CN108985517A - 基于线性回归的短时交通流量预测方法 - Google Patents

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侯君
蔡志成
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张静
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Abstract

本发明公开了一种基于线性回归的短时交通流量预测方法。方法为：首先对获取到的可能影响交通流量的因子进行特征缩放；初始化经过特征缩放后的各个因子的参数，结合线性回归方法对特征缩放后的因子进行建模；然后根据实际交通流量和建立的模型确定代价函数，对代价函数进行正则化处理；接着利用梯度下降算法求解代价函数最小值，根据代价函数最小值求得的最优参数；最后利用求得的最优参数对该道路的短时交通流量进行预测。本发明通过线性回归算法对短时交通流量进行预测，通过多组特征数据的使用，利用正则化方法进行优化，减少了过拟合的问题，提高了预测的准确性。

Description

基于线性回归的短时交通流量预测方法
技术领域
本发明涉及交通流量预测技术领域，特别是一种基于线性回归的短时交通流量预测方法。
背景技术
随着社会的发展和科技的进步，私家车的数量和规模也越来越大，因此，交通拥堵问题也越来越常见。短时交通流量是判断交通拥堵信息的重要依据之一，它的变化趋势可以反映某一路段的路况信息的变化趋势，对短时交通流量进行有效预测可以更好地为人们的出行提供建议。要提高短时交通流量预测的准确性，选用合适的预测方法是关键。
短时交通流量具有突发性，也和车速、人流、时间、道路状况等因素有关，难以进行准确的预测。现有的技术仅仅从道路层面对短时交通流量进行预测，并没有考虑到交通工具自身对短时交通流量的影响，导致预测准确率偏低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于线性回归的短时交通流量预测方法，从而有效地对短时交通流量进行合理的预测。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于线性回归的短时交通流量预测方法，包括以下步骤：
步骤1，对影响交通流量的相关因子进行缩放处理；
步骤2，对步骤1中经过缩放处理后的因子进行建模，建立假设函数；
步骤3，在步骤2假设函数的基础上求解代价函数；
步骤4，对步骤3中的代价函数进行正则化处理；
步骤5，利用梯度下降方法求解步骤4中正则化处理后的代价函数的最小值，得到因子的最优参数；
步骤6，利用步骤5中求得的最优参数对该道路的短时交通流量进行预测。
进一步地，步骤1所述的对影响交通流量的相关因子进行缩放处理，具体为：
对数据规模大于设定值的相关因子的原始数据进行标准化处理，处理方法如下：
其中，x为因子的原始数据，为该因子下所有数据的平均值，σ为该因子下所有数据的标准差，x′是该因子经过标准化处理后的数据。
进一步地，步骤2所述对步骤1中经过缩放处理后的因子进行建模，建立假设函数，具体过程如下：
(2.1)初始化参数θ＝(θ0，θ1，…，θn)，其中，n为因子的个数；
(2.2)利用参数θ建立假设函数，方程如下：
其中，x＝(x0，x1，…，xn)，是所有数据组成的矩阵；xi表示矩阵x的第i行数据，m表示矩阵x的总行数；表示第i行的第j列数据，j＝1，2，…，n；x0为添加的偏置向量，值全部为1，hθ(xi)是第i组实例的预测值；
将假设函数hθ(x)用向量化表示为：
hθ(x)＝xθT
进一步地，步骤3中所述的在步骤2中假设函数的基础上求解代价函数J(θ)，具体过程如下：
其中，yi是第i组实例的实际值，i＝1，2，…，m。
进一步地，步骤4中所述的对步骤3中的代价函数进行正则化处理，具体过程如下：
向步骤3中的代价函数添加惩罚项，进行正则化处理：
其中，λ是惩罚项参数。
进一步地，步骤5中所述的利用梯度下降方法求解步骤4中正则化处理后的代价函数的最小值，得到因子的最优参数，具体过程如下：
初始化参数θ之后，通过改变θ的值来减小代价函数J(θ)的值，并不断迭代这一过程，直到取得因子的最小值，即是最优参数。
进一步地，步骤6中所述的利用步骤5中求得的最优参数对该道路的短时交通流量进行预测，具体为：将获取到的最优参数θ代入假设函数，对短时交通流量进行预测。
本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)采用线性回归算法，能够有效地对短时交通流量进行预测；(2)使用正则化方法和梯度下降方法对函数进行处理，提高了短时交通流量预测的准确性。
附图说明
图1为本发明基于线性回归的短时交通流量预测方法的流程图。
具体实施方式
结合图l，本发明基于线性回归的短时交通流量预测方法，包括以下步骤：
步骤1，对影响交通流量的相关因子进行缩放处理；
步骤2，对步骤1中经过缩放处理后的因子进行建模，建立假设函数；
步骤3，在步骤2假设函数的基础上求解代价函数；
步骤4，对步骤3中的代价函数进行正则化处理；
步骤5，利用梯度下降方法求解步骤4中正则化处理后的代价函数的最小值，得到因子的最优参数；
步骤6，利用步骤5中求得的最优参数对该道路的短时交通流量进行预测。
进一步地，步骤1所述的对影响交通流量的相关因子进行缩放处理，具体为：
对数据规模大于设定值的相关因子的原始数据进行标准化处理，处理方法如下：
其中，x为因子的原始数据，为该因子下所有数据的平均值，σ为该因子下所有数据的标准差，x′是该因子经过标准化处理后的数据。
进一步地，步骤2所述对步骤1中经过缩放处理后的因子进行建模，建立假设函数，具体过程如下：
(2.1)初始化参数θ＝(θ0，θ1，…，θn)，其中，n为因子的个数；
(2.2)利用参数θ建立假设函数，方程如下：
其中，x＝(x0，x1，…，xn)，是所有数据组成的矩阵；xi表示矩阵x的第i行数据，m表示矩阵x的总行数；表示第i行的第j列数据，j＝1，2，…，n；x0为添加的偏置向量，值全部为1，hθ(xi)是第i组实例的预测值；
将假设函数hθ(x)用向量化表示为：
hθ(x)＝xθT
进一步地，步骤3中所述的在步骤2中假设函数的基础上求解代价函数J(θ)，具体过程如下：
其中，yi是第i组实例的实际值，i＝1，2，…，m。
进一步地，步骤4中所述的对步骤3中的代价函数进行正则化处理，具体过程如下：
向步骤3中的代价函数添加惩罚项，进行正则化处理：
其中，参数λ是惩罚项的参数，选取合适的λ是减少过拟合的关键。
进一步地，步骤5中所述的利用梯度下降方法求解步骤4中正则化处理后的代价函数的最小值，得到因子的最优参数，具体过程如下：
初始化参数θ之后，通过改变θ的值来减小代价函数J(θ)的值，并不断迭代这一过程，直到取得因子的最小值，即是最优参数。
进一步地，步骤6中所述的利用步骤5中求得的最优参数对该道路的短时交通流量进行预测，具体为：将获取到的最优参数θ代入假设函数，对短时交通流量进行预测。
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例1
本发明实施例基于线性回归的短时交通流量预测方法，用于对道路的短时交通流量进行预测，所述方法包括以下步骤：
步骤1，对影响交通流量的相关因子进行缩放处理；
影响短时交通流量的因素有很多，本方法筛选一部分因子作为预测的特征。为了使得预测的算法收敛得更快，采用标准化的方法对数据规模较大的因子进行缩放处理：
其中，x为因子的原始数据，为该因子下所有数据的平均值，σ为该因子下所有数据的标准差，x′是该因子经过标准化处理后的数据。
步骤2，对步骤1中经过缩放处理后的因子进行建模，建立假设函数，具体步骤如下：
(2.1)初始化参数θ＝(θ0，θ1，…，θn)，其中，n为因子的个数；
(2.2)利用参数θ建立假设函数，方程如下：
其中，x＝(x0，x1，…，xn)，是所有数据组成的矩阵，xi表示矩阵x的第i行数据，表示第i行的第j列数据，x0为添加的偏置向量，值全部为1，hθ(xi)是第i组实例的预测值。
将假设函数用向量化表示为：
hθ(x)＝xθT
步骤3，在步骤2中假设函数的基础上求解代价函数；
具体如下：
其中，yi(i＝1，2，…，m)是第i组实例的实际值。
步骤4，对步骤3中的代价函数进行正则化处理；
向步骤3中的代价函数添加惩罚项，进行正则化处理，减少过拟合对实验结果的影响，具体如下：
其中，参数λ的获取是减少过拟合的关键。
步骤5，利用梯度下降方法求解步骤4中正则化处理后的代价函数的最小值，得到因子的最优参数，具体如下：
初始化参数θ之后，通过改变θ的值来减小代价函数J(θ)的值，并不断迭代这一过程，直到取得因子的最小值，即是最优参数。迭代方式如下：
其中的数学推导过程为：
当j＝0时，
当j≠0时，
迭代方式如下：
当θ值不再变化时，停止迭代，此时的θ就是最优参数。
步骤6，利用步骤5中求得的最优参数对该道路的短时交通流量进行预测。
综上所述，本发明采用线性回归算法，能够有效地对短时交通流量进行预测；并且使用正则化方法和梯度下降方法对函数进行处理，提高了短时交通流量预测的准确性。

Claims (7)

1.一种基于线性回归的短时交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，对影响交通流量的相关因子进行缩放处理；
步骤2，对步骤1中经过缩放处理后的因子进行建模，建立假设函数；
步骤3，在步骤2假设函数的基础上求解代价函数；
步骤4，对步骤3中的代价函数进行正则化处理；
步骤5，利用梯度下降方法求解步骤4中正则化处理后的代价函数的最小值，得到因子的最优参数；
步骤6，利用步骤5中求得的最优参数对该道路的短时交通流量进行预测。
2.根据权利要求1所述的基于线性回归的短时交通流量预测方法，其特征在于，步骤1所述的对影响交通流量的相关因子进行缩放处理，具体为：
对数据规模大于设定值的相关因子的原始数据进行标准化处理，处理方法如下：
其中，x为因子的原始数据，为该因子下所有数据的平均值，σ为该因子下所有数据的标准差，x′是该因子经过标准化处理后的数据。
3.根据权利要求1所述的基于线性回归的短时交通流量预测方法，其特征在于，步骤2所述对步骤1中经过缩放处理后的因子进行建模，建立假设函数，具体过程如下：
(2.1)初始化参数θ＝(θ0，θ1，…，θn)，其中，n为因子的个数；
(2.2)利用参数θ建立假设函数，方程如下：
其中，x＝(x0,x1,…,xn)，是所有数据组成的矩阵；xi表示矩阵x的第i行数据，m表示矩阵x的总行数；表示第i行的第j列数据，j＝1,2,…,n；x0为添加的偏置向量，值全部为1，hθ(xi)是第i组实例的预测值；
将假设函数hθ(x)用向量化表示为：
hθ(x)＝xθT。
4.根据权利要求1所述的基于线性回归的短时交通流量预测方法，其特征在于，步骤3中所述的在步骤2中假设函数的基础上求解代价函数J(θ)，具体过程如下：
其中，yi是第i组实例的实际值，i＝1,2,…,m。
5.根据权利要求1所述的基于线性回归的短时交通流量预测方法，其特征在于，步骤4中所述的对步骤3中的代价函数进行正则化处理，具体过程如下：
向步骤3中的代价函数添加惩罚项，进行正则化处理：
其中，λ是惩罚项的参数。
6.根据权利要求1所述的基于线性回归的短时交通流量预测方法，其特征在于，步骤5中所述的利用梯度下降方法求解步骤4中正则化处理后的代价函数的最小值，得到因子的最优参数，具体过程如下：
初始化参数θ之后，通过改变θ的值来减小代价函数J(θ)的值，并不断迭代这一过程，直到取得因子的最小值，即是最优参数。
7.根据权利要求1所述的基于线性回归的短时交通流量预测方法，其特征在于，步骤6中所述的利用步骤5中求得的最优参数对该道路的短时交通流量进行预测，具体为：将获取到的最优参数θ代入假设函数，对短时交通流量进行预测。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109726757A (zh) * 2018-12-26 2019-05-07 山东女子学院 一种融合多尺度空间特征的dcnn高光谱图像分类方法
CN110348684A (zh) * 2019-06-06 2019-10-18 阿里巴巴集团控股有限公司 服务调用风险模型生成方法、预测方法及各自装置
CN111754287A (zh) * 2020-02-14 2020-10-09 北京沃东天骏信息技术有限公司 物品筛选方法、装置、设备和存储介质
CN114067222A (zh) * 2022-01-17 2022-02-18 航天宏图信息技术股份有限公司 一种城市水体遥感分类方法及装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103150609A (zh) * 2013-02-18 2013-06-12 健雄职业技术学院 一种短时交通流量预测模型的建模方法
CN103730006A (zh) * 2014-01-26 2014-04-16 吉林大学 一种短时交通流量的组合预测方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103150609A (zh) * 2013-02-18 2013-06-12 健雄职业技术学院 一种短时交通流量预测模型的建模方法
CN103730006A (zh) * 2014-01-26 2014-04-16 吉林大学 一种短时交通流量的组合预测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
赵彪: "《面向全路网交通流优化的交通灯调度方法研究》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109726757A (zh) * 2018-12-26 2019-05-07 山东女子学院 一种融合多尺度空间特征的dcnn高光谱图像分类方法
CN110348684A (zh) * 2019-06-06 2019-10-18 阿里巴巴集团控股有限公司 服务调用风险模型生成方法、预测方法及各自装置
CN111754287A (zh) * 2020-02-14 2020-10-09 北京沃东天骏信息技术有限公司 物品筛选方法、装置、设备和存储介质
CN114067222A (zh) * 2022-01-17 2022-02-18 航天宏图信息技术股份有限公司 一种城市水体遥感分类方法及装置

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