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摘要１运量预测工作在交通工程建设的前期工作中处于十分重要的地位。
可以说，做好对运量预测数据的分析和应用，是进行交通建设和设计工作的起步点，是工程项目建设规模和运营经济评价的基础，是项目风险的评价要素和关键。
远期预测客流是一个变动较大的变量，对预测的准确性来说难以保证。
本文就神经网络与四阶段预测法相组合作了探讨，并构造出新的交通量预测模型。
以胶济铁路提速改造为例，就构造的客运量预测模型作了应用研究。
其中以平均增长率法计算客流量的交通分布；以重力模型法计算诱发客流；依据运输阻力构建的分担率模型计算转移客流；在计算诱发客流时考虑了时间价值。
另外本文还探讨了灰色多层次评价法的建模理论，并给出了应用实例。
在多层次灰色评价法的理论基础上，为了使描述各灰色类的评价信息都发挥作用，将被评者的分散信息处理成一个描述不同灰色类的权向量，对其进行单值化处理，可得到被评者的综合值，从而对被评者排序选优。
论文从理论和实践两方面丰富和发展了现有的交通运量预测方法、铁路方案比选的方法，其主要工作和创新点如下：１．本文把国民生产总值、人均收入、人口等因素和交通客流量建立起直接的联系，从而进行客流预测。
而传统的预测方法很难把这些因素与交通量建立起直接的联系。
实例验证表明本文的神经网络模型用误差反向传播算法具有良好的收敛性，能够保证满意的映射精度，取得了理想的预测结果，为决策提供了可靠的依据。
２．神经网络预测法与四阶段预测法相组合，突破了传统预测方法的局限性。
组合后的预测方法不但考虑了政治、经济、人口等因素的影响，而且还考虑了时间、票价、距离等因素的影响。
３．多层次灰色评价法与同类方法相比，考虑的信息更全面，评价结果更准确和客观，实用性更强，更适用于对铁路方案比选中的定性和定量指标进行客观公正的综合评价，有利于推进铁路方案优选与决策的规范化。
关键词：神经网络；四阶段预测法；交通分布；诱发客流；交通量的分担；方案比选；多层次灰色评价法ＡｂｓｔｒａｃｔＦｏｒｔｕｎｅｃａｐａｃｉｔｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｗｏｒｋｉｓｉｎｔｈｅｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｔｈｅｅａｒｌｉｅｒｓｔａｇｅｗｏｒｋｏｆｔｒａ伍ｃｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｃａｎｓｐｅａｋ，ａｎｄｄｏｇｅｔｔｉｎｇｗｅｌｌｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄａｔａｔｏｆｏｍｍｅｃａｐａｃｉｔｙｔｈａｔｂｅｉｎｇｉｓｉｎｐｒｏｇｒｅｓｓｔｈａｔｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｉｓｂｕｉｌｄａｎｄｔｈｅｄｅｓｉｇｎｉｓｗｏｒｋｅｄｓｔａｒｔｓａｌｉｔｔｌｅ，ａｎｄｉｓｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｔｈａｔｐｒｏｊｅｃｔｉｔｅｍｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｃｏｐｅａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｗｅｒｅｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｌｙａｐｐｒａｉｓｅｄ，ｉｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎｅｓｓｅｎｔｉａｌｆａｃｔｏｒａｎｄｔｈｅｋｅｙｏｆｉｔｅｍｒｉｓｋ．Ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｎａｔａｓｐｅｃｉｆｉｅｄｆｕｔｕｒｅｄａｔｅｉｓａｖａｒｉａｂｌｅｔｈａｔｔｈｅｃｈａｎｇｅｉｓｂｉｇｇｅｒ，ａｎｄｉｓｈａｒｄｔｏｐｌｅｄｇｅｔｏｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｃａｌｃｕｌａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅＢｕｄｄｈｉｓｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｔｈｉｎｇｓｍａｋｅｕｐｄｏｉｎｇｔｈｅａｃｑｕｉｒｅｍｅｎｔｗｉｔｈｆｏｕｒｓｔａｇｅｓ，ａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｓｇｏｏｕｔｔｈｅｎｅｗｖｏｌｕｍｅｏｆｔｒ＆ｆｆｉｃｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＷｉｔｈｔｈｅＪｉａｏ－ＪｉＲａｉｌｗａｙｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｓｐｅｅｄａｎｄｉｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｔｏｔｈｅｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｐａｓｓｅｎｇｅｒｔｒａｎｓｐｏｒｔｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｎｇｉｓｍｅａｓｕｒｅｄｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌａｎｄｈａｖｅｄｏｎｅｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｔｕｄｙ．ｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｏｆａｖｅｒａｇｅｒａｔｅｏｆｉｎｃｒｅａｓｅｌａｗｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎＡｍｏｎｇｔｈｅｍｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｎｇｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｃａｐａｃｉｔｙ；Ｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｓｂｒｏｕｇｈｔｏｕｔｉｎｍｏｄｅｌｌａｗｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｇｒａｄｔｙ；Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｔｈｅｒａｔｅｓｈａｒｉｎｇｒｅｓｐｏｎｓｉｂｉｌｉｔｙｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｍｏｄｅｌｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｓｈｉｆｔｓｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓ；Ｔｈｉｎｋｏｖｅｒｔｉｍｅｖａｌｕｅｗｈｅｎｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｓｂｒｏｕｇｈｔｏｕｔｉｎｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒｔｈｅｍｏｄｅｌｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｏｒｙｔｈａｔｔｈｅｇｒｅｙｍｕｌｔｉ—ｌｅｖｅｌＷａｓａｐｐｒａｉｓｅｄｔｈｅｌａｗｈａｓｓｔｉｌｌｂｅｅｎｉｎｑｕｉｒｅｄｉｎｔｏｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎｄｈａｓｇｉｖｅｎｏｕｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｌｉｖｉｎｇｅｘａｍｐｌｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓａｐｐｒａｉｓｅｄｏｎｔｈｅｏｒｙｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｌａｗａｔｔｈｅｍｕｌｔｉ—ｌｅｖｅｌｇｒｅｙ，ｔｏｂｒｉｎｇｆｕｌｌｐｌａｙｏｆａｌｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒｅｙｄｅｇｒｅｅｓ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｐｍｃｅｄｕｍｏｆｍｏｄｅｌｃｒｅａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎｉｔｉｎｄｕｃｅｓａｌｌｅｖａｌｕａｔｏｒｓ’ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｏｏｎｅｐｒｉｏｒｉｔｙ－ｖｅｃｔｏｒｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒｅｙｄｅｇｒｅｅａｎｄａｌｌｏｃａｔｅｓｉｔｗｉｔｈｓｉｎｇｌｅｖａｌｕｅｓｏａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｖａｌｕｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｆｏｒｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｕｎｄｅｒｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．ＴｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｏｆｓｏｒｔｉｎｇｐｒｏｊｅｃｔｔｏｂｅｅｖａｌｕａｔｅｄｔｈｅｎＣａｎｂｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ．ＴｈｅｓｉｓｒｉｃｈａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｅｄｎＯＷａｖａｉｌａｂｌｅｔｒａｆｆｉｃｆｏｒｔｕｎｅｍｅａｓｕｒｉｎｇｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｒａｉｌｗａｙｓｃｈｅｍｅｆｒｏｍｔｈｅｏｒｙａｎｄｐｕｔｓｉｎｔｏｐｒａｃｔｉｃｅｔｈａｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈｓｅｌｅｃｔｅｄ，ａｎｄｈｉｓｍａｊｏｒｗｏｒｋａｎｄｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｐｏｉｎｔｉｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇ：１．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｍｅａｓｕｒｅｄｎａｔｉｏｎａｌｌＳｔｏｔａｌｏｕｔｐｕｔｖａｌｕｅ，ｐｅｒｃａｐｉｔａｉｎｃｏｍｅｍａｄａｎｄｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓａｎｄｈａｓｂｅｅｎｂｕｉｌｄｔｈｅｄｉｒｅｃｔｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｅｔｃｆａｃｔｏｒｃｏｎｔａｃｔ，ｔｈｕｓｃａｒｒｉｅｓｏｎｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．Ａｎｄｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎｈａｓｖｅｒｙｈａｒｄｂｅｅｎｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｓｅｆａｃｔｏｒｓｔｏｔｈｅｄｉｒｅｃｔｃｏｎｔａｃｔｗｉｔｈｔｈｅｖｏｌｕｍｅｏｆ自ｍ伍ｃ．Ｔｈｅｌｉｖｉｎｇｅｘａｍｐｌｅｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｎｅｕｒａｌ西南交通大学硕士研究生学位论文第３页ｎｅｔｗｏｒｌ（ｓｍｏｄｅｌｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｏｓ∞ｓｓｅｓｔｈｅｇｏｏｄｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ、Ⅳｉｔｈｔｈｅｅｒｒｏｒｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｃ柚ｐｌｅｄｇｅｔｈｅｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｍａｐｐｍｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ａｎｄｇａｉｎｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｏｆｉｄｅａｌ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｒｅｌｉａｂｌｅｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｐｏｌｉｃｙｄｅｃｉｓｉｏｎ．Ｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｍｅｔｈｏｄｂｒｏｋｅｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｌｉｍｉｔａ廿ｏＩｌｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ．ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ诚ｔＩｌｆｏｕｒｓｔａｇｅｓｔｈａｔｔｈｅＢｕｄｄｈｉｓｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｔｈｉｎｇｓ２．Ｂｅｉｎｇｍａｋｅｕｐ．Ｎｏｔｏｎｌｙｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｆｓｐｒｉｎｇｔｈｉｎｋｏｖｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈ醛ｐｏｌｉｔｉｃｓ，ｅｃｏｎｏｍｙａｎｄｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｅｒｅ，ｂｕｔａｌｓｏｔｈｉｎｋｏｖｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａＳｔｈｅｔｉｍｅ，ｐｒｉｃｅｏｆａｔｉｃｋｅｔａｎｄｄｉｓｔａｎｃｅｅｔｃ．３．Ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｌｅｖｅｌｇｒｅｙｉｓ叩ｐｍｉｓｅｄｔｈｅｌａｗａｎｄｉｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｓａｍｅｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｉｎｋｏｖｅｒｉｓｍｏｒｅｏｖｅｒａｌｌ，ａｎｄａｐｐｒａｉｓｉｎｇｔｈｅｒｅｓｕｌｔｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ、Ⅳｉｔｔｌｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｐｒａｃｔｉｃａｌｎａｔｕｒｅｉｓｓｔｒｏｎｇｅｒ，ａｎｄｍｏｒｅｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｉｎｃａｒｒｙｉｎｇｏｎｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙｔｈｅｊｕｓｔｓｙｎｔｈｅｓｉｓａｐｐｒａｉｓｉｎｇ，ａｎｄｉｓｆａｖｏｒｏｆｐｕｓｈｉｎｇｏｎｔｈｅｍｏｓｔｅｘｃｅｌｌｅｎｔｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎｓｅｌｅｃｔｅｄａｎｄｍａｋｅｓｐｏｌｉｃｙｏｆｒａｉｌｗａｙｓｃｈｅｍｅｔｏｔｈｅｒａｉｌｗａｙｓｃｈｅｍｅｔｈａｎｑｕａｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｆｉｘｅｄｑｕａｎｔｉｔｙｑｕｏｔａｗｈｉｃｈｐｉｃｋｅｄｏｎ．ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｆｏｕｒｓｔａｇｅｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｍｅｔｈｏｄｓ；Ｔｒａｆｆｉｃｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；Ｉｎｄｕｃｅｔｈｅｂｒｏｋｅｒｆｌｏｗ；Ｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｖｏｌｕｍｅｓｈａｒｅｓ；Ｓｅｌｅｃｔｔｈｅｂｅｓｔｐｒｏｊｅｃｔ；Ｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｇｒｅｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ西南交通大学硕士研究生学位论文第１页第一章绪论１．１引言市场经济条件下，对铁路建设项目进行科学、准确的经济评价．是确保铁路建设项目资金到位，在合理期限收回投资、抵御风险，并取得预期经济效益的关键。
CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION/随着我国城市化进程的加快和国民经济的发展,公路运输需求量逐年增高,各大城市间的公路运输大都较为繁忙。
因此加大基础设施建设、加强相关管理,以提高其服务水平早已成为人们的共识[1]。
而作为综合运输客运体系的重要分支,公路客运量的预测亦显得格外重要。
只有不断提高公路客运量预测的精度,才能更加科学地制定相关规划。
因此,提出并建立一种适合公路客运量发展的模型是解决此问题的关键。
1预测方法回顾1.1基于ARMA 的时间序列方法ARMA 是自回归模型和滑动平均模型的组合,时间序列为当前与前期的误差和随机项,以及它的前期值的线性函数[2]。
可表示为X t =φ1X t -1+φ1X t -2+…+φp X t-p +εt -θ1εt -1-…-θq εt-q (1)此模型通过引入滞后算子B、进行模型识别、参数估计和诊断检验等一系列过程,建立基于自回归和滑动平均的组合模型。
但其无法对扰动项进行较为详细的建模分析,使模型无法综合考虑预测变量的过去值、当前值和误差值,从而对预测精度会造成一定影响。
1.2RBF 神经网络方法RBF 神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络,具有收敛速度快、非线性拟合能力强等特点。
其逼近精度明显高于BP 神经网络,且不存在局部最小问题,不需要事先确定隐含层的单元个数,并在逼近能力、分析能力和学习速度等方面均明显优于BP 神经网络[3]。
RBF 神经网络属于前向网络,由输入层、隐含层和输出层构成。
输入层仅仅起到传输信号的作用。
隐含层是对激活函数的参数进行调整,采用的是非线性优化策略。
输出层是对线性权进行调整,一般采用线性优化策略[4]。
RBF 神经网络中常用的径向基函数是高斯函数,因此激活函数可表示为R (x p -c i )=e -12σ2||x p -c i ||2(2)RBF 神经网络的非线性映射能力体现在隐层基函数上,而基函数的特性主要由基函数的中心确定,从数据点中任意选取中心构造出来的RBF 神经网络的性能显然是不能令人满意的。
几类运量预测方法优缺点比较运量预测是交通规划、公共交通管理、交通组织与调度的基础工作之一、准确地预测运量可以帮助决策者进行合理的路网设计、交通需求管理、交通拥堵缓解、交通运输规划等方面的工作。
本文将比较几类常用的运量预测方法的优缺点，并分别从经验方法、数学统计方法和机器学习方法三个角度进行分析。
一、经验方法经验方法是基于历史数据、专家经验和定性推断等方法进行预测的。
主要包括规模序列法、生命周期曲线法和基于模拟的方法等。
1.规模序列法规模序列法是根据历史数据的变化规律，绘制出规模序列曲线，然后根据规模序列曲线进行预测。
优点是简单易懂，适用于缺少数据的情况；缺点是只能反映历史发展趋势，不能准确反映实际需求。
2.生命周期曲线法生命周期曲线法是通过观察和研究不同城市、不同交通项目的生命周期曲线，根据自身发展的阶段和特点，预测未来的运量。
优点是易于理解和操作；缺点是预测结果受数据选择和系统特点的影响较大。
3.基于模拟的方法基于模拟的方法是通过建立交通模拟模型，模拟交通运行情况，并预测未来的运量。
优点是能够考虑多种因素的影响，可以更加准确地预测未来的运量；缺点是建模过程复杂，需要大量的数据和计算资源。
二、数学统计方法数学统计方法主要包括回归分析、时间序列分析和灰色系统理论等。
1.回归分析回归分析利用历史运量数据和相关因素的数据，建立运量与相关因素之间的关系模型，然后利用模型进行预测。
优点是模型简单易懂，适用于数据较少的情况；缺点是只能考虑线性关系，不能处理非线性问题。
2.时间序列分析时间序列分析是通过观察时间序列数据的历史变化趋势，寻找随时间变化的特征，并进行预测。
优点是能够考虑历史趋势和周期性变化等因素；缺点是对数据的要求较高，需要较长的历史数据。
3.灰色系统理论灰色系统理论是一种处理小样本、不确定性问题的数学方法，通过建立灰色模型，进行预测。
优点是适用范围广，对数据要求相对较低；缺点是模型过于简化，预测结果相对精度较低。
基于CNN-LSTM-Attention组合模型对我国货运量时序预测对比作者：燕学博曹世鑫来源：《物流科技》2024年第14期摘要：為了进一步提高我国货运量的预测准确性，文章基于卷积神经网络和长短期记忆网络模型，引入注意力机制（Attention Mechanism）的组合预测模型，以对我国货运量进行时序预测。
首先，利用卷积神经网络提取货运量数据变化特征。
其次，将所提取的特征构成时间序列作为长短期记忆网络的输入。
最后，通过注意力集中捕捉预测模型中经LSTM层输出的信息特征，划分权重比例，提取关键信息，实现货运量预测。
结合全国月度货运量历史数据进行时序预测，然后与其他神经网络预测的各种评价指标进行对比，结果显示，CNN-LSTM-Attention模型预测误差小于其他模型，预测准确性相对较好。
关键词：货运量；预测；CNN；LSTM；注意力机制中图分类号：F259.22 文献标志码：A DOI：10.13714/ki.1002-3100.2024.14.002文章编号：1002-3100（2024）14-0005-05Comparison of Time-Series Prediction of Freight Transportation Volume in China Based on CNN-LSTM-Attention Combination ModelYAN Xuebo1，CAO Shixin2 （1. School of Management， Fujian University of Technology，Fuzhou 350118， China; 2. School of Transportation， Fujian University of Technology， Fuzhou 350118， China）Abstract： In order to further improve the prediction accuracy of China's high freight volume，this paper introduces a combined prediction model of Attention Mechanism based on convolutional neural network and long and short-term memory network model to forecast China's freight volume in time series. First of all， the convolutional neural network is used to extract the features of the freight volume data changes， and then the extracted features are used to constitute a time series as the input of the long and short-term memory network， and finally， the attention is focused on capturing the features of the information output from the LSTM layer in the prediction model， dividing the weight ratio， extracting the key information， and realizing the prediction of the freight volume. Combined with the national monthly freight volume historical data for time series prediction， and then compared with other neural network prediction of various evaluation indexes， the results show that the CNN-LSTM-Attention model prediction error is smaller than other models， and the prediction accuracy is relatively good.Key words： freight volume; prediction; CNN; LSTM; attention mechanism0 引言近年来，我国的货物运输总量持续增长，但增速整体上呈现出逐渐减缓的趋势，这主要是因为我们的货运量预测不够准确和合理，导致了资源的浪费[1]。
高速公路交通流量预测与调度方法在日益繁忙的现代社会中，高速公路扮演着重要的角色，作为人们出行的主要交通方式，其交通流量的预测和调度显得非常关键。
本文将讨论一些基于数据分析和智能算法的高速公路交通流量预测和调度方法，旨在提高交通效率和减少交通拥堵。
一、高速公路交通流量预测1.1 数据采集和处理要对高速公路的交通流量进行准确的预测，首先需要采集大量的交通数据。
常用的数据采集方法包括车辆计数器、交通摄像头、车辆识别系统等。
这些系统可以有效地收集到车辆数量、车速、车辆类型等数据。
然后，需要对采集到的原始数据进行处理和清洗，去除异常值和噪声，以保证数据的准确性和可靠性。
1.2 统计模型预测一种常见的高速公路交通流量预测方法是基于统计模型的预测。
这种方法利用历史交通数据建立数学模型，通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来一段时间内的交通流量。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。
这些模型可以根据历史数据的特征预测未来的交通流量，并提供一定的准确性和可靠性。
1.3 机器学习方法近年来，随着机器学习算法的发展和应用，高速公路交通流量预测也开始应用机器学习方法。
机器学习可以通过分析大量的交通数据来学习交通流量的规律和趋势，并根据学习到的模式进行预测。
常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林和深度学习等。
这些方法可以更好地捕捉交通数据的特征，提高交通流量预测的准确性。
二、高速公路交通流量调度方法2.1 车辆导航系统为了更好地应对交通拥堵问题，车辆导航系统在高速公路交通流量调度中起着重要作用。
车辆导航系统可以根据实时交通信息为车辆提供最佳的行驶路线和时机，减少车辆拥堵和行驶时间。
通过将导航系统与交通流量预测相结合，可以实现智能化的交通调度，提高道路利用率和交通效率。
2.2 动态交通信号控制另一种常见的高速公路交通流量调度方法是动态交通信号控制。
动态信号控制系统可以根据实时交通流量情况调整交通信号灯的周期和时长。
高速公路交通流量预测与优化研究随着我国经济的高速发展，交通拥堵已经成为了城市化进程中需要面对的一大难题。
特别是对于高速公路这样的交通构架，车辆密度和交通流量的变化十分复杂。
因此我们需要研究高速公路交通流量预测和优化的问题。
本文将简要介绍高速公路交通流量预测和优化的研究进展，并探讨一些未来的研究方向。
一、高速公路交通流量预测高速公路交通流量预测是指通过对历史交通流量数据或者其他相关数据进行分析和建模，预测未来一段时期内高速公路上的车辆流量。
这对于高速公路的规划和现场交通管理都有很重要的作用。
目前，高速公路交通流量预测常用的方法有统计方法、神经网络、遗传算法等。
其中，统计方法是最基础也是最常用的方法，它通过应用时间序列分析方法，可以对时序数据进行分析和预测。
而神经网络方法是一种人工智能技术，可以通过强大的“学习能力”，对复杂的非线性模型进行预测和分析。
神经网络方法已被广泛应用于高速公路交通流量预测，且其预测效果较好。
遗传算法方法是一种搜索和优化算法，它通过模拟生物界基因进化和优胜劣汰的过程，来最小化或最大化几个目标变量。
在高速公路交通流量预测研究中，遗传算法方法常常被用来对模型进行参数优化和选择。
二、高速公路交通流量优化高速公路交通流量优化是指通过合理的道路控制手段和信号控制等方法，提高高速公路的通行效率，减少车辆拥堵。
在高速公路交通流量优化中，最核心的问题就是如何在保证交通安全和效率的前提下，尽可能地增加车辆的通行速度。
到目前为止，高速公路交通流量优化主要是通过道路标线、交通信号灯、收费站等设施来实现的。
其中，信号灯的设计和控制是最具有代表性的优化方式。
现在，随着智能交通技术的不断发展和应用，高速公路交通流量优化正逐渐从传统的技术手段向深度学习、大数据等技术方面拓展。
例如，在现场交通管理中，通过采集并分析路段的实时交通数据，可以实时动态地控制交通信号灯的状态，以达到交通流量的优化和车辆通行的速度的提高。
预测公路运量公路运量主要包括公路的客运量和公路货运量两个方面。
据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，表1给出了20年得公路运量相关数据，表中人数和公路客运量的单位为万人，机动车数量单位为万两，公路面积的单位为万平方千米，公路货运量单位为万吨。
根据有关部门数据，该地区2010年和2011年的人数分别为73.39和75.55万人，机动车数量分别为3.9635和4.0975万辆，公路面积将分别为0.9880和1.0268万平方米。
1.请利用BP神经网络预测该地区2010年2011年得公路客运量和公路货运量。
2.请利用其他方法预测该地区2010年2011年得公路客运量和公路货运量。
3.比较两种方法的优缺点。
某地区20年公路运量数据某地区20年公路运量数据年份人口数量机动车数量公路面积公路客运量公路货运量199020.55 0.6 0.09 5126 1237 199122.44 0.75 0.11 6217 1379 199225.37 0.85 0.11 7730 1385 199327.13 0.90 0.14 9145 1399 199429.45 1.05 0.20 10460 1663 199530.1 1.35 0.23 11387 1714 199630.96 1.45 0.23 12353 1834 199734.06 1.60 0.32 15750 4322 199836.42 1.70 0.32 18304 8132 199938.09 1.85 0.34 19836 8936 200039.13 2.15 0.36 21024 11099 200139.99 2.20 0.36 19490 11203 200241.93 2.25 0.38 20433 10524 200344.59 2.35 0.49 22598 11115 200447.30 2.50 0.56 25107 13320 200552.89 2.60 0.59 33442 16762 200655.73 2.70 0.59 36836 18673 200756.76 2.85 0.67 40548 20724 200859.17 2.95 0.69 42927 20803 200960.63 3.10 0.79 43462 21804。
基于卷积神经网络的交通流量预测第一章：引言1.1 研究背景交通流量预测一直是城市交通管理和规划中的重要任务。
准确预测交通流量可以帮助交通管理部门更好地优化交通网络、减少交通拥堵、提高交通效率。
而传统的交通流量预测方法通常基于统计模型或时间序列分析，存在精度不高、无法适应复杂交通网络拓扑以及无法处理非线性数据等问题。
1.2 研究目的本文旨在通过引入卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的方法，提高交通流量预测的精度和可靠性。
通过在大规模真实数据集上进行实验，验证卷积神经网络在交通流量预测中的有效性。
第二章：相关工作2.1 传统方法传统的交通流量预测方法主要包括基于统计模型的方法和时间序列分析方法。
这些方法通常依赖于历史数据和统计规律，无法处理复杂的非线性关系以及动态交通网络的拓扑结构。
2.2 基于卷积神经网络的交通流量预测方法近年来，基于卷积神经网络的交通流量预测方法受到了广泛关注。
该方法通过提取交通网络的空间特征和时间特征，构建卷积神经网络模型，并利用历史交通流量数据进行训练和预测。
第三章：数据预处理3.1 数据收集为了构建准确的交通流量预测模型，需要收集大规模的交通数据集。
可以通过传感器、监控摄像头等设备采集现场交通流量数据，也可以利用公共交通公司的数据、移动互联网数据平台等获取历史交通数据。
3.2 数据清洗收集到的交通数据通常会存在噪声、缺失值等问题，需要进行数据清洗。
可以通过插值法填充缺失值，利用滤波算法平滑噪声等手段对数据进行处理，以保证数据的准确性和连续性。
3.3 数据预处理在将数据输入神经网络之前，需要对数据进行预处理。
可以对交通流量数据进行标准化，以避免不同特征之间的干扰。
还可以通过数据降维的方法减少特征的维度，以减少计算量并提高模型的训练效果。
第四章：卷积神经网络模型的构建4.1 网络结构设计卷积神经网络是一种层级结构的神经网络模型，主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
高速公路交通流量预测与优化随着城市化进程的加速和经济的持续发展，高速公路已成为现代交通系统中不可或缺的一部分。
然而，由于交通流量的增加和突发事件的发生，高速公路交通拥堵问题也日益严重。
因此，对高速公路交通流量进行准确预测和优化管理，成为了提高道路运输效率、缓解交通压力的重要手段。
一、高速公路交通流量预测高速公路交通流量预测是通过统计方法和数学模型来推测未来某一时段的道路车流量。
准确的交通流量预测可以帮助交通管理者做出合理的决策，如交通疏导、路况调整等。
以下是一些常用的高速公路交通流量预测方法：1. 基于数学模型的预测方法：通过建立数学模型，如时间序列模型、回归模型等，结合历史交通流量数据和相关影响因素，来预测未来道路的交通流量。
这种方法需要大量的数据和较高的计算能力，但能够较准确地预测未来交通状况。
2. 基于统计方法的预测方法：通过对历史交通数据进行统计分析和建模，来预测未来交通流量。
例如，通过分析历史同期的交通流量数据，结合季节性变化、工作日与非工作日的差异等因素，可以得出未来交通流量的趋势和变化规律。
3. 基于机器学习的预测方法：利用机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，通过对历史交通数据进行训练和学习，来预测未来的交通流量。
这种方法能够自动化处理大量的数据，对非线性关系有较好的处理能力，能够提供较为准确的预测结果。
二、高速公路交通流量优化为了缓解高速公路交通拥堵，提高交通效率，对交通流量进行优化管理是必不可少的。
以下是一些常用的高速公路交通流量优化方法：1. 交通信号灯优化：通过优化交通信号灯的周期和时序，使得交通流量在不同方向上得到合理的分配。
例如，通过设置合理的绿灯时间，使得交通流量在高峰时段得到有效疏导，减少拥堵。
2. 路况监测与调度：利用智能交通系统和传感器技术，实时监测交通流量和路况信息，通过调整车道限制和道路通行能力，实现对交通流量的合理调度。
3. 出行方式多样化：鼓励公共交通、骑行和步行等绿色出行方式，减少机动车出行需求。
城市交通流量的预测与优化随着城市规模不断扩大和人口增加，城市交通问题日益凸显。
城市交通流量预测和优化一直是城市规划、交通管理部门和研究者们关注的重点。
有效的交通流量预测和优化可以提高城市交通效率，降低交通拥堵和污染，改善居民出行体验，提高居民生活品质。
一、城市交通流量预测城市交通流量预测是指通过分析城市交通网络中各个节点、线路的历史数据、实时数据等信息，对未来某一时刻、某一地点的交通流量进行预测。
正确的交通流量预测可以为城市交通管理部门提供准确的交通管理方案，帮助居民合理安排出行计划，缓解城市交通拥堵和污染等问题。
城市交通流量预测方法主要有三种：统计分析法、神经网络法和机器学习法。
其中，统计分析法主要利用历史数据、季节性等因素对未来交通流量进行预测；神经网络法则建立复杂的非线性回归模型进行预测；机器学习法则通过对大量数据进行学习并基于这些数据提供预测建议。
二、城市交通流量优化城市交通流量优化是指通过对城市交通网络进行优化设计，提高道路网络的效率，减少交通拥堵和污染等问题。
城市交通流量优化的目的是改善城市居民的出行体验、加快物流速度、推动城市经济发展。
城市交通流量优化方法主要有三种：路网设计优化、信号灯控制优化和交通模型仿真优化。
路网设计优化重点关注路网的整体布局，通过新建、改建、扩建等措施来调整道路网络的布局，改善交通配套设施。
信号灯控制优化则关注路口信号灯控制系统的效率，通过优化相位设置、灯位优化等措施来提高交通信号效率。
交通模型仿真优化是通过仿真模拟不同交通流量下可能出现的拥堵情况，优化交通流量，加快车辆通过速度，提高交通效率。
三、城市交通流量预测与优化实践城市交通流量预测与优化已经成为解决城市交通问题的关键技术。
近年来，各地城市交通部门为了缓解交通拥堵压力、提高居民出行体验，采取了一系列措施。
例如，北京市交通部门运用人工智能技术，研究城市交通流量预测算法，开展大数据分析，并且基于这些数据建立智能预测和优化系统，实现交通网络的高效优化。
基于时空3D卷积神经网络的城市区域交通流预测随着城市化进程的推进和交通流量的增加，城市交通拥堵问题日益严重。
因此，精确预测城市区域交通流成为了解决城市交通问题的关键所在。
基于时空3D卷积神经网络的城市区域交通流预测方法应运而生。
城市交通流预测旨在根据历史交通数据和其他相关数据，在未来一段时间内预测城市区域的交通流量。
以往的预测方法主要基于传统的时间序列分析或机器学习方法，这些方法往往无法很好地捕捉到交通流的时空特征，并且对于长期预测的准确性也存在一定的问题。
而基于时空3D卷积神经网络的方法可以有效地捕捉到城市交通流的时空依赖关系，因此能够提供更准确的预测结果。
时空3D卷积神经网络（ST-ConvNet）是一种在时空维度上进行卷积操作的神经网络模型。
它通过在时间、空间和特征维度上进行卷积操作，将时空信息进行有效地提取，并学习到交通流量的时空特征。
具体来说，ST-ConvNet模型将交通流数据表示为一个三维张量，其中时间轴表示不同的时间片段，空间轴表示不同的区域，通道轴表示各个区域在不同时间片段的特征。
在预测过程中，ST-ConvNet首先通过多层卷积和池化操作提取时空特征，然后将提取的特征输入到全连接层，最后输出预测结果。
卷积操作能够在时空维度上进行特征提取，池化操作能够降低维度并保留关键信息，而全连接层则能够将提取的特征映射到最终的预测结果。
为了测试基于时空3D卷积神经网络的城市区域交通流预测方法的效果，我们使用了真实的城市交通数据集，并与传统的时间序列分析方法和机器学习方法进行了比较。
实验结果表明，基于时空3D卷积神经网络的方法在交通流预测的准确性上具有明显优势。
然而，基于时空3D卷积神经网络的城市区域交通流预测方法也存在一些挑战和改进的空间。
首先，由于城市交通流量的时空特征具有复杂性和不确定性，因此如何设计适应性更强的卷积神经网络结构是一个重要的问题。
其次，传统的神经网络模型在处理长期预测问题时会面临梯度消失或梯度爆炸的问题，如何解决这个问题也是一个需要研究的方向。
神经网络在公路运量中的预测
1.问题的描述
公路运量主要包括公路客运量和公路货运量两个方面。
据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，表1中给出了某地区20年的公路运量相关数据，表中人数和公路客运量的单位为万人，机动车数量的单位为万辆，公路面积的单位为万平方千米，公路货运量单位为万吨。
根据相关部门数据，该地区2010年和2011年的人数分别为73.39和75.55万人，机动车数量分别为3.9635和4.0975万辆，公路面积将分别为0.9880和1.0268万平方千米。
我们将利用BP神经网络预测该地区2010年和2011年的公路客运量和公路货运量。
2.BP神经网络求解过程
表1 某地区20年公路运量数据
具体程序如下：
clc
%yuanshishuju
%renshu
a=[20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 35.42 38.09 39.13 39.99 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
%jidongcheshu
b=[0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6 2.7 2.85 2.95 3.1];
%gonglumianji
c=[0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
%gonglukeyunliang
d=[5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];
%gongluhuoyunliang
e=[1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];
p=[a;b;c];
t=[d;e];
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);
%%上面那个函数的意思：对数据进行预处理，进行归一化处理
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);
函数作用：数据归一化到[-1,+1]区间（默认时）。
输入参数：
p：需要归一化的数据。
是QxR矩阵，其中R是维数，Q是样本数。
一般是输入数据。
t：需要归一化的数据。
是QxR矩阵，其中R是维数，Q是样本数。
一般是输出数据。
返回参数：
pn：把矩阵p归一化后的数据。
minp：是列向量，元素是矩阵p每一行的最小值。
maxp：同上，不过实最大值。
tn,mint,maxt同上。
premnmx一般和tramnmx连用，前者用于归一化，后者用于反归一化。
%%
dx=[-1,1;-1,1;-1,1];
net=newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
%%
创建一个新的向前神经网络
net=newff(minmax(pn),[hideNums,outputNums],{TF1,TF2});
上面这句为什么不写输入的NUMs
是因为输入参数minmax（pn）可以理解为输入pn的最大最小值和输入数据。
，所以输入数据的nums已经包含了。
这种newff的用法是旧用法，你可以在matlab输入help newff查看新用法
%%
% 设置训练参数
net.trainParam.show=1000;
net.trainParam.Lr=0.05;
net.trainParam.epochs=20000;（次数）
net.trainParam.goal=0.65*10^(-3);精度
net=train(net,pn,tn);
% 对BP 网络进行仿真
an=sim(net,pn);
% 计算仿真误差
a=postmnmx(an,mint,maxt);
x=1990:2009;
newk=a(1,:);
newh=a(2,:);
figure(2);
subplot(2,1,1);
plot(x,newk,'r-o',x,d,'b--+');
legend('网络输出客运量','实际客运量'); xlabel('年份');
ylabel('客运量/万人');
title('运用工具箱客运量学习和测试对比图') ; subplot(2,1,2);
plot(x,newh,'r-o',x,e,'b--+');
legend('网络输出货运量','实际货运量'); xlabel('年份');
ylabel('货运量/万人');
title('运用工具箱货运量学习和测试对比图') ;
pnew=[73.39 75.55
3.9635
4.0975
0.9880 1.0268];
pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn);
anew=postmnmx(anewn,mint,maxt)
3. 训练结果分析
运行程序，可以得到如下结果以及图1所示对比图。
19901992
1994
19961998200020022004200620082010
4
年份
客运量/万吨
运用工具箱客运量学习和测试对比图
1990
1992199419961998
200020022004200620082010
4
年份
货运量/万吨
运用工具箱货运量学习和测试对比图
图1 运用MATLAB 自带神经网络工具箱生成的原始数据与仿真数据的对比图
anew = 1.0e+004 * 4.5886 4.6209 2.0307 1.9883
也就是说，2010年和2011年的公路客运量分别为45886万人和46209万人，公路货运量分别为20307万吨和19883万吨。
2000400060008000100001200014000
10
10
10
10
10
10
1
Best Training Performance is 0.00064986 at epoch 14837
M e a n S q u a r e d E r r o r (m s e )
14837 Epochs
图2 网络训练结
Target
O u t p u t ~= 1*T a r g e t + -0.00028
Training: R=0.99927
图3 网络训练结果分析图形
网络的学习曲线如图2所示，可以看出训练所得的误差很小，达到目标值。
图3给出了网络训练结果分析图形，横坐标为目标输出，纵坐标为网络输出，“○”表示数据，理想回归直线由实线表示，最优回归直线由虚线表示。
从图3中可以看出虚线和直线几乎重合，说明网络具有很好的性能。
