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基于无线网络信令的交通模型研究与实现

翟英明  
【摘要】:随着移动终端数量的快速增长,在蜂窝网络中产生大量的无线网络信令数据,从海量的数据中分析出用户出行的共性和规律,可以为城市路网规划与交通出行服务提供技术指导与决策依据。传统的交通模型存在假设条件过于理想,大多未采用实测数据进行建模与验证,因此存在通用性不足,无法在现有交通路网系统中直接扩展。针对上述问题,本文采用无线网络信令实测数据进行交通模型研究,主要贡献如下:首先,基于长短期记忆网络模型与门控循环网络模型的设计理念,提出一种组归一化网格循环网络交通流预测模型。所提模型在数据输入时,通过组归一化处理,提升模型的数据源规模及预测收敛速度。同时,简化内部循环单元的计算流程,每次迭代时无需等待上一次的掩藏层的输出,通过记忆单元对所需数据进行存储和更新。并且,针对原始数据中存在的噪声数据,对数据集进行网格化处理,使得模型对源数据集进行筛选,规避噪声数据带来的不利影响。仿真结果表明,本文提出的组归一化网格循环网络模型具有较好的预测性能,同时能降低传统模型的预测计算工作量问题,提升预测处理效率。其次,采用训练-取特征-再训练的建模思想,提出一种基于卷积神经网络的交通出行方式识别模型。考虑到无线网络信令数据集存在无标签特性,首先采用开源GPS数据集对模型进行训练,获取模型识别特征。然后,将模型识别特征放入无线网络信令数据集的深度神经网络继续训练,从而获得不同类别的用户出行分类结果。仿真结果表明,该模型具有较好的用户分类性能,并且解决了传统模型的识别率过低的问题。最后,对所提出的交通模型与传统模型的性能进行评估与分析。针对交通流预测场景,将所提出的交通流预测模型与传统模型进行交通流预测的性能对比,实验结果表明,本文所提模型的交通流预测具有更好的预测准确率、模型性能更优。针对交通出行用户识别场景,本文所提交通出行方式识别模型与传统模型进行对比实验,实验结果表明,本文所提模型的用户分类准确度更高,且模型识别性能更优。


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