CN117133131B - 基于arm技术体系的智能通行控制*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于ARM技术体系的智能通行控制***，涉及ARM技术领域，所述***包括：ARM传感器阵列、ARM传感器融合处理***和ARM控制***；所述ARM传感器阵列布设于目标区域中，包括多个预设的ARM传感器；ARM传感器融合***，配置用于根据接收到的车流量数据，构建设定时间周期的车流量数据矩阵；对车流量数据矩阵进行腐蚀去噪后，进行特征提取，得到车流量数据特征矩阵；根据车流量数据特征矩阵训练一个深度信念网络，得到车流量预测模型；所述ARM控制***，配置用于根据车流量预测矩阵，对中心区域进行通行控制。本发明能够智能地调控交通流，有效缓解拥堵，提升道路利用效率，并促进城市交通的可持续发展。

Description

基于ARM技术体系的智能通行控制***

技术领域

本发明涉及ARM技术领域，特别涉及基于ARM技术体系的智能通行控制***。

背景技术

随着全球城市化的不断加速，交通拥堵问题日益严重，对城市居民的日常生活和城市的可持续发展构成了巨大挑战。为了解决这一问题，各国研究人员和城市管理者已经转向使用先进的技术解决方案，其中包括基于ARM技术体系的智能通行控制***。然而，尽管这些***在提高道路效率和安全性方面取得了一定的成功，但在处理复杂的城市交通流量数据时，它们仍面临着重大的技术挑战。

目前，基于ARM技术体系的智能通行控制***已经被广泛应用于交通监控、车辆检测、数据采集和实时交通管理等领域。这些***通常包含传感器网络、无线通信模块、数据处理单元和用户界面。ARM架构因其低功耗、高性能和成本效益而被选为许多智能交通***的核心技术。

尽管如此，现有的基于ARM的智能通行控制***大多依赖于传统的数据处理和分析方法，如阈值分析、时间序列分析等。此外，一些***还使用了如支持向量机(SVM)和决策树等基本机器学习算法来预测交通流量和识别交通模式。然而，这些方法通常缺乏处理实时、大规模和高维度交通流数据的能力，尤其是在复杂和动态的城市环境中。

发明内容

本发明的目的是提供基于ARM技术体系的智能通行控制***，基于ARM的传感器阵列实时采集车流数据，并运用深度信念网络与扩展支持向量回归技术进行精确预测，从而智能地调控交通流，有效缓解拥堵，提升道路利用效率，并促进城市交通的可持续发展。

为解决上述技术问题，本发明提供基于ARM技术体系的智能通行控制***，所述***包括：ARM传感器阵列、ARM传感器融合处理***和ARM控制***；所述ARM传感器阵列布设于目标区域中，包括多个预设的ARM传感器，所述目标区域被划分为多个子区域和一个中心区域；所述中心区域处于所有子区域的几何中心，每个ARM传感器获取分别按照设定的时间间隔，获取自身所处子区域的车流量数据，在经过设定的时间周期后，将自身获取到的车流量数据发送至ARM传感器融合***；ARM传感器融合***，配置用于根据接收到的车流量数据，构建设定时间周期的车流量数据矩阵；对车流量数据矩阵进行腐蚀去噪后，进行特征提取，得到车流量数据特征矩阵；根据车流量数据特征矩阵训练一个深度信念网络；在训练过程中，不断进行扩展支持向量回归处理，训练完成后，得到车流量预测模型；使用车流量预测模型对未来每个时刻的车流量进行预测，得到车流量预测矩阵；所述ARM控制***，配置用于根据车流量预测矩阵，对中心区域进行通行控制。

进一步的，每个传感器均预设有一个权重值；所述车流量数据矩阵中每个元素的表达式为：

其中，M(t,i)是车流量数据矩阵M中的元素，表征了在时刻t和传感器i处的原始值；w(i)是ARM传感器i的权重，c(i,t)是ARM传感器i在时刻t的车流量数据；N为ARM传感器的数量，等于子区域的数量。

进一步的，使用如下公式，对车流量数据矩阵进行腐蚀去噪：

其中，表示应用腐蚀操作后的车流量数据矩阵在时刻t和传感器i处的值；B为结构元素，用于定义腐蚀操作的形状和大小；(x,y)为结构元素B中的坐标；K(t,i)为腐蚀核函数；⊙为逐元素乘法；/>为腐蚀运算。

进一步的，进行特征提取，得到车流量数据特征矩阵的方法包括：

定义字典矩阵D，其中每一列表示一个基向量，使用稀疏编码矩阵X来表示车流量数据矩阵M，通过以下优化问题来学习X：

其中，X为稀疏编码矩阵，用于表示车流量数据矩阵M的线性组合；Φ(X)为非线性变换，将稀疏编码矩阵X转换为非线性特征；表示车流量数据矩阵M与字典矩阵D和非线性特征Φ(X)的重构误差，使用Frobenius范数来衡量；||X||₁为稀疏编码矩阵X的L1范数，λ为控制稀疏性的正则化参数，为设定值；通过求解优化问题，得到稀疏编码矩阵X和非线性特征Φ(X)，使用字典矩阵D和非线性特征Φ(X)来计算车流量数据特征矩阵F：

F(t,i)＝D^TΦ(X(t,i))；

其中，F(t,i)表示车流量数据特征矩阵F在时刻t和传感器i处的元素，D^T表示字典矩阵D的转置。

进一步的，根据车流量数据特征矩阵训练一个深度信念网络的过程包括：初始化深度信念网络的权重和偏差：W_i ⁽⁰⁾,其中，L为深度信念网络的隐层的层数；i为下标；W_i ⁽⁰⁾为初始的深度信念网络在第i个隐层的权重；/>为初始的深度信念网络在第i个隐层的偏差；使用车流量数据特征矩阵F作为输入，将其传递给深度信念网络进行前向传播；在每个隐层i中，计算神经元的输出；再计算深度信念网络的输出层输出；更新深度信念网络的权重和偏差以最小化车流量数据预测误差，使用反向传播算法和损失函数来更新权重和偏差，以此完成深度信念网络的训练，得到深度信念网络模型P。

进一步的，在每个隐层i中，使用如下公式，计算神经元的输出：

其中，a_i是隐层i的输入，h_i是隐层i的输出，σ是激活函数；k为训练次数；使用如下公式，计算深度信念网络的输出层输出：

其中，p＝α_L+1为深度信念网络的输出层输出。

进一步的，定义如下损失函数：

其中，α是正则化参数，表示权重矩阵W_i ^(k+1)的Frobenius范数的平方；o(t,i)为深度信念网络模型o的输出，表示在时刻t和传感器位置i处的车流量数据预测；h_L(t,i)为深度信念网络中最后一层隐层的输出，表示在时刻t和传感器位置i处的神经元的输出；使用反向传播算法和最小化损失函数来更新权重和偏差；更新深度信念网络的权重和偏差以最小化车流量数据预测的误差，以此完成深度信念网络的训练，得到深度信念网络模型P。

进一步的，深度信念网络模型P，在训练过程中，不断进行扩展支持向量回归处理时，定义扩展支持向量回归的目标函数为：

其中，ξ(t,i)和ξ^*(t,i)均为松弛变量，用于容忍一些数据点的误差；C为正则化参数，为设定值，用于权衡误差项和正则化项；车流量数据预测误差的Frobenius范数；∑_t,i(ξ(t,i)+ξ^*(t,i))为松弛变量的总和；引入核函数来处理非线性关系，将车流量数据特征矩阵F映射到更高维的特征空间；通过核函数，将扩展支持向量回归重新表述为对拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*的最大优化问题，以便得到车流量预测模型S。

进一步的，定义核函数为Φ(F)，将车流量数据特征矩阵F映射到更高维的特征空间；使用核函数来表示内积：

K(F(t,i),F(t′,i′))＝Φ(F(t,i))·Φ(F(t′,i′))；

F(t,i)表示车流量数据特征矩阵F在时刻t和传感器位置i处的值，F(t′,i′)表示车流量数据特征矩阵F在时刻t′和传感器位置i′处的值；使用如下公式，通过核函数，将扩展支持向量回归重新表述为对拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*的最大优化问题，以便得到车流量预测模型S：

其中，l(t,i)表示在时刻t和传感器位置i处的拉格朗日乘子；l^*(t′,i′)表示在时刻t′和传感器位置i′处的伯克曼乘子；通过求解最大优化问题，以此得到车流量预测模型S为：

S(t,i)＝∑_t′,i′(l(t′,i′)-l^*(t′,i′))K(F(t′,i′),F(t,i))；

其中，S(t,i)表示车流量预测矩阵中的一个元素值，表示在时刻t和传感器位置i处的车流量的预测值。

本发明的基于ARM技术体系的智能通行控制***，具有以下有益效果：首先，通过在关键地区部署基于ARM的传感器阵列，***能够实时、高效地收集各个子区域的车流量数据。这些传感器具有低功耗、高性能的特点，可以长时间稳定运行，确保数据收集的连续性和可靠性。此外，由于ARM架构的高度可集成性，这些传感器可以轻松地与其他***集成，实现更广泛的智能城市应用。在数据处理方面，本发明采用先进的数据融合技术，能够准确地构建出各个时间周期的车流量数据矩阵。通过腐蚀去噪和特征提取步骤，***清除了原始数据中的噪声和冗余信息，只保留了对交通流预测最有价值的特征。这不仅提高了数据处理的效率，也为后续的机器学习步骤打下了坚实的基础。本发明通过使用深度信念网络(DBN)和扩展支持向量回归(ESVR)，在车流量预测方面取得了重大突破。深度信念网络作为一种强大的深度学习模型，能够处理复杂的非线性关系，并从数据中学习出高层次的抽象特征。而ESVR则通过引入松弛变量和核函数，增强了模型的泛化能力和对非线性数据的拟合能力。通过这两种方法的结合，***能够准确地预测出未来每个时刻的车流量，大大提高了交通管理的预见性和主动性。基于预测结果，ARM控制***可以实施有效的通行控制策略。例如，它可以合理调配交通信号灯的时序，或者合理规划交通导向***，引导车辆优先选择畅通路段。这不仅可以减少常见的交通问题，如拥堵和尾气排放，还可以在紧急情况下迅速清理交通线路，为救援车辆提供快速通道。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的可视化资产管理方法的方法流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：参考图1，基于ARM技术体系的智能通行控制***，所述***包括：ARM传感器阵列、ARM传感器融合处理***和ARM控制***；所述ARM传感器阵列布设于目标区域中，包括多个预设的ARM传感器，所述目标区域被划分为多个子区域和一个中心区域；所述中心区域处于所有子区域的几何中心，每个ARM传感器获取分别按照设定的时间间隔，获取自身所处子区域的车流量数据，在经过设定的时间周期后，将自身获取到的车流量数据发送至ARM传感器融合***；ARM传感器融合***，配置用于根据接收到的车流量数据，构建设定时间周期的车流量数据矩阵；对车流量数据矩阵进行腐蚀去噪后，进行特征提取，得到车流量数据特征矩阵；根据车流量数据特征矩阵训练一个深度信念网络；在训练过程中，不断进行扩展支持向量回归处理，训练完成后，得到车流量预测模型；使用车流量预测模型对未来每个时刻的车流量进行预测，得到车流量预测矩阵；所述ARM控制***，配置用于根据车流量预测矩阵，对中心区域进行通行控制。

具体的，传感器定期(按照设定的时间间隔)将收集到的数据发送到ARM传感器融合处理***。这种定期传输可以确保数据的实时性，同时减少网络传输的负担。由于各个传感器独立运作，并覆盖不同的子区域，该***实现了对整个目标区域的分布式监控。这种方式不仅提高了监控的覆盖率，还提高了***的容错能力，因为即使个别传感器出现故障，其他传感器仍可以继续工作。ARM架构以其低功耗著称，这对于需要长时间运行的传感器网络来说非常重要。低功耗意味着可以减少维护需求(例如更换电池的频率)，并降低***的总体运营成本。ARM处理器提供了足够的计算能力来处理传感数据、运行必要的算法，并进行有效的数据传输，满足实时监控的需求。ARM架构具有出色的可扩展性，使得***可以根据需要轻松添加更多的传感器。这种灵活性使得***可以适应不同规模和复杂性的交通监控需求。

收集的数据被组织成一个矩阵，每一行代表一个特定时间点，每一列代表一个特定子区域的车流量信息。这种数据结构有助于更好地理解不同时间和地点的车流量模式。腐蚀是一种图像处理技术，通常用于减少图像中的噪声。在这里，它被用来减少车流量数据中的异常值和噪声，例如由突发事件或传感器误差引起的数据扭曲。这是通过比较每个数据点及其邻近数据点的方法来实现的，从而识别并剔除那些不符合预期模式的异常值。去噪后的数据矩阵被进一步分析以提取关键特征，这些特征可能包括车流量的峰值、低谷、变化趋势等。这些特征将用作后续机器学习模型的输入，以帮助***更准确地预测未来的车流量。

深度信念网络(DBN)是一种深度学习模型，非常适合于识别和学习数据中的复杂模式。在这个***中，DBN使用提取的特征来学习不同时间和地点的车流量模式。由于DBN可以处理多层次的数据表征，它能够捕捉交通数据中可能存在的复杂和非线性关系。一旦DBN模型被训练和建立，扩展支持向量回归(ESVR)被用来进一步优化模型的性能。支持向量回归是一种强大的机器学习算法，用于解决回归问题，而ESVR则是其改进版，可以更有效地处理非线性问题。在这里，ESVR被用来微调DBN的输出，从而更精确地预测未来的车流量。

当ARM控制***收到经过深度信念网络分析和扩展支持向量回归处理后得出的车流量预测矩阵时，它将启动一系列的控制策略来管理目标区域，特别是中心区域的交通流。以下是根据车流量预测矩阵对中心区域进行通行控制的具体步骤：***首先解析车流量预测矩阵，这个矩阵包含了未来各个时间段内，每个关键点或路段预计的车流量。这些数据点提供了即将到来的交通模式的快照，让***能够预见可能的拥堵点和时间。***设定特定的车流量阈值，一旦预测的车流量超过这些阈值，就表示有潜在的交通拥堵风险。这些阈值通常基于历史数据、道路容量和当前的交通管理目标。一旦***确定了可能的高流量区域和时间，它会使用预设的算法或规则来制定响应策略。这些策略可能包括更改交通灯的绿灯时间、实施车道反向使用、设置临时交通标志或限制某些区域的入口流量。在紧急情况或特殊事件时，***也能根据实时情况重新分配资源和优先级，比如为紧急车辆提供快速通道或在大型活动期间调整交通模式。

又如：根据车流量预测矩阵对中心区域进行通行控制的具体过程如下：解析车流量预测矩阵，识别各个时段预期的车流量。这个矩阵为中心区域提供了未来车流量的详细估计，包括预期峰值时段、低流量时段等。设定车流量的阈值，超过这个阈值可能会导致中心区域拥堵。例如，每小时超过10,000辆车可能会导致交通拥堵。如果预测矩阵显示某个时段的车流量超过阈值，ARM控制***会采取特定的交通控制策略。延长或缩短交通信号灯的红绿灯时长、实施单双号限行、临时关闭某些街道、增设临时公交车线路等。根据预测矩阵，调整主要交通干道的车流量，使得交通从繁忙的道路转移到相对空闲的道路。若预测某主要道路会出现严重拥堵，可以事先通知公众备用的绕行路线，并使用交通指示牌、电子屏幕等工具进行实时指导。ARM控制***会持续收集实时交通数据，并与预测矩阵进行对比。如果实际车流与预测有较大偏差，***会即时调整通行策略。使用各种通讯工具(如社交媒体、交通广播、手机APP等)向公众发布预测信息和交通建议，鼓励市民在高峰期选择公共交通、骑行或步行。如果预测矩阵显示可能出现异常高的车流量(例如，由于特定活动或突发事件)，ARM控制***会启动应急响应机制，如调动警力、设置临时交通标志等。

实施例2：在上一实施例的基础上，每个传感器均预设有一个权重值；所述车流量数据矩阵中每个元素的表达式为：

其中，M(t,i)是车流量数据矩阵M中的元素，表征了在时刻t和传感器i处的原始值；w(i)是ARM传感器i的权重，C(i,t)是ARM传感器i在时刻t的车流量数据；N为ARM传感器的数量，等于子区域的数量。

具体的，在实际应用中，不是所有传感器捕获的数据都具有相同的重要性。某些区域可能更繁忙或对交通流具有更大的影响。通过为每个传感器分配不同的权重，***能够区分这些区域的重要性，从而在分析和预测时给予它们更大的考量。权重***提供了一种机制，可以根据实时情况或历史数据调整各个传感器的影响。例如，在高峰时段或特殊事件(如体育赛事或音乐会)期间，特定区域的权重可以被临时提高，以反映其在整体交通流中的重要性。

实施例3：在上一实施例的基础上，使用如下公式，对车流量数据矩阵进行腐蚀去噪：

其中，表示应用腐蚀操作后的车流量数据矩阵在时刻t和传感器i处的值；B为结构元素，用于定义腐蚀操作的形状和大小；(x,y)为结构元素B中的坐标；K(t,i)为腐蚀核函数；⊙为逐元素乘法；/>为腐蚀运算。

具体的，M(t,i)：这是原始的车流量数据矩阵，其中包含了在时间t和位置i(由传感器i监测)的车流量数据。这是应用腐蚀操作后的车流量数据矩阵。腐蚀操作能够减少异常高的流量读数(可能由噪声或误报引起)，从而平滑数据并提高其质量。B：这是所谓的结构元素，它定义了腐蚀操作的范围和形状。在图像处理中，结构元素可以是任何形状，如圆形、方形或十字形。在这里，B的形状和大小决定了腐蚀操作影响的邻近数据点的数量和分布。(x,y)：这些是结构元素B内的坐标，它们表示V影响的相对位置。K(t,i)：这是腐蚀核函数，它定义了腐蚀操作如何应用于每个数据点。核函数可以根据特定应用的需要进行设计，例如，它可以加权邻近点的贡献，或者应用特定的数学变换。⊙：这是逐元素乘法操作。它意味着结构元素B内的每个点都与核函数K相应位置的值相乘。这样可以自定义腐蚀的性质，使其更适应特定的数据特征或需求。/>这是腐蚀操作本身。腐蚀通常涉及计算结构元素覆盖区域内的最小值，并将此最小值应用于输出图像或矩阵的相应位置。在这个场景中，腐蚀被用来识别并减少高峰值，这些高峰值可能是噪声或其他非典型交通事件的结果。

通过识别并减少异常高的流量读数，腐蚀操作有助于消除数据中的短期波动(可能由噪声或偶发事件引起)，从而使数据更加平滑且易于分析。通过减少噪声和异常值的影响，腐蚀操作使得车流量预测更加准确和可靠，尤其是在复杂或拥挤的交通环境中。平滑且无噪声的数据是机器学习和深度学习算法成功应用的关键。通过预处理数据，腐蚀操作为更高级的分析，如特征提取和流量预测，提供了更稳定的基础。

实施例4：在上一实施例的基础上，进行特征提取，得到车流量数据特征矩阵的方法包括：

定义字典矩阵D，其中每一列表示一个基向量，使用稀疏编码矩阵X来表示车流量数据矩阵M，通过以下优化问题来学习X：

其中，X为稀疏编码矩阵，用于表示车流量数据矩阵M的线性组合；Φ(X)为非线性变换，将稀疏编码矩阵X转换为非线性特征；表示车流量数据矩阵M与字典矩阵D和非线性特征Φ(X)的重构误差，使用Frobenius范数来衡量；||X||₁为稀疏编码矩阵X的L1范数，λ为控制稀疏性的正则化参数，为设定值；通过求解优化问题，得到稀疏编码矩阵X和非线性特征Φ(X)，使用字典矩阵D和非线性特征Φ(X)来计算车流量数据特征矩阵F：

F(t,i)＝D^TΦ(X(t,i))；

其中，F(t,i)表示车流量数据特征矩阵F在时刻t和传感器i处的元素，D^T表示字典矩阵D的转置。

具体的，D：这是所谓的字典矩阵，其包含了一组基向量。在稀疏编码的上下文中，字典可以被视为一组原子元素，这些元素可以被线性组合来重构输入数据。X：这是稀疏编码矩阵，它表示了车流量数据矩阵M的线性组合。每个元素x_i,j表示基向量D_j与输入特征M_i的关联程度。Φ(X)：这表示一个非线性变换，它将稀疏编码矩阵X转换为一组非线性特征。这意味着***不仅考虑线性关系，还考虑了可能影响交通流量数据的更复杂的非线***互。这表示重构误差，即原始车流量数据矩阵M与通过字典矩阵D和非线性特征Φ(X)重构的数据之间的差异。Frobenius范数是一种在矩阵分析中使用的范数，用于量化矩阵元素的平方和的平方根，提供了一种衡量重构质量的方法。||X||₁：这是L₁范数(也称为曼哈顿范数)，它衡量了稀疏编码矩阵X的稀疏性，即X中非零元素的数量。L₁范数倾向于产生稀疏解决方案，这在特征选择和降维中是有益的。λ：这是一个正则化参数，用于控制稀疏性的程度。通过调整λ，***可以在精确重构和稀疏性之间找到一个平衡。F(t,i)＝D^TΦ(X(t,i))：这表示如何计算车流量数据特征矩阵F。一旦得到稀疏编码矩阵X及其非线性特征Φ(X)，它们就可以与字典矩阵D的转置相乘，以得到最终的特征矩阵F，该矩阵包含了对原始车流量数据的重要描述。

通过稀疏编码，***能够以更少的基向量或特征来表示复杂的车流量数据，大大减少了必要的存储空间和计算复杂性。稀疏编码有助于进一步去除噪声并提取最相关的特征，这对于有效的交通管理和预测分析至关重要。通过引入非线性变换Φ(X)，该方法能够捕捉可能影响交通流的复杂非线性动态，这是传统线性模型所无法做到的。通过调整正则化参数λ和字典矩阵D，***可以灵活地适应不同的交通条件和环境，从而实现更精确的交通流量预测。

目标函数代表了一个优化问题，旨在找到稀疏编码矩阵X，该矩阵能够以最少的活跃(非零)成分来重构输入数据矩阵M。它由两部分组成：重构误差和稀疏性惩罚。重构误差这部分衡量了用字典D和非线性变换Φ(X)重构的数据与原始车流量数据矩阵M之间的差异。Frobenius范数给出了这种差异的平方和，是一种常用的矩阵范数。稀疏性惩罚(||X||₁)：L₁范数促使X的许多元素为零，从而增加了X的稀疏性。λ是一个正则化参数，决定了稀疏性对优化问题的重要性。

通过鼓励稀疏性，***能够用更少的基向量来表示数据，从而有效地压缩数据。稀疏编码有助于识别和保留重要的、有代表性的数据特征，同时消除不重要的、冗余的或噪声相关的成分。稀疏的解决方案更易于解释，因为只有少数重要特征被用于数据重构。

Φ表示一个非线性函数，它将稀疏编码矩阵X中的元素映射到一个新的空间。这有助于捕捉可能影响交通流量的复杂非线性关系。D^T是字典矩阵D的转置，用于与非线性特征相乘，生成特征矩阵F。F(t,i)＝D^TΦ(X(t,i))描述了如何从稀疏编码X生成特征矩阵F。F在每个时刻t和传感器i处包含车流量数据的关键特征。通过非线性变换和字典的应用，原始的车流量数据被转换为一种形式，更适合于后续的分析和预测任务。

实施例5：在上一实施例的基础上，根据车流量数据特征矩阵训练一个深度信念网络的过程包括：初始化深度信念网络的权重和偏差：W_i ⁽⁰⁾,其中，L为深度信念网络的隐层的层数；i为下标；W_i ⁽⁰⁾为初始的深度信念网络在第i个隐层的权重；为初始的深度信念网络在第i个隐层的偏差；使用车流量数据特征矩阵F作为输入，将其传递给深度信念网络进行前向传播；在每个隐层i中，计算神经元的输出；再计算深度信念网络的输出层输出；更新深度信念网络的权重和偏差以最小化车流量数据预测误差，使用反向传播算法和损失函数来更新权重和偏差，以此完成深度信念网络的训练，得到深度信念网络模型P。

具体的，在训练深度信念网络之前，需要初始化网络的参数。这包括每一隐层的权重W_i ⁽⁰⁾和偏差权重和偏差是神经网络训练中调整的参数，用于优化网络的性能。通常，这些参数在开始时会被赋予小的随机值。训练开始时，特征矩阵F(包含车流量数据的关键特征)被输入到网络中。网络通过各个隐层进行前向传播，每个隐层的神经元根据其输入、权重和激活函数计算其输出。这个输出然后被传递到下一个隐层，依此类推，直到达到输出层。网络的输出层给出了基于当前权重和输入特征的预测结果。对于车流量预测任务，这个输出可能代表预期的车辆数量或流量等级。一旦网络产生了输出，它会被用来计算损失函数，通常是预测值和实际值之间的差异(例如，均方误差)。接着，使用反向传播算法，这个误差被传回网络，用来调整权重和偏差。这个过程旨在最小化预测误差，通过逐渐调整网络参数以更好地适应数据。通过多次迭代上述过程(即多个训练周期)，深度信念网络逐渐学习并提炼出数据中的关键特征和模式。最终，网络收玫到一组权重和偏差，它们在训练数据上提供了最佳的预测性能。这个最终训练好的网络即模型P。

实施例6：在上一实施例的基础上，在每个隐层i中，使用如下公式，计算神经元的输出：

其中，a_i是隐层i的输入，h_i是隐层i的输出，σ是激活函数；k为训练次数；使用如下公式，计算深度信念网络的输出层输出：

其中，p＝a_L+1为深度信念网络的输出层输出。

具体的，深度信念网络(DBN)通过多个处理层来分析和解释车流量数据特征矩阵。每个隐藏层利用加权输入和激活函数来计算其神经元的输出，这些输出再作为下一层的输入。最终，网络的输出层直接给出车流量预测值。整个***的作用是从原始的车流量数据中学习并识别出有意义的模式或特征，然后用这些信息来有效预测未来的车流量情况，从而为交通管理和规划提供准确的数据支持。

首先，隐藏层i的输入a_i是通过将前一层的输出(对于第一隐藏层而言，是特征矩阵F)与该层的权重矩阵W_i ^(k)进行点乘，然后加上偏差项来计算的。这里的k表示训练的迭代次数，因为权重和偏差会在训练过程中更新。/>这个操作是神经网络中的标准操作，它为每个神经元提供了一个线性组合的输入值。计算得到a_i之后，会通过一个激活函数σ来计算隐藏层i的输出h_i。。这个激活函数通常是非线性的，允许网络捕捉并建模输入数据中的非线性关系。σ(a_i)可以是各种不同的函数，如Sigmoid、ReLU(线性整流单元)或者双曲正切函数等。选择哪一种激活函数取决于具体的应用场景和模型的训练行为。

对于输出层，过程与隐藏层类似。最后一个隐藏层L的输出h_L被用来计算输出层的输入a_L+1，通过与输出层的权重矩阵进行点乘，然后加上偏差项/>这里,a_L+1是输出层神经元的线性激活值。在某些网络架构中，输出层可能会有一个激活函数，特别是在分类问题中，常见的是softmax函数，用于将线性输出转换为概率分布。然而，在这个实施例中，输出层的激活值α_L+1直接被视为网络的最终输出p，这意味着网络的任务可能是回归(预测连续值)而非分类。在这种情况下，p＝a_L+1可以被看作是网络预测的车流量。

实施例7：在上一实施例的基础上，定义如下损失函数：

其中，α是正则化参数，表示权重矩阵W_i ^(k+1)的Frobenius范数的平方；P(t,i)为深度信念网络模型P的输出，表示在时刻t和传感器位置i处的车流量数据预测；h_L(t,i)为深度信念网络中最后一层隐层的输出，表示在时刻t和传感器位置i处的神经元的输出；使用反向传播算法和最小化损失函数来更新权重和偏差；更新深度信念网络的权重和偏差以最小化车流量数据预测的误差，以此完成深度信念网络的训练，得到深度信念网络模型P。

具体的，整个公式代表一个优化问题，即寻找最优的权重矩阵W_i ^(k+1)和偏差使得该函数达到最小值。/>计算的是时刻t和传感器位置i处的预测车流量P(t,i)与深度信念网络最后一层隐层输出h_L(t,i)之间的差异的平方和。这个差异的平方和(经常被称为均方误差)是衡量网络预测性能的常用指标。这里的/>系数是为了在求导时简化计算，因为在进行梯度下降时，这个常数系数不会影响最终的优化方向。/>是正则化项，其中α是正则化参数，控制正则化的强度。/>是权重矩阵W_i ^(k+1)的Frobenius范数的平方，它惩罚大的权重值以防止过拟合。正则化是机器学习中常用的技术，用于防止模型在训练集上过度拟合，从而提高模型在测试集或未见过数据上的表现。通过最小化这个损失函数，***会调整权重和偏差，使得预测误差尽可能小，同时防止权重变得过大(过拟合)。这个优化过程通常通过梯度下降或其变体来完成，即计算损失函数关于模型参数的梯度，然后按这个梯度的负方向更新参数。

损失函数的组成：损失函数由两部分组成：一部分是预测值与实际输出之间差的平方和，这反映了网络预测的准确性；另一部分是所有权重矩阵的Frobenius范数的平方和，乘以一个正则化参数α，这是为了防止模型过拟合，即复杂度过高导致的在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳的问题。Frobenius范数是矩阵范数的一种，用于衡量矩阵元素的大小。在这里，它用于正则化项，限制权重的大小，从而防止过拟合。这种方法是常见的正则化技术，有时也称为权重衰减或L2正则化。这是一种常用的神经网络学习算法，通过计算损失函数对网络参数的梯度，来逐步调整参数(即权重和偏差)，使损失函数最小化。简而言之，该算法首先计算当前网络输出与期望输出之间的差异，然后将这种“错误”反向传播回网络，逐层调整权重和偏差。在每次训练迭代中，都会使用损失函数来评估当前模型的表现。然后使用反向传播算法根据损失函数的梯度来更新权重和偏差。通过多次迭代，模型将逐渐拟合训练数据，同时正则化项也帮助模型保持适当的复杂度。

实施例8：在上一实施例的基础上，深度信念网络模型P，在训练过程中，不断进行扩展支持向量回归处理时，定义扩展支持向量回归的目标函数为：

其中，ξ(t,i)和ξ^*(t,i)均为松弛变量，用于容忍一些数据点的误差；C为正则化参数，为设定值，用于权衡误差项和正则化项；车流量数据预测误差的Frobenius范数；∑_t,i(ξ(t,i)+ξ^*(t,i))为松弛变量的总和；引入核函数来处理非线性关系，将车流量数据特征矩阵F映射到更高维的特征空间；通过核函数，将扩展支持向量回归重新表述为对拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*的最大优化问题，以便得到车流量预测模型S。

具体的，这个函数是一个优化问题，目的是找到最优的模型P和松他变量ξ,ξ^*，使得函数达到最小值。是模型P预测的车流量数据与真实车流量数据M之间的误差，使用Frobenius范数来衡量。这一项鼓励模型P准确预测车流量。ξ(t,i)和ξ^*(t,i)是松弛变量，允许模型在某些数据点上的预测值与真实值之间存在一定的偏差。这是为了让模型有一定的容错性，并防止过拟合，特别是在数据噪声较大或异常值较多的情况下。C是一个正则化参数，用于权衡预测误差和松驰变量的重要性。较大的C值意味着对预测误差的容忍度更低，而较小的C值则允许更多的预测误差。为了处理非线性关系，实施例提到了使用核函数将车流量数据特征矩阵F映射到更高维的特征空间。核函数可以是多种类型，如多项式核、径向基函数核等。核函数的选择依赖于数据的特性和模型的需求。通过使用核函数，优化问题可以重新表述为对拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*的最大优化问题。这个表述形式是支持向量机(包括SVR)优化过程的标准形式，通过求解对偶问题来得到原始问题的解。总的来说，此实施例中的方法结合了深度学习和支持向量回归的原理，旨在创建一个健壮且准确的车流量预测模型。通过使用扩展支持向量回归，模型能够更好地处理实际数据中的噪声和非线性关系，从而在各种条件下都能提供可靠的预测。

表示预测输出P(来自深度信念网络)与真实车流量数据M之间的差异。这是一个二次形式，意在确保P尽可能接近M。Frobenius范数在这里用于计算矩阵(或者在这个场景下，数据集)之间的差异。ξ(t,i)和ξ^*(t,i)是松弛变量，允许数据点的预测值在一定程度上偏离实际值。这是因为实际数据可能包含噪声，或者模型可能无法完美地映射所有数据点。这些变量为模型提供了一定的“弹性”，允许它误差存在而不是严格要求每个点都完美匹配。参数C用于平衡预测误差和模型复杂度之间的权衡。如果C很大，优化算法会更倾向于减少预测误差，即使这可能导致模型过拟合(复杂度高)。反之，较小的C会倾向于简单的模型，即使这可能增加预测误差。

在支持向量机(包括支持向量回归)的优化问题中，通常会遇到一些约束条件。为了解决这些约束，将原始问题转换为它的对偶形式，这通常涉及到拉格朗日乘子。这些乘子是附加到优化问题中每个约束条件的系数，用于形成一个新的无约束问题(拉格朗日函数)，这个问题的解决方案与原始约束问题的解决方案相同。拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*是这种转换中出现的参数。它们代表了将原始问题的约束条件合并到目标函数中的权重。在支持向量回归的背景下，这些乘子与支持向量(数据点)相关联，并且决定了它们在确定决策函数(在本例中为预测函数)中的重要性。

在支持向量机和支持向量回归中，伯克曼乘子是与拉格朗日乘子一起使用共同构成了所谓的Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件，这些条件是许多优化问题解的必要条件。伯克曼乘子是在对偶问题中引入的，特别是在存在不等式约束的优化问题中。

伯克曼乘子与松弛变量(在此例中为ξ和ξ^*)相乘，形成惩罚项，该惩罚项随着这些数据点偏离“街道”边界的程度而增加。这些乘子的值越大，表示该点越是一个关键的支持向量，对模型的影响越大。拉格朗日乘子和伯克曼乘子共同构成了KKT条件，这些条件帮助确定优化问题的解。特别是，它们帮助确保在满足一定的容差水平的同时，的解决方案也尽可能地最小化了预测误差。在选择模型参数(例如权重)时，伯克曼乘子帮助在允许一定量的预测误差(通过松弛变量)与保持模型复杂度较低(防止过拟合)之间取得平衡。在更复杂的模型中，如核方法的使用，伯克曼乘子允许模型在原始特征空间可能是非线性的情况下，在更高维的特征空间中构建线性决策边界。

实施例9：在上一实施例的基础上，定义核函数为Φ(F)，将车流量数据特征矩阵F映射到更高维的特征空间；使用核函数来表示内积：

K(F(t,i),F(t′,i′))＝Φ(F(t,i))·Φ(F(t′,i′))；

F(t,i)表示车流量数据特征矩阵F在时刻t和传感器位置i处的值，F(t′,i′)表示车流量数据特征矩阵F在时刻y′和传感器位置i′处的值；使用如下公式，通过核函数，将扩展支持向量回归重新表述为对拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*的最大优化问题，以便得到车流量预测模型S：

其中，l(t,i)表示在时刻t和传感器位置i处的拉格朗日乘子；l^*(t′,i′)表示在时刻t′和传感器位置i′处的伯克曼乘子；通过求解最大优化问题，以此得到车流量预测模型S为：

S(t,i)＝∑_t′,i′(l(y′,i′)-l^*(y′,i′))K(F(y′,i′),F(t,i))；

其中，S(t,i)表示车流量预测矩阵中的一个元素值，表示在时刻t和传感器位置i处的车流量的预测值。

具体的，核函数K(F(t,i),F(t′,i′))允许在一个高维特征空间中计算两个向量的点积，而无需显式地在该空维空间中表示向量。这是通过使用原始特征空间中的向量来完成的，从而避免了“维度灾难”。在这个场景中，核函数将车流量数据从原始输入空间映射到一个更高维的空间，从而使得非线性的数据关系可以通过在这个新空间中构建线性模型来捕捉。公式中的最大化问题是关于拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*的。这个最大化问题寻求找到这些乘子的值，这些值最大限度地增加了由这些乘子表示的边界或间隔，并考虑了通过核函数表示的数据点的内积。最大化这个函数有助于找到最优的超平面，从而分隔或预测不同类别的数据点。一旦求得了最优的拉格朗日乘子和伯克曼乘子，它们就可以被用来构建预测模型S。这个模型是一个加权和，其中的权重是拉格朗日和伯克曼乘子，而每一项的值是通过核函数计算的相关数据点的内积。这个加权和构成了的预测模型，用于预测给定时刻和位置的车流量。对于给定的时刻t和位置i，车流量预测S(t,i)是通过在所有的训练数据点上应用模型S来计算的，其中包括了与每个点相关的最优乘子和核函数的计算。

***利用核方法在高维特征空间中处理数据，能够捕获复杂的非线性关系，而这在原始空间中可能是不可解的。然后，通过求解一个关于拉格朗日乘子和伯克曼乘子的最优化问题，***能够构建一个有效的车流量预测模型。

核函数K实质上是一个函数，它接受原始数据空间中的两个向量一一在这种情况下，是车流量数据特征矩阵F中的两个元素一一并返回这些向量在新的高维特征空间中的点积。这是通过在原始空间中计算的，从而避免了直接在高维空间中操作。公式中的Φ表示将原始数据空间映射到高维特征空间的函数。核函数K的作用是，它能够计算Φ(F(t,i))和Φ(F(t′,i′))的点积，而不需要显式地计算映射Φ或是在高维空间中的向量。这样，可以仅通过在原始空间中的计算来间接地在这个高维空间中"工作”。核函数K的选择是非常关键的，因为它决定了特征空间的构造以及原始数据是如何被映射的。有许多不同类型的核函数，如线性核、多项式核、高斯径向基函数(RBF)核等，每种类型都适用于不同的数据结构和关系。在这个具体的实施例中，核函数被用来计算车流量预测模型中不同时间和位置的数据点的相似度。这个信息被用来构建一个预测模型，该模型能够评估未来特定时间和位置的车流量情况。通过使用核技巧，模型能够捕获数据的非线性动态，这些动态可能在原始数据空间中不是明显的或是难以建模的。

这个公式是在使用核方法的支持向量回归(SVR)框架中的一个优化问题，特别是在处理车流量预测时。这里，目标是找到一个函数，该函数在训练数据点周围有一个尽可能小的误差，同时还要保持函数的平滑性或是正则性。这是通过寻找最优的拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*来实现的，这些乘子是构建支持向量回归模型的关键参数。这个公式定义了一个优化目标，想最大化一个涉及拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*的函数。在支持向量机和支持向量回归中，这些乘子用于定义决策边界(在SVM中)或预测函数(在SVR中)。第一项∑_t,il(t,i)是要最大化的目标，它促进了函数的平滑性。第二项涉及核函数K和拉格朗日乘子，这反映了模型复杂性和训练数据之间的误差的权衡。减号表示这两个目标是相互竞争的：希望找到一个在保持平滑(或正则化)的同时，能在训练数据上表现良好的函数。公式中的K(F(t,i),F(t′,i′))表示核函数，它度量在新的特征空间中两点的相似性。通过使用这个核函数，模型能够在更高维的空间中实现非线性回归，这通常能更好地捕捉复杂数据的模式。

S(t,i)是预测函数，它试图估计在特定时间t和特定位置i的车流量。这是通过对所有训练数据点的贡献进行求和来实现的，每个数据点的贡献由它们自己的拉格朗日乘子、伯克曼乘子和核函数值确定。(l(t′,i′)-l^*(t′,i′))表示特定数据点的拉格朗日乘子和伯克曼乘子之间的差值。在支持向量回归中，这些乘子决定了每个数据点对最终预测函数的影响程度。正乘子表示数据点位于误差容忍范围之外，对模型有正向影响；而负乘子表示该数据点对模型有负向影响。K(F(t′,i′),F(t,i))是核函数，它计算两个数据点在新的(可能是高维的)特征空间中的内积。核函数允许在更复杂的空间中考虑数据点的关系，从而可以捕捉数据的非线性模式，而不必直接在这个高维空间中进行计算。公式中的求和∑_t′,i′涵盖了所有的训练数据点。每个点的贡献是它们的拉格朗日和伯克曼乘子(表示该点对模型的重要性)与核函数值(表示该点与预测点之间的相似性)的乘积。这种组合确保了模型不仅考虑了所有数据点的信息，还根据每个点的位置和重要性对信息进行了加权。

以上对本发明进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (4)

1.基于ARM技术体系的智能通行控制***，其特征在于，所述***包括：ARM传感器阵列、ARM传感器融合处理***和ARM控制***；所述ARM传感器阵列布设于目标区域中，包括多个预设的ARM传感器，所述目标区域被划分为多个子区域和一个中心区域；所述中心区域处于所有子区域的几何中心，每个ARM传感器获取分别按照设定的时间间隔，获取自身所处子区域的车流量数据，在经过设定的时间周期后，将自身获取到的车流量数据发送至ARM传感器融合***；ARM传感器融合***，配置用于根据接收到的车流量数据，构建设定时间周期的车流量数据矩阵；对车流量数据矩阵进行腐蚀去噪后，进行特征提取，得到车流量数据特征矩阵；根据车流量数据特征矩阵训练一个深度信念网络；在训练过程中，不断进行扩展支持向量回归处理，训练完成后，得到车流量预测模型；使用车流量预测模型对未来每个时刻的车流量进行预测，得到车流量预测矩阵；所述ARM控制***，配置用于根据车流量预测矩阵，对中心区域进行通行控制；根据车流量数据特征矩阵训练一个深度信念网络的过程包括：初始化深度信念网络的权重和偏差：其中，L为深度信念网络的隐层的层数；i为下标；W_i ⁽⁰⁾为初始的深度信念网络在第i个隐层的权重；/>为初始的深度信念网络在第i个隐层的偏差；使用车流量数据特征矩阵F作为输入，将其传递给深度信念网络进行前向传播；在每个隐层i中，计算神经元的输出；再计算深度信念网络的输出层输出；更新深度信念网络的权重和偏差以最小化车流量数据预测误差，使用反向传播算法和损失函数来更新权重和偏差，以此完成深度信念网络的训练，得到深度信念网络模型P；在每个隐层i中，使用如下公式，计算神经元的输出：

其中，a_i是隐层i的输入，h_i是隐层i的输出，σ是激活函数；k为训练次数；使用如下公式，计算深度信念网络的输出层输出：

其中，p＝a_L+1为深度信念网络的输出层输出；

定义如下损失函数：

其中，α是正则化参数，表示权重矩阵W_i ^(k+1)的Frobenius范数的平方；P(t，i)为深度信念网络模型P的输出，表示在时刻t和传感器位置i处的车流量数据预测；h_L(t，i)为深度信念网络中最后一层隐层的输出，表示在时刻t和传感器位置i处的神经元的输出；使用反向传播算法和最小化损失函数来更新权重和偏差；更新深度信念网络的权重和偏差以最小化车流量数据预测的误差，以此完成深度信念网络的训练，得到深度信念网络模型P；

深度信念网络模型P，在训练过程中，不断进行扩展支持向量回归处理时，定义扩展支持向量回归的目标函数为：

其中，ξ(t，i)和ξ^*(t，i)均为松弛变量，用于容忍一些数据点的误差；C为正则化参数，为设定值，用于权衡误差项和正则化项；为车流量数据预测误差的Frobenius范数；∑_t，i(ξ(t，i)+ξ^*(t，i))为松弛变量的总和；引入核函数来处理非线性关系，将车流量数据特征矩阵F映射到更高维的特征空间；通过核函数，将扩展支持向量回归重新表述为对拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*的最大优化问题，以便得到车流量预测模型S；

定义核函数为Φ(F)，将车流量数据特征矩阵F映射到更高维的特征空间；使用核函数来表示内积：

K(F(t，i)，F(t′，i′))＝Φ(F(t，i))·Φ(F(t′，i′))；

F(t，i)表示车流量数据特征矩阵F在时刻t和传感器位置i处的值，F(t′，i′)表示车流量数据特征矩阵F在时刻t′和传感器位置i′处的值；使用如下公式，通过核函数，将扩展支持向量回归重新表述为对拉格朗日乘子l和伯克曼乘子l^*的最大优化问题，以便得到车流量预测模型S：

其中，l(t，i)表示在时刻t和传感器位置i处的拉格朗日乘子；l^*(t′，i′)表示在时刻t′和传感器位置i′处的伯克曼乘子；通过求解最大优化问题，以此得到车流量预测模型S为：

S(t，i)＝∑_t′，i′(l(t′，i′)-l^*(t′，i′))K(F(t′，i′)，F(t，i))；

其中，S(t，i)表示车流量预测矩阵中的一个元素值，表示在时刻t和传感器位置i处的车流量的预测值。

2.如权利要求1所述的基于ARM技术体系的智能通行控制***，其特征在于，每个传感器均预设有一个权重值；所述车流量数据矩阵中每个元素的表达式为：

其中，M(t，i)是车流量数据矩阵M中的元素，表征了在时刻t和传感器i处的原始值；w(i)是ARM传感器i的权重，C(i，t)是ARM传感器i在时刻t的车流量数据；N为ARM传感器的数量，等于子区域的数量。

3.如权利要求2所述的基于ARM技术体系的智能通行控制***，其特征在于，使用如下公式，对车流量数据矩阵进行腐蚀去噪：

其中，表示应用腐蚀操作后的车流量数据矩阵在时刻t和传感器i处的值；B为结构元素，用于定义腐蚀操作的形状和大小；(x，y)为结构元素B中的坐标；K(t，i)为腐蚀核函数；⊙为逐元素乘法；/>为腐蚀运算。

4.如权利要求3所述的基于ARM技术体系的智能通行控制***，其特征在于，进行特征提取，得到车流量数据特征矩阵的方法包括：

定义字典矩阵D，其中每一列表示一个基向量，使用稀疏编码矩阵X来表示车流量数据矩阵M，通过以下优化问题来学习X：

其中，X为稀疏编码矩阵，用于表示车流量数据矩阵M的线性组合；Φ(X)为非线性变换，将稀疏编码矩阵X转换为非线性特征；表示车流量数据矩阵M与字典矩阵D和非线性特征Φ(X)的重构误差，使用Frobenius范数来衡量；||X||₁为稀疏编码矩阵X的L1范数，λ为控制稀疏性的正则化参数，为设定值；通过求解优化问题，得到稀疏编码矩阵X和非线性特征Φ(X)，使用字典矩阵D和非线性特征Φ(X)来计算车流量数据特征矩阵F：

F(t，i)＝D^TΦ(X(t，i))；

其中，F(t，i)表示车流量数据特征矩阵F在时刻t和传感器i处的元素，D^T表示字典矩阵D的转置。