CN110516846A - 基于lstm神经网络的道路交叉口转向比预测方法 - Google Patents

基于lstm神经网络的道路交叉口转向比预测方法 Download PDF

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Abstract

基于LSTM神经网络的道路交叉口转向比预测方法，首先统计道路交叉口各个进口道不同流向的交通流量，并进行数据预处理；接着，计算道路交叉口所有进口道各个流向的转向比，并拆分训练集和测试集；随后，设计基于LSTM神经网络的预测模型，选择合适的激活函数和损失函数；最后，依次选择不同进口道的训练集和测试集，训练并测试相应的预测模型，完成预测模型的建立，从而应用于道路交叉口转向比的预测。本发明能充分利用交通流的时序特性，有效提高了道路交叉口转向比的预测精度，同时，合理的神经网络结构和良好的激活函数特性，避免了梯度***和梯度弥散问题，提高了预测方法的适用性。

Description

基于LSTM神经网络的道路交叉口转向比预测方法
技术领域
本发明涉及智能交通的道路交叉口转向比预测，道路交叉口转向比预测用于交通信号控制调整、交通设计和交通规划。
背景技术
在智能交通领域，交通流参数的预测是一个很重要的研究方向。如果能比较准确地预测相关的交通流参数，如路段速度、交通流量、旅行时间、道路交叉口转向比等，城市交通管理者就可以提前进行交通信号控制调整，或进行合理的交通设计和规划，从而缓解城市交通拥堵，提高通行效率。在智能交通***中，道路交叉口转向比表示在一定时间段内道路交叉口某进口道各个流向车辆数的比例，是描述交通流特性的一个基本参数，能够呈现该时间段内道路交叉口车流转向的非线性变化现象。道路交叉口转向比的研究与预测，对交通信号控制、交通设计和交通规划都有非常大的帮助。
智能交通领域存在着许多道路交叉口转向比预测的方法，这些方法可以分为两类。第一类方法是基于动态OD(Origin-Destination)矩阵的方法，如递归估计、卡尔曼滤波、Bell车队扩散法等，此外，采用Fratar和Furness等应用模型的预测方法也属于这类方法。这类方法都是采用线性模型进行推导，并由此计算OD矩阵和预测道路交叉口转向比。这类方法对交通流的平滑性有一定要求，适合长时间经过平滑处理的道路交叉口转向比预测，但在实际的交通环境中，由于道路交叉口的交通流是非线性变化，这类采用线性模型的道路交叉口预测方法很难进行有效预测和高精度预测。第二类方法是基于卡尔曼滤波、BP(Back Propagation)神经网络等的预测方法，这类方法虽然在算法效率和预测精度上有所提高，但不能有效利用道路交叉口转向比在时间维度上的相关性和周期性，存在较大的局限性。
目前，现有的道路交叉口转向比预测方法存在以下主要问题：1)大多数方法都采用线性模型来推导和预测道路交叉口转向比，这类方法要求交通流具有较好的平滑性，无法适应非线性变化的实际交通流，不符合实际的交通需求；2)其它基于卡尔曼滤波和BP神经网络等的预测方法，虽然在算法效率和预测精度有所提高，但这类方法却完全忽略了转向比在时间上的相关性和周期性，其预测精度受到较大的限制。
发明内容
本发明要克服现有技术的上述不足之处，提供一种基于LSTM(Long Short-TermMemory,长短期记忆网络)神经网络的道路交叉口转向比预测方法。
本发明首先统计道路交叉口各个进口道的交通流量，经数据预处理后计算所有进口道各流向的转向比，并拆分为训练集与测试集；然后，设计基于LSTM神经网络的时间序列预测模型，确定整个网络的详细结构，并选择激活函数和损失函数；最后，采用训练集训练该预测模型，并采用测试集测试该预测模型，从而完成预测模型的建立，可以用于道路交叉口转向比的预测。本发明充分利用了交通流量的时序特性，有效地提高了道路交叉口转向比的预测精度；同时，神经网络的设计和激活函数的选择，有效地避免了梯度***和梯度弥散问题，提高了预测方法的适用性。
本发明是通过以下技术方案达到上述目的，即基于LSTM神经网络的道路交叉口转向比预测方法，具体的实施步骤如下：
(1)统计道路交叉口各个进口道的交通流量。根据道路交叉口安装的各种流量检测器，统计得到单位时间内各个进口道不同流向的交通流量，包括左转、直行和右转等三个流向，单位为pcu/h(pcu，passenger car unit，标准小客车单位，也即标准车当量数)。
(2)对步骤(1)采集的交通流量数据进行数据预处理，消除各种数据异常现象。在实际的交通环境中，由于数据传输、天气或设备本身等原因，采集获得的交通流量数据存在缺失值、重复值或异常值等现象，因此，需要进行数据预处理，检测并修正这些异常数据。具体的数据修正方法，可以采用一段时期的历史均值来修正异常数据，也可以采用其它修正方法。
(3)基于步骤(2)所得到的数据，计算道路交叉口的转向比，并拆分数据集。根据预处理后的交通流量数据，计算道路交叉口所有进口道各个流向交通流量的占比，包括左转、直行和右转等三个流向的占比，并根据进口道把交通流量数据拆分为训练集和测试集。通常，一个十字道路交叉口有四个进口道，那数据集就需要拆分为四个训练集和测试集，用于训练和测试不同进口道的转向比预测模型。
(4)设计基于LSTM神经网络的预测模型，并选择激活函数和损失函数。本发明设计的LSTM神经网络共有五层，包括输入层、LSTM层、Dropout层、全连接层和输出层。输入层为单周期内道路交叉口某个进口道的转向比，并依次经过LSTM层、Dropout层、全连接层，最后从输出层得到预测结果；LSTM层使用LSTM神经单元对输入数据进行计算，可以提取和记忆输入数据的时序特性；Dropout层是为了防止训练所得模型过拟合，用于提升模型的泛化能力；全连接层是用于连接Dropout层的输出至输出层；输出层则采用ReLU激活函数将结果限制在正数区间，并作为最终的预测结果。整个预测模型的损失函数采用均方误差，基于此误差进行反向传播更新神经网络的权重。
LSTM层LSTM神经单元的内部状态变化为：
ft＝σ(Wf·[ht-1,Xt]+bf) (1)
it＝σ(Wi·[ht-1,Xt]+bi) (2)
ot＝σ(Wo·[ht-1,Xt]+bo) (3)
ct＝ft⊙ct-1+it⊙tanh(Wc[ht-1,Xt]+bc) (4)
ht＝ot⊙tanh(ct) (5)
其中，Xt表示当前时刻的输入，ft、it、ot分别表示LSTM神经单元的遗忘门、输入门和输出门，Wf、Wi、Wo、Wc分别表示遗忘门的权重矩阵、输入门的权重矩阵、输出门的权重矩阵和当前输入单元状态的权重矩阵，bf、bi、bo、bc分别表示遗忘门的偏置、输入门的偏置、输出门的偏置和当前输入单元状态的偏置；ht-1、ht分别为上一时刻和当前时刻的隐藏层状态，也即上一时刻和当前时刻的隐藏层输出，ct-1、ct分别为上一时刻和当前时刻的细胞状态，[ht-1,Xt]表示将上一时刻的隐藏层状态与当前时刻的输入拼接为各单元的实际输入；σ(·)表示sigmoid函数变换，tanh(·)表示双曲正切函数变换，⊙表示点积运算。
全连接层的运算为：
y'＝Wht+b (6)
其中，ht为当前时刻的隐藏层输出,W为全连接层权重矩阵,b为全连接层偏置，y'为全连接层的输出。
输出层的激活函数为ReLU函数，具体如下：
其中，x为输出层的输入，也即全连接层的输出，通过ReLU激活函数可以将输出层的输出限制在正数区间。
损失函数采用均方误差(MSE：Mean Square Error)，具体如下:
其中，N是训练样本数，yt为t时刻的真实值，为t时刻的预测值，整个预测模型基于该均方误差进行反向传播更新神经网络的权重。
(5)采用基于步骤(3)所得到的数据集，训练并测试步骤(4)的预测模型，从而完成预测模型的建立，可以用于道路交叉口转向比的预测。通过训练集数据的训练，可以计算基于LSTM神经网络预测模型的所有参数，包括各类权重矩阵和偏置项。训练完成后，可以用测试集数据测试该模型预测道路交叉口转向比的准确性。不同进口道转向比的训练和测试，需要采用对应进口道的训练集和测试集。
本发明的有益效果在于：(1)本发明根据交通流的时序特性，设计了基于LSTM神经网络的道路交叉口转向比预测模型，LSTM神经单元具有较好地记忆，可以提取交通流量的时序特性，如非突变性、周期性等，有效地提高了预测精度；(2)本发明建立的预测模型，采用了遗忘门等门控单元和ReLU激活函数，有效地避免了梯度***和梯度弥散问题，加快了网络的收敛速度，提高了预测方法的适用性。
附图说明
图1是本发明方法的总体流程图。
图2是本发明方法的LSTM神经网络总体结构图。
图3是本发明方法的LSTM神经单元的内部结构图。
具体实施方式
下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。
本发明的基于LSTM神经网络的道路交叉口转向比预测方法，具体的实施步骤如下：
(1)统计道路交叉口各个进口道的交通流量。根据道路交叉口安装的各种流量检测器，统计得到单位时间内各个进口道不同流向的交通流量，包括左转、直行和右转等三个流向，单位为pcu/h(pcu，passenger car unit，标准小客车单位，也即标准车当量数)。
(2)对步骤(1)采集的交通流量数据进行数据预处理，消除各种数据异常现象。在实际的交通环境中，由于数据传输、天气或设备本身等原因，采集获得的交通流量数据存在缺失值、重复值或异常值等现象，因此，需要进行数据预处理，检测并修正这些异常数据。具体的数据修正方法，可以采用一段时期的历史均值来修正异常数据，也可以采用其它修正方法。
(3)基于步骤(2)所得到的数据，计算道路交叉口的转向比，并拆分数据集。根据预处理后的交通流量数据，计算道路交叉口所有进口道各个流向交通流量的占比，包括左转、直行和右转等三个流向的占比，并根据进口道把交通流量数据拆分为训练集和测试集。通常，一个十字道路交叉口有四个进口道，那数据集就需要拆分为四个训练集和测试集，用于训练和测试不同进口道的转向比预测模型。
(4)设计基于LSTM神经网络的预测模型，并选择激活函数和损失函数。本发明设计的LSTM神经网络共有五层，包括输入层、LSTM层、Dropout层、全连接层和输出层。输入层为单周期内道路交叉口某个进口道的转向比，并依次经过LSTM层、Dropout层、全连接层，最后从输出层得到预测结果；LSTM层使用LSTM神经单元对输入数据进行计算，可以提取和记忆输入数据的时序特性；Dropout层是为了防止训练所得模型过拟合，用于提升模型的泛化能力；全连接层是用于连接Dropout层的输出至输出层；输出层则采用ReLU激活函数将结果限制在正数区间，并作为最终的预测结果。整个预测模型的损失函数采用均方误差，基于此误差进行反向传播更新神经网络的权重。
LSTM层LSTM神经单元的内部状态变化为：
ft＝σ(Wf·[ht-1,Xt]+bf) (1)
it＝σ(Wi·[ht-1,Xt]+bi) (2)
ot＝σ(Wo·[ht-1,Xt]+bo) (3)
ct＝ft⊙ct-1+it⊙tanh(Wc[ht-1,Xt]+bc) (4)
ht＝ot⊙tanh(ct) (5)
其中，Xt表示当前时刻的输入，ft、it、ot分别表示LSTM神经单元的遗忘门、输入门和输出门，Wf、Wi、Wo、Wc分别表示遗忘门的权重矩阵、输入门的权重矩阵、输出门的权重矩阵和当前输入单元状态的权重矩阵，bf、bi、bo、bc分别表示遗忘门的偏置、输入门的偏置、输出门的偏置和当前输入单元状态的偏置；ht-1、ht分别为上一时刻和当前时刻的隐藏层状态，也即上一时刻和当前时刻的隐藏层输出，ct-1、ct分别为上一时刻和当前时刻的细胞状态，[ht-1,Xt]表示将上一时刻的隐藏层状态与当前时刻的输入拼接为各单元的实际输入；σ(·)表示sigmoid函数变换，tanh(·)表示双曲正切函数变换，⊙表示点积运算。
全连接层的运算为：
y'＝Wht+b (6)
其中，ht为当前时刻的隐藏层输出,W为全连接层权重矩阵,b为全连接层偏置，y'为全连接层的输出。
输出层的激活函数为ReLU函数，具体如下：
其中，x为输出层的输入，也即全连接层的输出，通过ReLU激活函数可以将输出层的输出限制在正数区间。
损失函数采用均方误差(MSE：Mean Square Error)，具体如下:
其中，N是训练样本数，yt为t时刻的真实值，为t时刻的预测值，整个预测模型基于该均方误差进行反向传播更新神经网络的权重。
(5)采用基于步骤(3)所得到的数据集，训练并测试步骤(4)的预测模型，从而完成预测模型的建立，可以用于道路交叉口转向比的预测。通过训练集数据的训练，可以计算基于LSTM神经网络预测模型的所有参数，包括各类权重矩阵和偏置项。训练完成后，可以用测试集数据测试该模型预测道路交叉口转向比的准确性。不同进口道转向比的训练和测试，需要采用对应进口道的训练集和测试集。
如附图1，本发明方法首先通过各种流量检测器，统计获得道路交叉口各个进口道不同流向的交通流量；然后，对交通流量数据进行数据预处理，消除各种数据异常现象，包括缺失值、重复值或异常值等；接着，计算道路交叉口所有进口道各个流向的转向比，包括左转、直行和右转，并把数据集拆分为不同进口道的训练集和测试集；随后，设计基于LSTM神经网络的预测模型，确定该模型的详细网络结构，并选择合适的激活函数和损失函数；最后，依次选择不同进口道的训练集和测试集，训练并测试相应的预测模型，完成预测模型的建立并用于道路交叉口转向比的预测。在训练和测试的过程中，首先设置预测模型的超参数，包括隐藏层神经单元个数、学习率、批尺寸(batch size)、Epoch次数和优化算法等；然后，选择某进口道的训练集和测试集，初始化预测模型的参数，包括权重矩阵和偏置项等；接着，采用训练集数据进行训练；训练完成后，采用相应的测试集数据进行测试；分析测试结果，如果预测精度不满足要求，则需要重新调整超参数，重新训练预测模型；最终，完成所有进口道预测模型的训练和测试，可以用于实际道路交叉口转向比的预测。
如附图2，本发明方法设计的基于LSTM神经网络的预测模型共有五层神经网络，包括输入层、LSTM层、Dropout层、全连接层和输出层。输入层为单周期内道路交叉口某个进口道的转向比，并依次经过LSTM层、Dropout层、全连接层，最后从输出层得到预测结果；LSTM层使用LSTM神经单元对输入数据进行计算，可以提取和记忆输入数据的时序特性；Dropout层是为了防止训练所得模型过拟合，用于提升模型的泛化能力；全连接层是用于连接Dropout层的输出至输出层；输出层则采用激活函数将结果限制在正数区间，并作为最终的预测结果。
如附图3，本方法的LSTM层LSTM神经单元的内部变化状态如下：
ft＝σ(Wf·[ht-1,Xt]+bf) (1)
it＝σ(Wi·[ht-1,Xt]+bi) (2)
ot＝σ(Wo·[ht-1,Xt]+bo) (3)
ct＝ft⊙ct-1+it⊙tanh(Wc[ht-1,Xt]+bc) (4)
ht＝ot⊙tanh(ct) (5)
其中，Xt表示当前时刻的输入，ft、it、ot分别表示LSTM神经单元的遗忘门、输入门和输出门，Wf、Wi、Wo、Wc分别表示遗忘门的权重矩阵、输入门的权重矩阵、输出门的权重矩阵和当前输入单元状态的权重矩阵，bf、bi、bo、bc分别表示遗忘门的偏置、输入门的偏置、输出门的偏置和当前输入单元状态的偏置；ht-1、ht分别为上一时刻和当前时刻的隐藏层状态，也即上一时刻和当前时刻的隐藏层输出，ct-1、ct分别为上一时刻和当前时刻的细胞状态，[ht-1,Xt]表示将上一时刻的隐藏层状态与当前时刻的输入拼接为各单元的实际输入，如附图3中采用表示；σ(·)表示sigmoid函数变换，tanh(·)表示双曲正切函数变换，⊙表示点积运算，如附图3中采用表示。
由于采用时序输入，且LSTM每个神经单元的状态均保留了当前输入与前向状态，因此LSTM神经网络能够较好地捕捉输入数据的时序特性。同时，由于遗忘门等门控单元的存在，使得LSTM神经网络能够解决传统循环神经网络中长期记忆缺失的问题。
实验结果表明，本发明提出的基于LSTM神经网络的道路交叉口转向比预测方法是有效的，相对于其它预测方法，LSTM神经网络对历史数据有较好地记忆，可以捕捉交通流量数据的时序特性，从而有效地提高预测精度，同时由于遗忘门等门控单元和ReLU激活函数的良好特性，可以有效地避免梯度弥散与梯度***问题，加快整个神经网络的收敛速度。
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。

Claims (1)

1.基于LSTM神经网络的道路交叉口转向比预测方法，包括如下步骤：
(1)统计道路交叉口各个进口道的交通流量；根据道路交叉口安装的各种流量检测器，统计得到单位时间内各个进口道不同流向的交通流量，包括左转、直行和右转等三个流向；
(2)对步骤(1)采集的交通流量数据进行数据预处理，消除各种数据异常现象；在实际的交通环境中，由于数据传输、天气或设备本身等原因，采集获得的交通流量数据存在缺失值、重复值或异常值等现象，因此，需要进行数据预处理，检测并修正这些异常数据；
(3)基于步骤(2)所得到的数据，计算道路交叉口的转向比，并拆分数据集；根据预处理后的交通流量数据，计算道路交叉口所有进口道各个流向交通流量的占比，包括左转、直行和右转等三个流向的占比，并根据进口道把交通流量数据拆分为训练集和测试集；
(4)设计基于LSTM神经网络的预测模型，并选择激活函数和损失函数；本发明设计的LSTM神经网络共有五层，包括输入层、LSTM层、Dropout层、全连接层和输出层；输入层为单周期内道路交叉口某个进口道的转向比，并依次经过LSTM层、Dropout层、全连接层，最后从输出层得到预测结果；LSTM层使用LSTM神经单元对输入数据进行计算，可以提取和记忆输入数据的时序特性；Dropout层是为了防止训练所得模型过拟合，用于提升模型的泛化能力；全连接层是用于连接Dropout层的输出至输出层；输出层则采用ReLU激活函数将结果限制在正数区间，并作为最终的预测结果；整个预测模型的损失函数采用均方误差，基于此误差进行反向传播更新神经网络的权重；
LSTM层LSTM神经单元的内部状态变化为：
ft＝σ(Wf·[ht-1,Xt]+bf) (1)
it＝σ(Wi·[ht-1,Xt]+bi) (2)
ot＝σ(Wo·[ht-1,Xt]+bo) (3)
ct＝ft⊙ct-1+it⊙tanh(Wc[ht-1,Xt]+bc) (4)
ht＝ot⊙tanh(ct) (5)
其中，Xt表示当前时刻的输入，ft、it、ot分别表示LSTM神经单元的遗忘门、输入门和输出门，Wf、Wi、Wo、Wc分别表示遗忘门的权重矩阵、输入门的权重矩阵、输出门的权重矩阵和当前输入单元状态的权重矩阵，bf、bi、bo、bc分别表示遗忘门的偏置、输入门的偏置、输出门的偏置和当前输入单元状态的偏置；ht-1、ht分别为上一时刻和当前时刻的隐藏层状态，也即上一时刻和当前时刻的隐藏层输出，ct-1、ct分别为上一时刻和当前时刻的细胞状态，[ht-1,Xt]表示将上一时刻的隐藏层状态与当前时刻的输入拼接为各单元的实际输入；σ(·)表示sigmoid函数变换，tanh(·)表示双曲正切函数变换，⊙表示点积运算；
全连接层的运算为：
y'＝Wht+b (6)
其中，ht为当前时刻的隐藏层输出,W为全连接层权重矩阵,b为全连接层偏置，y'为全连接层的输出；
输出层的激活函数为ReLU函数，具体如下：
其中，x为输出层的输入，也即全连接层的输出，通过ReLU激活函数可以将输出层的输出限制在正数区间；
损失函数采用均方误差，具体如下:
其中，N是训练样本数，yt为t时刻的真实值，为t时刻的预测值，整个预测模型基于该均方误差进行反向传播更新神经网络的权重；
(5)采用基于步骤(3)所得到的数据集，训练并测试步骤(4)的预测模型，从而完成预测模型的建立，可以用于道路交叉口转向比的预测；通过训练集数据的训练，可以计算基于LSTM神经网络预测模型的所有参数，包括各类权重矩阵和偏置项；训练完成后，可以用测试集数据测试该模型预测道路交叉口转向比的准确性；不同进口道转向比的训练和测试，需要采用对应进口道的训练集和测试集。
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