打开文本图片集

摘要：随着城市化进程的加速，山地城市道路的交通流量预测成为智能交通管理的关键。本文提出了一种基于动态时空图扩散网络（ST-GDN）的交通流量预测模型，并通过两江新区协同创新区御临镇片区道路的实际数据进行验证。研究表明，ST-GDN模型能够有效捕捉山地城市道路的复杂时空特性，为交通流量预测提供了一种新的解决方案。

关键词：ST-GDN；动态时空图扩散网络；交通流量预测；山地城市；智能交通管理

0 引言

随着智慧城市的快速发展，智能交通系统（ITS）在提升城市交通管理效率、保障道路安全以及优化出行体验方面发挥着越来越重要的作用。特别是在山地城市，复杂的地形条件对交通流量预测提出了更高的要求。重庆两江新区协同创新区御临镇片区道路工程，作为西部地区科技创新的示范高地，不仅对交通流量的精准预测有着迫切需求，也为智能网联和车路协同技术的应用提供了理想的测试平台，探索并建立一种基于ST-GDN动态时空图扩散网络的交通流量预测模型，以适应御临镇片区道路的内在需求。

1 研究意义

重庆两江协同创新区以“四个高地”为目标，致力于建设成为国家西部科技创新中心的先行示范区。御临镇片区道路工程作为该区域的重要组成部分，包括9条总长约5.1千米的路网道路，总投资约4.1亿元，是推动区域经济社会发展的关键基础设施项目。特别值得一提的是，该片区道路已纳入西部首个“国家级车联网先导区”，预示着在智能网联、车路协同、自动驾驶等前沿技术领域将开展深入的示范运营和探索。在这一背景下，本研究旨在探索并建立一种基于ST-GDN动态时空图扩散网络的交通流量预测模型，以适应御临镇片区道路的内在需求。该模型的建立和验证将为山地城市道路交通流量的精准预测提供新的解决方案，同时为智能网联技术在实际交通管理中的应用提供理论支持和技术参考。

2研究现状

交通流量预测作为智能交通系统（ITS）的重要组成部分，对城市交通规划、管理和控制具有至关重要的作用。传统上，该领域的研究主要依赖于时间序列分析方法，如ARIMA模型，这些方法假设数据具有平稳性，主要基于历史数据进行预测。随着技术的发展，机器学习方法，包括支持向量机（SVM）、随机森林和神经网络等，开始被广泛应用于交通流量预测中。这些方法能够处理非线性关系，并通过从历史数据中学习模式来提供更为准确的预测。 近年来，图神经网络（GNN）模型，特别是针对图结构数据设计的模型，如城市道路网络，因其在捕捉复杂空间依赖性方面的优势而受到关注。GNN能够有效整合交通流量、天气条件和特殊事件等多类型数据，提高预测的准确性。此外，深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），包括其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），因其在处理时间序列数据方面的能力而被广泛研究。 除了单一数据源的模型，融合多因素的模型也开始被探索，这些模型尝试整合交通事件、天气状况和社交媒体数据等，以提高预测的鲁棒性。随着隐私保护和分布式计算的需求增加，联邦学习和区块链技术也开始被考虑用于交通流量预测。同时，异常事件检测，如交通事故或道路施工的识别及其对流量影响的预测，也是当前研究的热点之一。 尽管取得了一定的进展，交通流量预测仍面临诸多挑战，包括数据采集困难、外部因素影响的量化问题以及模型的可解释性等。未来的研究可能会集中在改进图卷积方法、拓宽图结构在交通领域的应用、考虑非常态交通场景，以及提高模型的可解释性和实时性，以促进交通流量预测技术在工业界的落地应用。

3 基于ST-GDN的交通流量预测模型研究方法

3.1 研究目标

本研究旨在开发一种基于ST-GDN的交通流量预测模型，该模型能够准确捕捉御临镇片区道路的时空流量变化特征，并为智能交通管理提供决策支持。

3.2 数据收集

收集御临镇片区道路的历史交通流量数据，包括但不限于车辆通行量、速度、交通事故记录等。同时，整合地理信息系统（GIS）数据、天气条件、特殊事件等可能影响交通流量的因素。

3.3 数据预处理

对收集到的数据进行清洗，处理缺失值和异常值，进行必要的数据转换，如标准化或归一化，以便于模型训练。

3.4 交通流量数据特征提取

根据项目需求，从原始数据中提取与交通流量预测相关的特征，如时间（小时、日、周等）、天气条件、节假日信息等。

3.5 ST-GDN模型构建

图构建：基于御临镇片区的道路网络，构建一个图结构，其中节点代表道路交叉口或路段，边代表道路之间的连接关系。

特征表示：将提取的交通流量特征以及地理、气象等信息作为节点特征。

注意力机制：利用多粒度的Attention机制学习不同时间粒度上的流量变化模式。

图扩散过程：模拟交通流量在道路网络中的扩散过程，通过图扩散机制更新节点的表示。

3.6 模型训练与调参

使用历史交通流量数据对ST-GDN模型进行训练。采用交叉验证方法优化模型参数，并通过网格搜索等技术进行超参数调优。

3.7 模型评估

采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估模型的预测性能，并与传统的交通流量预测模型进行比较。

3.8 模拟与应用

基于训练好的ST-GDN模型，对御临镇片区未来的交通流量进行模拟预测。探讨模型在智能网联、车路协同等场景下的应用潜力。

3.9 结果分析与讨论

分析模型预测结果的准确性、鲁棒性以及可能的改进方向。讨论ST-GDN模型在山地城市交通流量预测中的优势和局限性。

4 模型构建与实验结果分析

4.1 ST-GDN模型框架构建

本节详细介绍了ST-GDN模型的构建过程，包括数据预处理、图结构的构建、注意力机制的实现，以及模型的训练和预测步骤。

4.2 实验数据

实验数据集收集自御临镇片区，包括9条主要道路的小时级别的交通流量数据。数据集涵盖工作日与非工作日，以及不同天气条件下的交通模式。

4.3 实验结果

4.3.1 模型性能比较

表1展示了ST-GDN模型与其他三种流行模型（ARIMA、SVM、随机森林）在测试集上的预测性能比较。

4.3.2 特征重要性分析

表2展示了使用随机森林模型对特征重要性进行的分析，这有助于理解哪些因素对交通流量预测最为关键。

4.3.3 不同超参数下的性能

表3展示了ST-GDN模型在不同超参数设置下的性能，说明了超参数调优对模型性能的影响。

4.3.4 模型预测案例分析

表4展示了ST-GDN模型在特定日子的预测结果与实际交通流量的对比，进一步验证了模型的准确性。

4.4 数据分析

通过表1，我们可以看到ST-GDN模型在所有评估指标上均优于其他传统模型。表2的分析揭示了时间特征和星期特征对交通流量预测的重要性。表3展示了超参数调优对模型性能有显著影响，其中学习率为0.01，头数为8，层数为2的设置下模型性能最佳。表4的案例分析进一步证明了ST-GDN模型在实际交通流量预测中的有效性和准确性。

4.5案例验证

御临镇片区道路工程包括9条总长约5.1千米的路网道路，总投资约4.1亿元，是推动区域经济社会发展的关键基础设施项目。该片区道路已纳入西部首个“国家级车联网先导区”，预示着在智能网联、车路协同、自动驾驶等前沿技术领域将开展深入的示范运营和探索。通过基于ST-GDN动态时空图扩散网络的交通流量预测模型，在临镇片区道路的的设计中进行验证实践。该模型的建立和验证将为山地城市道路交通流量的精准预测提供新的解决方案，同时为智能网联技术在实际交通管理中的应用提供理论支持和技术参考。

5 研究结论与未来展望

5.1 研究结论

本研究成功构建并验证了基于ST-GDN的山地城市道路交通流量预测模型。通过以下步骤，我们得出了有意义的结论：

模型有效性：ST-GDN模型在御临镇片区的交通流量预测任务上展现了优越的性能，其预测精度显著高于传统的ARIMA、SVM和随机森林模型。

特征重要性：时间（小时）、星期和天气状况被证明是影响交通流量的关键特征。

超参数影响：通过广泛的实验，我们确定了最优的超参数组合，为模型的泛化能力和预测精度提供了重要保障。

实际应用：ST-GDN模型在车联网和智能交通系统中的应用前景广阔，尤其是在两江新区协同创新区的智能网联汽车示范运营中。

社会经济效益：该模型的实施有助于提高交通管理效率，减少拥堵，提升道路安全性，对促进区域经济发展具有重要意义。

5.2 未来展望

尽管本研究在交通流量预测领域取得了一定成果，但仍面临着若干挑战和改进空间。首先，模型对交通事故和极端天气等异常事件的处理能力需要在未来研究中得到加强，以提高对突发事件的响应能力。其次，模型的长期预测能力，如对周流量和月流量的预测，尚需进一步探索，以便为更长远的交通规划和管理提供支持。

此外，通过整合社交媒体、车载GPS数据等多源数据，模型的预测精度有望得到进一步提升。同时，实时预测系统的开发将成为未来工作的重点，以实现对动态交通状况的即时响应和决策支持。提高模型的可解释性，对于帮助交通规划者和管理者深入理解交通流量变化的原因至关重要。此外，模型在其他具有类似交通特性的区域的泛化能力，也是未来研究需要考虑的问题。

最后，评估模型在减少交通拥堵和降低环境污染方面的环境与社会效益，将为智能交通系统的可持续发展提供重要参考。随着研究的深入和技术的创新，ST-GDN模型有望在智能交通系统的发展中发挥更加重要的作用，为城市交通管理提供强有力的决策支持。

6 参考文献

[1]何婷，周艳秋，辛春花.基于时空位置关注图神经网络的交通流预测方法  [J/OL].    计算机应用研究，1-8[2024-05-10].

[2]刘忠伟，李萍，周盛，等.基于相互学习的短时交通流预测研究 [J].计算机测量与控制，  2024，  32  （04）：  166-173.

[3]张俊溪，曲仕茹，张志腾，等.时空相关的道路网络短时交通流预测模型[J/OL].    北京交通大学学报，1-13[2024-05-10].

[4]王代君，李明，鹿守山.基于Bayes-ARIMA的景区公路短时交通流量预测    [J].  公路，2024，  69  （04）：  225-234.

[5] 何宇豪，郑皎凌.  基于动态时空图网络的交通流量预测模型  [J/OL].    微电子学与计算机， 1-9[2024-05-10].

[6]叶裕明.基于动态时空图卷积网络的交通路网流量预测研究[D].华东交通大学，    2023.

[7]江啸.基于动态停车视距测算的山地城市道路平面设计优化研究    [J].  交通节能与环保，  2023，  19  （04）：  68-73.

[8]江啸，颜科.山地流域型城市都市核心区道路设计分析——以重庆渝中区十八梯片区道路等相关配套设施工程为例    [J].  工程技术研究，  2019，  4  （15）：  171-174.

[9]刘静，关伟. 交通流预测方法综述 [J].  公路交通科技，  2004，    （03）：  82-85.