单元、人机协同反馈单元和模型动态调整单元；
9.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述边缘计算与分布式学习模块包括依次顺序连接的边缘-云协同学习调度单元、联邦学习协议单元、隐私保护计算单元和分布式模型聚合单元；
10.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化方法，其特征在于：包括以下步骤；
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，包括中央处理器，用于执行计算任务和控制系统运行，图形处理器，用于加速深度学习模型的训练和推理，存储器，用于存储系统软件、模型参数和历史数据，通信接口，用于与外部设备和网络进行数据交换，所述图形处理器的核心数不少于1000个，所述存储器的容量不少于1tb，其特征在于：还包括依次顺序连接的数据采集与预处理模块、多模态数据融合模块、混合深度学习预测模块、智能参数优化模块、集成学习模块、多尺度误差修正模块、预测结果评估与反馈模块、可解释性与可视化模块、边缘计算与分布式学习模块和系统管理与接口模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述数据采集与预处理模块包括依次顺序连接的传统交通数据采集单元、非传统数据采集单元、小波变换去噪单元、图神经网络异常检测单元、动态时间序列分割单元和主成分分析降维单元；
3.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述多模态数据融合模块包括依次顺序连接的数据对齐与标准化单元、知识图谱集成单元和注意力机制融合单元；
4.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的交通车流量预测优化系统，其特征在于：所述混合深度学习预测模块包括依次顺序连接的cnn空间特征提取单元、transformer时序依赖捕捉单元、...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘冰洁，张铮，任剑岚，
申请(专利权)人：江西交通职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。