基于动态张量填充的短时交通流预测研究

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1、基于动态张量填充的短时交通流预测研究伍元凯2015年1月中图分类号：TQ028.1UDC分类号：540基于动态张量填充的短时交通流预测研究作者姓名伍元凯学院名称机械与车辆学院指导教师谭华春副教授答辩委员会主席王建群教授申请学位工学硕士学科专业交通运输工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月Short-termtrafficpredictionbasedondynamictensorcompletionCandidateName：YuankaiWuSchoolorDepartment:SchoolofMechanicalEngineeringFacult

2、yMentor:AssociateProf.HuachunTanChair,ThesisCommittee：Prof.JianqunWangDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor：TransportationEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写

3、过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要智能交通系统ITS（IntelligentTransportationSystems）是近年来发展起来的交通控制管理信息系统。作为智能交通系统重要组成部分的交通控制系统，交通管理系统以及交通诱导系统都要求为其提供准确的实时交通信息，而在实时信息基础上的短时交通流预测则是实时控制和诱导的前提，是智能交通系统的重要理论基础。交通流数据中蕴含着丰富的多模

4、式特征，如何在统一框架下充分利用交通流数据的多模式特性仍然是一个难点问题，鉴于此，本文针对短时交通流预测问题，利用张量多线性模型在多模式上动态地对交通流数据进行分析，构建动态交通张量模型，研究动态张量模型框架下的短时交通流预测方法，本文主要内容具体包括以下几个方面：第一，从多模式信息挖掘角度出发，分别构建交通流数据静态张量模型以及动态张量模型，在张量框架下利用多线性分析对交通流数据进行分析，揭示交通流数据的多模式低秩特征，提出以交通流数据的多低秩性为基础的短时交通流预测问题。第二，在交通数据动态张量模型基础以及多模式分析基础上，提出基于矩阵分解的张量填充方法解决短时

5、交通流预测问题，并由此提出一种以多模式矩阵分解为基础的张量填充方法及其理论。并从多个方面测试基于矩阵分解的张量填充方法的可行性。最后，结合动态张量填充方法与交通流动态张量模型，提出基于动态张量模型的短时交通流预测方法，并与现有的预测方法进行对比实验，分别在正常数据下和丢失数据下对算法进行检验测试，实验结果表明，在一定条件下本文提出的方法能够准确地预测交通流量且能在统一框架下准确地填充丢失交通数据以及预测未来交通流量。关键词：短时交通流预测，动态张量填充，多模式分析，矩阵分解I北京理工大学硕士学位论文AbstractIntelligentTransportationS

6、ystem(ITS)isarapidlydevelopingsystemfortrafficcontrolandmanagementinrecentyears.AsvitalcomponentpartsofITS,boththetrafficcontrolsystem,trafficmanagementsystemandrouteguidancesystemneedaccurateandreal-timetrafficinformation.Andtheshort-termtrafficpredictionbasedonreal-timeinformationist

7、hepremiseofreal-timetrafficcontrolandrouteguidance,whichmakesitbecomeacriticletheoreticalgroundworkforITS.Howerver,real-timetrafficflowdataisdependingonmanyfactorsandexhibitesmulti-modeinformation.Itisstillachanllengeproblemtomakefulluseofsuchmulti-modeinformationonaunifyframeworkfor