吳澍

摘要：為改善交通擁堵情況，提升交通網(wǎng)絡(luò)效率，提出了基于前后文關(guān)聯(lián)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型Contextual LSTM。首先，針對長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型面對突發(fā)情況識別不及時(shí)的問題，將輸入和隱藏狀態(tài)建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，提升前后時(shí)刻數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，從而提升模型應(yīng)對突發(fā)情況的能力。此外，采用英國的交通數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行訓(xùn)練與測試，并與傳統(tǒng)LSTM模型、GRU模型進(jìn)行預(yù)測效果對比實(shí)驗(yàn)。驗(yàn)證結(jié)果表明，改進(jìn)后的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型在交通流數(shù)據(jù)的預(yù)測上更具優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞：長短期記憶網(wǎng)絡(luò)；交通流預(yù)測；前后文關(guān)聯(lián)

一、前言

據(jù)公安部統(tǒng)計(jì)，我國2023年機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)4.35億輛。機(jī)動(dòng)車數(shù)量的增長速度已高于基礎(chǔ)設(shè)施完善的速度，交通問題成為城市高質(zhì)量發(fā)展的瓶頸[1]。為解決這一問題，各大城市紛紛采用機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)等科學(xué)技術(shù)研究更高效的智能交通系統(tǒng)，從而提升城市運(yùn)行效率[2]。實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的交通流數(shù)據(jù)和預(yù)測是智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵。交通規(guī)劃、管理部門可以基于實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的交通預(yù)測信息科學(xué)，靈活地設(shè)計(jì)道路、部署交通資源、引導(dǎo)交通流量等；出行者則可以選擇合適的出行時(shí)間和工具，避免擁堵的發(fā)生[3]。

交通流預(yù)測的模型可分為三類：統(tǒng)計(jì)方法模型、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型和深度學(xué)習(xí)模型。相較前兩種模型，深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)點(diǎn)是可以自動(dòng)提取特征、處理復(fù)雜非線性問題、綜合考慮交通流數(shù)據(jù)的歷史規(guī)律性和路網(wǎng)的空間相關(guān)性，精度較高，算法成熟。深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型（LSTM）。這些模型通過模擬人腦神經(jīng)元連接方式或處理序列數(shù)據(jù)的機(jī)制來進(jìn)行預(yù)測。CNN特別適合處理圖像和序列數(shù)據(jù)，通過模擬人眼視覺神經(jīng)的工作方式提取數(shù)據(jù)特征；RNN適用于處理序列數(shù)據(jù)，通過在時(shí)間維度上重復(fù)應(yīng)用相同的計(jì)算過程來學(xué)習(xí)序列數(shù)據(jù)的內(nèi)在模式；LSTM是RNN的一種變體，通過引入“記憶單元”來解決RNN處理長序列時(shí)的梯度消失問題，能夠更好地處理長時(shí)間序列的預(yù)測。LSTM模型的復(fù)雜性使得其可解釋性較差，且面對難以量化的外部因素影響，特別是突發(fā)情況時(shí)存在識別不及時(shí)問題，使得交通流預(yù)測受到限制。

本文選擇深度學(xué)習(xí)模型中的應(yīng)用于預(yù)測領(lǐng)域的LSTM模型進(jìn)行交通流預(yù)測的研究，針對LSTM模型面對突發(fā)情況識別不及時(shí)的問題，將模型輸入和隱藏狀態(tài)建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，提升前后時(shí)刻數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，提出Contextual LSTM模型并且通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該模型在交通流預(yù)測的優(yōu)勢。

二、LSTM模型的理論基礎(chǔ)

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型（Long Short-term Memory， LSTM）是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN），通過門控狀態(tài)控制傳輸狀態(tài)，記住重要的信息，忘記不重要的信息，解決了梯度消失和爆炸的問題，并且在長序列上有更好的表現(xiàn)，更適用于交通流這種長時(shí)間的預(yù)測。

LSTM模型有兩個(gè)傳遞狀態(tài)，一個(gè)細(xì)胞狀態(tài)Ct，一個(gè)隱藏狀態(tài)ht，通常細(xì)胞狀態(tài)變化比較緩慢，隱藏狀態(tài)傳遞的過程中變化比較快。xt和yt分別代表輸入和輸出。LSTM模型的數(shù)據(jù)傳遞見圖1。

LSTM模型的內(nèi)部主要有三個(gè)階段：忘記階段、選擇性記憶階段以及輸出階段。對應(yīng)門控電路為遺忘門、輸入門、輸出門。LSTM模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)見圖2。

三、Contextual LSTM模型構(gòu)建

經(jīng)典的LSTM雖然處理時(shí)間序列預(yù)測的效果較好，但是對于前后文的關(guān)聯(lián)關(guān)系建立不足，例如，遺忘門、輸入門對上一時(shí)刻記憶細(xì)胞的狀態(tài)感知不足。針對這一問題，本文將前一時(shí)刻記憶細(xì)胞的狀態(tài)作為遺忘門、輸入門的輸入，從而提升前后文的關(guān)聯(lián)，Contextual LSTM內(nèi)部結(jié)構(gòu)見圖3。

四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

（一）數(shù)據(jù)來源和實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)為英國交通網(wǎng)中的3組交通流數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度分別為2019年4月1日至2019年4月20日、2019年4月21日至2019年5月10日、2019年5月11日至2019年5月31日，數(shù)據(jù)集中相鄰數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔為5分鐘，3組數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)數(shù)目均為1600組。實(shí)驗(yàn)將數(shù)據(jù)集的前600條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，后1000條數(shù)據(jù)作為測試集。

實(shí)驗(yàn)的筆記本電腦型號為Lenovo-G50，Windows 10，64位，CPU型號為Intel （R） Core（TM） i7，采用的IDE為pycharm，編程語言為python，python的版本為3.9.1。

（二）模型評價(jià)指標(biāo)

為全方位評估本文提出的基于前后文關(guān)聯(lián)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的效果，選用平均絕對誤差（MAE）、平均方根誤差（RMSE）、平均絕對百分誤差（MAPE）進(jìn)行預(yù)測評估，三者數(shù)值越低代表模型預(yù)測精度越高、預(yù)測效果越好。

MAE、RMSE、MAPE側(cè)重點(diǎn)有所不同，可以從不同角度評估模型的效果。MAE和RMSE衡量的是真實(shí)值與預(yù)測值偏離的絕對大小情況，需要結(jié)合真實(shí)值的量綱才能判斷差異；MAPE衡量的是偏離的相對大小，即百分率，更容易理解和解讀。相對來說，MAE和MAPE不容易受極端值的影響，而RMSE采用誤差的平方，會(huì)放大預(yù)測誤差，所以對于離群數(shù)據(jù)更敏感，可以突出影響較大的誤差值[4-5]。三者表達(dá)式如下：

（三）預(yù)測結(jié)果與分析

本文采用Contextual LSTM模型對交通流數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測。針對三組數(shù)據(jù)集，分別用傳統(tǒng)LSTM模型、GRU模型，以及本文提出的Contextual LSTM模型對本文的交通流數(shù)據(jù)集進(jìn)行了預(yù)測效果驗(yàn)證。3組數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖4、圖5、圖6。

從預(yù)測效果對比圖可以看出，Contextual LSTM模型的預(yù)測效果最佳，預(yù)測的結(jié)果最貼近于真實(shí)數(shù)據(jù)，其次是GRU模型，最后是LSTM模型。除預(yù)測效果對比圖，本文還對三種模型的MAE、RMSE、MAPE數(shù)值進(jìn)行了對比，見表1。

為對比結(jié)果更直觀，本文還繪制了條形統(tǒng)計(jì)圖進(jìn)行對比，見圖7。由圖7、表1，以及預(yù)測效果對比圖可見，Contextual LSTM模型相比于LSTM模型和GRU模型，其預(yù)測誤差最小，預(yù)測精度最高。相比于LSTM模型，Contextual LSTM模型的MAE、RMSE、MAPE 3種指標(biāo)分別優(yōu)化了9.8×10-4、1.73×10-3、9.9×10-4；相比于GRU模型，Contextual LSTM模型的MAE、RMSE、MAPE 3種指標(biāo)分別優(yōu)化了4.3×10-4、1.39×10-3、5.8×10-4。

五、結(jié)語

隨著交通擁堵的頻發(fā)，交通數(shù)據(jù)的預(yù)測成為交通路網(wǎng)的研究重點(diǎn)。針對LSTM模型前后文關(guān)聯(lián)關(guān)系不強(qiáng)的問題，本文提出了基于前后文關(guān)聯(lián)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型Contextual LSTM，將上一時(shí)刻的記憶細(xì)胞的狀態(tài)反饋給遺忘門和輸入門，將輸入和隱藏狀態(tài)建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，提升前后時(shí)刻數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，從而提升模型應(yīng)對突發(fā)情況的能力。本文首先對Contextual LSTM模型的原理進(jìn)行了具體的分析，然后采用英國交通路網(wǎng)的3組數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行了效果驗(yàn)證，并和傳統(tǒng)LSTM模型以及GRU模型進(jìn)行了預(yù)測效果對比，通過對比展示了Contextual LSTM模型良好的性能，為交通路網(wǎng)中交通流的預(yù)測提供了參考依據(jù)。

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責(zé)任編輯：張津平、尚丹