李誠，張宏烈，葛海淼，楊欣宇

一種優(yōu)化的短時交通流量預(yù)測算法

李誠，張宏烈，葛海淼，楊欣宇

（齊齊哈爾大學(xué) 計算機與控制工程學(xué)院，黑龍江 齊齊哈爾 161006）

短時交通流量預(yù)測是智能交通的理論基礎(chǔ)，是交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)中的關(guān)鍵性技術(shù)．對短時交通流量預(yù)測的研究具有很高的社會價值．目前，SVR智能預(yù)測模型已經(jīng)被應(yīng)用于這一領(lǐng)域．針對SVR模型參數(shù)選擇難、預(yù)測精度有待提高等問題，運用人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）對SVR參數(shù)進行優(yōu)化選擇，提出了基于人工蜂群算法優(yōu)化SVR的短時交通流量預(yù)測模型（ABC-SVR），并與其它典型預(yù)測模型進行了對比仿真實驗．實驗結(jié)果表明，ABC-SVR算法具有可行性和精確性．

預(yù)測算法；人工蜂群算法；支持向量回歸機；短時交通流量

隨著我國經(jīng)濟的迅速發(fā)展和城市化進程的不斷加快，購車人數(shù)逐年上升，大中城市中，交通堵塞日趨成為一個嚴重的問題．交通堵塞不僅對環(huán)境產(chǎn)生污染，同時增加交通事故發(fā)生概率，因此智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transport System，ITS）應(yīng)運而生．ITS可以對交通信息進行實時采集，及時分析，從而對交通進行誘導(dǎo)控制．ITS中的關(guān)鍵技術(shù)就是短時交通流量（采樣時間間隔不超過15 min的交通流量）的預(yù)測[1]．在實際應(yīng)用中，由于交通信息自身特點和采集過程中的各種因素影響，如何提高交通流量預(yù)測準確性仍然面臨巨大的挑戰(zhàn)[2]．

短時交通流量預(yù)測方法研究一直是國內(nèi)外研究的熱點之一，早在20世紀70年代，一些學(xué)者就開始把經(jīng)濟學(xué)、物理學(xué)等學(xué)科中成熟的預(yù)測方法運用到短時交通流量預(yù)測中，預(yù)測方法主要是應(yīng)用線性理論和統(tǒng)計學(xué)理論等．如時間序列模型[3]、卡爾曼濾波理論[4]等，這些傳統(tǒng)模型的應(yīng)用比較成熟，但計算誤差較大．為了解決這些模型的不足，學(xué)者將各種智能算法引入到短時交通流量預(yù)測的建模中，出現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[5-6]、支持向量機模型[7]等．最近幾年，有不少研究表明，基于組合預(yù)測模型的短時交通流量預(yù)測效果更優(yōu)．該方法同時采用2種或2種以上的預(yù)測方法對短時交通流量進行預(yù)測，發(fā)揮不同預(yù)測方法的優(yōu)勢．模型有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與遺傳算法[8]、卡爾曼濾波與二次指數(shù)降噪法[9]等．

1 支持向量機算法及參數(shù)分析

2 人工蜂群算法優(yōu)化SVR模型

2.1 人工蜂群算法

人工蜂群算法求解優(yōu)化問題的過程是模擬蜂群尋找收益度（含蜜量）最高的蜜源過程，其優(yōu)點是控制參數(shù)少，易于實現(xiàn)，全局收斂性能好，在求解非線性優(yōu)化函數(shù)方面比其它典型的啟發(fā)式算法具有更加優(yōu)越的性能．

（3）目標函數(shù)適應(yīng)度值，計算公式為

（4）待工蜂根據(jù)觀察到的適應(yīng)度值計算各雇傭蜂被選中的概率，計算公式為

2.2 參數(shù)優(yōu)化模型

建立ABC-SVR模型，其過程見圖1．

圖1 建立ABC-SVR模型流程

3 仿真實驗及結(jié)果分析

3.1 實驗數(shù)據(jù)

本實驗數(shù)據(jù)來源為PEMS系統(tǒng)網(wǎng)站下載的某監(jiān)測點數(shù)據(jù)．

考慮到每周交通流量的周期性變化，選取工作日2017年9月7日（星期四）的交通流量數(shù)據(jù)作為研究對象．考慮到交通流量數(shù)據(jù)高峰期時間段的重要性，本實驗選取7：00到20：00時間段作為仿真實驗對象．

采集時間間隔5 min，共采集數(shù)據(jù)157個，前130個交通流量數(shù)據(jù)作為支持向量回歸機模型的訓(xùn)練集，剩下的27個數(shù)據(jù)作為支持向量回歸機模型的測試集．

對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括缺失數(shù)據(jù)處理、異常數(shù)據(jù)處理和歸一化處理．

3.2 可行性實驗

使用本文提出基于人工蜂群優(yōu)化支持向量機的短時交通流量預(yù)測模型，即ABC-SVR和傳統(tǒng)的SVR模型進行預(yù)測對比仿真實驗．目的是證明ABC-SVR預(yù)測模型在預(yù)測短時交通流量上的可行性．

本文仿真實驗使用安裝了Libsvm-3.21工具包的MATLAB R2010b軟件完成．

SVR，ABC-SVR與真實值之間的對比為優(yōu)化前后的SVR模型預(yù)測結(jié)果對比曲線圖（見圖2）．

圖2 SVR和ABC-SVR模型預(yù)測結(jié)果

SVR，ABC-SVR與真實值之間的橫向?qū)Ρ?，從圖2曲線走勢上可以看出，ABC-SVR曲線與真實值曲線的擬合度比較好；從評價指標平均相對誤差MRE（見表1）上可以看出，ABC-SVR的MRE較低．

表1 SVR和ABC-SVR模型預(yù)測結(jié)果的MRE對比

通過對比分析可以看出，本文基于人工蜂群優(yōu)化SVR在短時交通流量預(yù)測方面是可行的，并能夠取得較好的預(yù)測精確度．

3.3 精確性實驗

使用基于人工蜂群優(yōu)化支持向量機的短時交通流量預(yù)測模型，即ABC-SVR預(yù)測模型和典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列（Wavelet Neural Network Time Series，WNN-ST）預(yù)測模型進行預(yù)測對比仿真實驗．目的是證明ABC-SVR預(yù)測模型在預(yù)測短時交通流量上的精確性．

CNN，WNN-TS模型預(yù)測結(jié)果與真實值之間的對比曲線見圖3．ABC-SVR模型與真實值之間的對比曲線見圖2b．

CNN，WNN-TS，ABC-SVR與真實值之間的橫向?qū)Ρ葘嶒?，從各個優(yōu)化模型預(yù)測結(jié)果的評價指標平均相對誤差MRE（見表2）可以看出，ABC-SVR的MRE較低．

通過對比分析，可以看出本文基于人工蜂群優(yōu)化SVR的短時交通流量預(yù)測方法的預(yù)測能力強、預(yù)測結(jié)果精確．

圖3 CNN和WNN-TS模型預(yù)測結(jié)果

表2 CNN，WNN-TS，ABC-SVR模型預(yù)測結(jié)果的MRE對比

4 結(jié)論

由于SVR算法能夠解決非線性、小樣本和高維的問題，符合短時交通流預(yù)測這一研究領(lǐng)域特點．所以，本文采用SVR算法建立短時交通流預(yù)測模型．并針對基于支持向量回歸預(yù)測模型中參數(shù)選擇問題，運用群智能優(yōu)化算法中的人工蜂群算法對參數(shù)進行最優(yōu)選擇，建立基于人工蜂群算法優(yōu)化的SVR短時交通流預(yù)測模型．并對建立的模型進行仿真實驗及結(jié)果分析，表明了提出的模型具有可行性和預(yù)測的精確性．

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An optimized algorithm of short-term traffic flow prediction

LI Cheng，ZHANG Honglie，GE Haimiao，YANG Xinyu

（Schoolof Computer and Control Engineering，Qiqihar University，Qiqihar 161006，China）

The prediction of short-term traffic flow is the theoretical basis of intelligent transportation as well as the key technology in traffic flow induction system．The research on short-term traffic flow prediction has showed the considerable social value．At present，support vector regression（SVR）intelligent prediction model has been applied in this domain．Aiming at parameter selection difficulty and prediction accuracy improvement，the artificial bee colony algorithm（ABC）is adopted to optimize the SVR parameters．Accordingly，the short-term traffic flow prediction algorithm by support vector regression based on artificial bee colony optimization（ABC-SVR）is presented．The simulation experiments are carried out by comparing the ABC-SVR model with the other typical models，and the experimental results prove the feasibility and accuracy of the proposed ABC-SVR algorithm．

prediction algorithm；artificial bee colony algorithm；support vector regression；short-time traffic flow

TP183

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2020.11.008

1007-9831（2020）11-0031-05

2020-07-02

黑龍江省省屬高等學(xué)?；究蒲袠I(yè)務(wù)費科研項目（135309463）

李誠（1978-），男，黑龍江齊齊哈爾人，副教授，碩士，從事嵌入式系統(tǒng)、人工智能等研究．E-mail：lcrb406@163.com