CN109636049B - 一种结合道路网络拓扑结构与语义关联的拥堵指数预测方法 - Google Patents

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Abstract

一种结合道路网络拓扑结构与语义关联的拥堵指数预测方法，包括以下步骤：(1)基于道路网络的空间拓扑结构建立一个无向图；(2)首先计算道路历史拥堵指数数据间相似度，然后基于该相似度建立一个加权无向图，最后对该加权无向图进行嵌入得到表征道路的语义向量；(3)基于图卷积网络抽取短期拥堵指数变化特征，基于循环神经网络抽取长期拥堵指数变化特征，在此基础上融合道路语义向量建立预测模型。本发明同时考虑道路网络的空间拓扑关联和历史语义关联，提高了模型的预测能力；采用图卷积网络对道路网络拓扑结构建模，采用图嵌入对道路网络语义关联建模，使得道路网络拓扑结构和语义关联可以被深度神经网络处理。

Description

一种结合道路网络拓扑结构与语义关联的拥堵指数预测方法
技术领域
本发明涉及机器学习技术，具体涉及一种拥堵指数预测方法。
背景技术
智能交通***可通过线圈、微波、摄像头等设备采集道路的平均车速，进而计算道路的拥堵指数，而拥堵指数预测指根据道路的历史拥堵指数预测其未来拥堵指数。拥堵指数预测对出行规划、交通管控等都具有重要的意义。
拥堵指数预测方法主要包括知识驱动的方法和数据驱动的方法。知识驱动的方法是一种较为传统的方法，主要通过模拟车辆的运行实现预测。数据驱动的方法是一种基于先进的机器学习技术实现预测的方法。由于拥堵指数是一种时间序列数据，现有数据驱动的方法主要采用时序模型对其进行学习从而实现预测，包括传统的时序模型(如ARIMA、Kalman滤波器等)和基于深度学习的时序模型(如LSTM、GRU等)。
然而，现有用于拥堵指数预测的时序模型最大的不足在于：只考虑了道路拥堵指数的时间关联，未考虑道路本身的空间关联。首先，道路网络的拓扑结构是一种最直观的空间关联，如连通道路间的车流有较强的相互影响。其次，道路间存在语义关联，如同样类型区域(如商业区、景区等)内的道路通常具有较为相似的拥堵指数变化趋势。因此，在先进的深度学习模型中同时考虑上述空间关联和时间关联，可有效地提高模型的预测性能。
发明内容
针对现有拥堵指数预测方法的预测性能较差的不足，本发明提出了一种预测性能较强的结合道路网络拓扑结构与语义关联的拥堵指数预测方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种结合道路网络拓扑结构与语义关联的拥堵指数预测方法，包括以下步骤：
(1)道路网络拓扑结构图构建：基于道路网络的空间拓扑结构建立一个无向图；
(2)道路网络语义关联图构建：首先计算道路历史拥堵指数数据间相似度，然后基于该相似度建立一个加权无向图，最后对该加权无向图进行嵌入得到表征道路的语义向量；
(3)基于混合深度神经网络的预测模型构建：基于图卷积网络抽取短期拥堵指数变化特征，基于循环神经网络抽取长期拥堵指数变化特征，在此基础上融合道路语义向量建立预测模型。
进一步，所述步骤(1)中，道路网络拓扑结构图构建的过程如下：
(1-1)道路网络拓扑结构图建立：首先，将道路网络中每条道路Ri创建为一个节点。然后，若车辆能从道路Ri直接到达道路Rj或从道路Rj直接到达道路Ri，则在节点Ri和节点Rj之间创建一条边，记最后建立的无向图为TG；
(1-2)道路网络拓扑结构图表示：采用一个邻接矩阵表示TG。
再进一步，所述步骤(2)中，道路网络语义关联图构建的过程如下：
(2-1)历史拥堵指数向量距离计算：对每条道路Ri，首先，对Ri的历史拥堵指数按周进行分割；然后，对Ri每周的历史拥堵指数进行平均，得到历史拥堵指数向量CVi；最后，基于DTW算法(动态时间归整算法)计算任意两个历史拥堵指数向量CVi和CVj的距离dist(CVi,CVj)；
(2-2)道路网络语义关联图建立：首先，将任意两个历史拥堵指数向量的距离dist(CVi,CVj)转化为相似度sim(CVi,CVj)＝exp(-dist(CVi,CVj))；然后，将道路网络中每条道路Ri创建为一个节点，若sim(CVi,CVj)>相似度阈值δ，则在节点Ri和节点Rj之间创建一条边，其权重wij＝sim(CVi,CVj)；记最后建立的加权无向图为SG；
(2-3)道路语义向量生成：采用图嵌入算法对SG进行表征学习，得到表征每条道路的语义向量，则整个道路网络的语义矩阵为SM。
更进一步，所述步骤(3)中，基于混合深度神经网络的预测模型构建的过程如下：
(3-1)训练样本集构建：假定训练样本St当前时刻为t，预测间隔为g，则St＝(WDt,Xt)，其中，WDt为St的数据部分，跨度为一周，表示为一个N×(168×d1)维的矩阵，其中，d1为每条道路在1小时内的拥堵指数采样个数，WDt[i]代表道路Ri在t前一周的拥堵指数向量，Xt为St的标注部分，表示为一个N维向量，Xt[i]为道路Ri在t+g时刻的真实拥堵指数，对道路网络的历史拥堵指数数据进行分割得到大量训练样本，从而建立训练样本集；
(3-2)预测模型构建：融合图卷积网络、循环神经网络和道路语义向量构建预测模型，对网络结构的解释如下：
输入层：网络的输入为样本St的数据部分WDt，将WDt以1小时为单位分割成168个N×d1维的小矩阵WDt1,WDt2,...,WDt168；
卷积层：对每个小矩阵WDtk，将其和TG一起输入一个图卷积网络(GCN)，该图卷积网络的输出为一个N×d2维的矩阵，则卷积层的最终输出为一个包含了168个N×d2维矩阵的序列；
循环层：将卷积层的输出输入一个长短期记忆网络(LSTM)，每个N×d2维矩阵输入一个长短期记忆网络单元，则长短期记忆网络的输出为一个包含了168个N×d3维矩阵的序列，取最后一个N×d3维矩阵作为循环层的输出；
融合层：将循环层的输出与道路网络语义矩阵SM进行横向拼接，得到一个N×(d3+k)维的矩阵作为输出；
输出层：首先将融合层的输出输入一个全连接层，然后将全连接层的输出输入一个softmax层，最终softmax层的输出为一个N维向量Yt，其中，Yt[i]代表为道路Ri在t+g时刻的预测拥堵指数。
本发明的有益效果主要表现在：(1)同时考虑道路网络的空间拓扑关联和历史语义关联，提高了模型的预测能力。(2)采用图卷积网络对道路网络拓扑结构建模，采用图嵌入对道路网络语义关联建模，使得道路网络拓扑结构和语义关联可以被深度神经网络处理。
附图说明
图1为结合道路网络拓扑结构与语义关联的拥堵指数预测方法流程图；
图2为道路网络拓扑结构图实例图；
图3为混合深度神经网络结构图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明做进一步描述。
参照图1～图3，一种结合道路网络拓扑结构与语义关联的拥堵指数预测方法，包括以下步骤：
(1)道路网络拓扑结构图构建：基于道路网络的空间拓扑结构建立一个无向图；
(2)道路网络语义关联图构建：首先计算道路历史拥堵指数数据间相似度，然后基于该相似度建立一个加权无向图，最后对该加权无向图进行嵌入得到表征道路的语义向量；
(3)基于混合深度神经网络的预测模型构建：基于图卷积网络抽取短期拥堵指数变化特征，基于循环神经网络抽取长期拥堵指数变化特征，在此基础上融合道路语义向量建立预测模型。
所述步骤(1)中，道路网络拓扑结构图构建的过程如下：
(1-1)道路网络拓扑结构图建立：首先，将道路网络中每条道路Ri创建为一个节点；然后，若车辆能从道路Ri直接到达道路Rj或从道路Rj直接到达道路Ri，则在节点Ri和节点Rj之间创建一条边，记最后建立的无向图为TG，图2给出了一个实例(其中，图2(a)为道路网络拓扑结构，图2(b)为建立的无向图)。
(1-2)道路网络拓扑结构图表示：采用一个N×N维的邻接矩阵TM表示TG其中，N为道路的条数，若节点Ri和节点Rj之间存在边，则TM[i][j]＝1；反之TM[i][j]＝0。
所述步骤(2)中，道路网络语义关联图构建的过程如下：
(2-1)历史拥堵指数向量距离计算：对每条道路Ri，首先，对Ri的历史拥堵指数按周进行分割，得到CVi1＝<c11,c12,...,c1n>,...,CVim＝<cm1,cm2,...,cmn>，其中CVij为历史第j周的拥堵指数向量，cjk为历史第j周第k个时刻的拥堵指数。然后，对Ri每周的历史拥堵指数进行平均，得到历史拥堵指数向量CVi＝<c1,c2,...,cn>，其中ck＝(c1k+c2k+...+cmk)/m；最后，基于DTW算法(动态时间归整算法)计算任意两个历史拥堵指数向量CVi和CVj的距离dist(CVi,CVj)；
(2-2)道路网络语义关联图建立：首先，将任意两个历史拥堵指数向量的距离dist(CVi,CVj)转化为相似度sim(CVi,CVj)＝exp(-dist(CVi,CVj))；然后，将道路网络中每条道路Ri创建为一个节点，若sim(CVi,CVj)>相似度阈值δ，则在节点Ri和节点Rj之间创建一条边，其权重wij＝sim(CVi,CVj)。记最后建立的加权无向图为SG；
(2-3)道路语义向量生成：采用图嵌入算法(如node2vec、LINE)对SG进行表征学习，得到表征每条道路的k维语义向量，则整个道路网络的语义矩阵为SM，其中，SM的维度为N×k，SM[i]为道路Ri的语义向量。
所述步骤(3)中，基于混合深度神经网络的预测模型构建的过程如下：
(3-1)训练样本集构建：假定训练样本St当前时刻为t，预测间隔为g，则St＝(WDt,Xt)，其中，WDt为St的数据部分，跨度为一周，表示为一个N×(168×d1)维的矩阵，其中，d1为每条道路在1小时内的拥堵指数采样个数，WDt[i]代表道路Ri在t前一周的拥堵指数向量，Xt为St的标注部分，表示为一个N维向量，Xt[i]为道路Ri在t+g时刻的真实拥堵指数，对道路网络的历史拥堵指数数据进行分割得到大量训练样本，从而建立训练样本集；
(3-2)预测模型构建：融合图卷积网络、循环神经网络和道路语义向量构建预测模型，其网络结构如图3所示，对网络结构的解释如下：
输入层：网络的输入为样本St的数据部分WDt，将WDt以1小时为单位分割成168个N×d1维的小矩阵WDt1,WDt2,...,WDt168；
卷积层：对每个小矩阵WDtk，将其和TG一起输入一个图卷积网络(GCN)，其中，WDtk[i]为TG中节点Ri的特征向量，该图卷积网络的输出为一个N×d2维的矩阵，则卷积层的最终输出为一个包含了168个N×d2维矩阵的序列；
循环层：将卷积层的输出输入一个长短期记忆网络(LSTM)，每个N×d2维矩阵输入一个长短期记忆网络单元，则长短期记忆网络的输出为一个包含了168个N×d3维矩阵的序列，取最后一个N×d3维矩阵作为循环层的输出；
融合层：将循环层的输出与道路网络语义矩阵SM进行横向拼接，得到一个N×(d3+k)维的矩阵作为输出；
输出层：首先将融合层的输出输入一个全连接层，然后将全连接层的输出输入一个softmax层，最终softmax层的输出为一个N维向量Yt，其中，Yt[i]代表为道路Ri在t+g时刻的预测拥堵指数。

Claims (1)

1.一种结合道路网络拓扑结构与语义关联的拥堵指数预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)道路网络拓扑结构图构建：基于道路网络的空间拓扑结构建立一个无向图；
(2)道路网络语义关联图构建：首先计算道路历史拥堵指数数据间相似度，然后基于该相似度建立一个加权无向图，最后对该加权无向图进行嵌入得到表征道路的语义向量；
(3)基于混合深度神经网络的预测模型构建：基于图卷积网络抽取短期拥堵指数变化特征，基于循环神经网络抽取长期拥堵指数变化特征，在此基础上融合道路语义向量建立预测模型；
所述步骤(1)中，道路网络拓扑结构图构建的过程如下：
(1-1)道路网络拓扑结构图建立：首先，将道路网络中每条道路Ri创建为一个节点；然后，若车辆能从道路Ri直接到达道路Rj或从道路Rj直接到达道路Ri，则在节点Ri和节点Rj之间创建一条边，记最后建立的无向图为TG；
(1-2)道路网络拓扑结构图表示：采用一个邻接矩阵表示TG；
所述步骤(2)中，道路网络语义关联图构建的过程如下：
(2-1)历史拥堵指数向量距离计算：对每条道路Ri，首先，对Ri的历史拥堵指数按周进行分割；然后，对Ri每周的历史拥堵指数进行平均，得到历史拥堵指数向量CVi；最后，基于DTW算法(动态时间归整算法)计算任意两个历史拥堵指数向量CVi和CVj的距离dist(CVi,CVj)；
(2-2)道路网络语义关联图建立：首先，将任意两个历史拥堵指数向量的距离dist(CVi,CVj)转化为相似度sim(CVi,CVj)＝exp(-dist(CVi,CVj))；然后，将道路网络中每条道路Ri创建为一个节点，若sim(CVi,CVj)>相似度阈值δ，则在节点Ri和节点Rj之间创建一条边，其权重wij＝sim(CVi,CVj)；记最后建立的加权无向图为SG；
(2-3)道路语义向量生成：采用图嵌入算法对SG进行表征学习，得到表征每条道路的k维语义向量，则整个道路网络的语义矩阵为SM，其中，SM的维度为N×k；
所述步骤(3)中，基于混合深度神经网络的预测模型构建的过程如下：
(3-1)训练样本集构建：假定训练样本St，当前时刻为t，预测间隔为g，则St＝(WDt,Xt)，其中，WDt为St的数据部分，跨度为一周，表示为一个N×(168×d1)维的矩阵，其中，d1为每条道路在1小时内的拥堵指数采样个数，WDt[i]代表道路Ri在t前一周的拥堵指数向量，Xt为St的标注部分，表示为一个N维向量，Xt[i]为道路Ri在t+g时刻的真实拥堵指数，对道路网络的历史拥堵指数数据进行分割得到大量训练样本，从而建立训练样本集；
(3-2)预测模型构建：融合图卷积网络、循环神经网络和道路语义向量构建预测模型，对网络结构的解释如下：
输入层：网络的输入为样本St的数据部分WDt，将WDt以1小时为单位分割成168个N×d1维的小矩阵WDt1,WDt2,...,WDt168；
卷积层：对每个小矩阵WDtk，将其和TG一起输入一个图卷积网络，该图卷积网络的输出为一个N×d2维的矩阵，则卷积层的最终输出为一个包含了168个N×d2维矩阵的序列；
循环层：将卷积层的输出输入一个长短期记忆网络，每个N×d2维矩阵输入一个长短期记忆网络单元，则长短期记忆网络的输出为一个包含了168个N×d3维矩阵的序列，取最后一个N×d3维矩阵作为循环层的输出；
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