多源数据驱动的深度学习在城市主干道交通态势研究中的应用

摘 要：随着城市化进程的加快，城市主干道交通拥堵问题日益严重。深度学习技术凭借其在处理复杂数据方面的优势，成为研究交通态势的重要工具。本文探讨了多源数据（如交通流量、天气、社会活动等）驱动的深度学习模型在城市主干道交通态势研究中的应用。通过对现有方法的分析和实验验证，本文展示了深度学习如何提高交通预测的准确性，优化交通管理策略，从而缓解城市交通压力。

关键词：多源数据 深度学习 交通态势 城市主干道 预测模型

0 引言

城市主干道是城市交通的核心组成部分，其交通态势直接影响到城市的整体交通效率。传统的交通管理方法往往依赖于单一数据源，难以全面反映复杂的交通状况。近年来，多源数据驱动的深度学习技术逐渐被应用于交通研究中，利用大量数据提升预测和管理的准确性。本文将探讨深度学习在多源数据融合中的应用及其对城市主干道交通态势研究的贡献。

1 多源数据的收集与处理

多源数据的收集与处理是将深度学习应用于城市主干道交通态势研究的关键步骤。城市交通系统涉及多种因素，主要包括交通流量、天气条件、社会活动等，这些因素的复杂性和动态性要求我们从多个数据源进行全面的收集和处理，以获得准确和可靠的信息。

交通流量数据通常来自各种传感器和摄像头。路面上的传感器能够实时记录车辆的通行情况，包括车速、车流量和车道占用情况。交通监控摄像头则提供了更为直观的视觉数据，帮助分析交通流动模式和异常情况。天气条件数据则主要来源于气象站，这些数据涵盖了温度、湿度、降水量、风速等气象指标。这些因素会对交通状况产生直接影响，例如降雨或降雪可能导致道路湿滑，进而影响交通流量和安全性。此外，社会活动数据，包括大型活动、节假日等，也对交通态势有显著影响，这些数据可以通过社交媒体、新闻报道和城市活动规划等途径获取。

数据的收集过程虽然可以获得丰富的信息，但原始数据往往存在噪声和缺失值，需要进行清洗和预处理。数据清洗是处理过程中非常重要的一步，其主要目的是去除数据中的不准确或无关的信息[1]。例如，传感器可能会出现故障导致数据异常，摄像头可能因为光线变化或遮挡物而产生干扰，气象数据可能由于设备故障或记录错误而出现缺失。这些问题需要通过技术手段进行校正或修复，以确保数据的准确性。数据预处理的另一重要方面是缺失值处理。缺失数据是现实世界数据中常见的问题，可能由于各种原因造成，如传感器故障或数据记录不完整。常见的缺失值处理方法包括数据插补（如使用均值、中位数或邻近值填补）、预测模型填补（如利用其他相关数据预测缺失值）等。通过这些方法，可以减少数据缺失对分析结果的影响。

在完成数据清洗和预处理后，下一步是数据融合。数据融合的目的是将来自不同来源的数据整合成一个统一的格式，以便于深度学习模型的训练和分析。交通流量数据、天气条件数据和社会活动数据在本质上属于不同的特征空间，它们的时间尺度、数据类型和格式可能各不相同。数据融合技术需要将这些异质数据进行转换和整合，使得它们能够在同一数据集上进行处理。一种常见的数据融合方法是将不同数据源的特征进行对齐。比如，将交通流量数据与天气条件数据按时间戳对齐，以便分析天气对交通流量的影响。在实践中，这可以通过时间序列同步技术来实现，确保所有数据都在相同的时间段内进行分析。此外，数据融合还可以采用特征级融合和决策级融合等技术。特征级融合将不同源的数据特征合并到一个统一的特征向量中，而决策级融合则是先对各数据源分别进行分析，然后将结果进行综合[2]。

数据融合的最终目标是生成一个综合的数据集，这个数据集可以为深度学习模型提供充分的信息支持。通过这样系统化的数据处理流程，我们可以确保深度学习模型在进行交通态势预测时，能够充分利用所有可用的数据，从而提高预测的准确性和可靠性。这一过程不仅提高了数据的利用效率，也为深入分析城市主干道的交通动态奠定了坚实的基础。

2 深度学习模型的选择与构建

在交通态势研究中，选择和构建合适的深度学习模型是关键步骤。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），这两种模型各自具有独特的优势，适用于不同类型的数据和应用场景。

卷积神经网络（CNN）是处理图像数据的经典模型，尤其适用于交通监控视频的分析。CNN通过卷积层和池化层对图像进行逐层提取和压缩，有效提取空间特征[3]。交通监控视频中包含的动态和静态信息，如车辆位置、车道变化、交通标志等，都可以通过CNN模型进行有效分析。CNN能够捕捉图像中的局部特征，并通过多个卷积层逐步提取更高级的特征，这使得它在处理交通流量的空间特征方面具有很强的能力。

另一方面，递归神经网络（RNN）则擅长处理时间序列数据，因此在交通流量预测中表现出色。交通流量数据具有时间依赖性，即当前的交通状况受到过去状态的影响。RNN能够通过其循环结构捕捉这种时间上的变化规律。然而，标准的RNN在处理长时间序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，因此在实际应用中，长短期记忆网络（LSTM）和门控递归单元（GRU）等改进版RNN被广泛使用。这些改进网络通过引入门控机制，有效地解决了标准RNN在处理长期依赖关系时的不足，从而更好地捕捉交通流量的时间特征。

在深度学习模型的选择和构建过程中，首先需要根据具体的应用场景和数据特点来决定使用CNN还是RNN。如果研究重点是从交通监控视频中提取空间特征，CNN将是更合适的选择；而如果主要任务是预测交通流量的变化趋势，则RNN或其变种（如LSTM或GRU）则更为适用。实际应用中，还可能结合这两种模型，通过将CNN用于提取空间特征后，使用RNN对提取的特征进行时间序列建模，以充分利用不同模型的优点。

构建深度学习模型的过程不仅包括选择合适的模型，还涉及模型架构的设计、超参数的调整和训练策略的制定。模型架构设计需要考虑数据的特性和任务的要求，例如卷积层的数量和大小、池化层的类型以及递归层的深度等。超参数调整包括学习率、批量大小、正则化等，这些参数对模型的训练效果和最终性能有着重要影响。此外，训练策略也至关重要，包括数据增强、训练轮次的设置以及早停机制等，这些策略可以有效提高模型的泛化能力和稳定性。

3 模型训练与验证

在使用多源数据进行深度学习模型训练时，数据划分、训练过程的优化以及模型验证是确保模型性能和可靠性的关键环节。首先，为了评估模型的性能并防止过拟合，数据需被划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的实际训练，即调整模型的权重以最小化损失函数；验证集用于在训练过程中对模型进行调优，以便找到最佳的超参数设置；测试集则用于最终评估模型的泛化能力，即在未知数据上的表现。

在模型训练过程中，交叉验证是一种常用的技术，用于提高模型的稳定性和避免过拟合。具体而言，k折交叉验证将数据集划分为k个子集，每次选择一个子集作为验证集，其他k-1个子集作为训练集。这样，可以进行k轮训练和验证，确保模型在不同的数据子集上均表现良好[4]。通过这种方式，可以获得对模型泛化能力的更全面评价，并减少由于数据划分随机性导致的评估偏差。

此外，超参数调整也是模型训练中不可忽视的一环。深度学习模型通常包含许多超参数，如学习率、批量大小、网络层数和神经元数量等，这些参数对模型的性能有着重要影响。调整超参数的过程通常需要通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等技术进行。这些方法可以系统地探索超参数空间，找到使模型表现最好的参数组合，从而优化模型的预测能力。

模型验证则通过将训练得到的模型应用于实际的交通数据进行比较，以检验其准确性和鲁棒性。这一过程通常包括将模型的预测结果与实际交通数据进行对比分析，评估其在真实场景中的表现。常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均绝对误差（MAE）、精确度、召回率等。这些指标可以帮助量化模型在预测任务中的表现，并揭示模型的优劣势。通过这些评估，可以进一步调整模型参数或改进模型架构，以提升模型在实际应用中的效果。

4 应用实例与结果分析

在城市交通预测中，多源数据驱动的深度学习模型已被广泛应用于提升预测准确性。一个具体的案例是利用融合交通流量、天气数据和社会活动数据的深度学习模型来预测某城市主干道的交通流量。研究团队构建了一个包含卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，以处理这些多源数据。模型输入包括历史交通流量、实时天气数据（如温度、降水量、风速）以及社会活动数据（如大型活动的时间和地点）。

通过对比不同模型的预测结果，研究团队发现融合多源数据的深度学习模型显著优于仅使用交通流量数据的单一模型。表1是实验中不同模型的预测结果对比数据。

从数据表1中可以看出，融合交通流量、天气数据和社会活动数据的深度学习模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）以及决定系数（R2）方面均优于其他模型。具体而言，这种多源数据融合模型的MSE为0.032，MAE为0.141，R2达到0.922，相比于仅使用交通流量数据的模型，MSE降低了42.9%，MAE降低了26.6%，R2提高了9.1%。这表明，融合多种数据源能够显著提高模型的预测准确性。

该模型的优越性能得益于它能够综合考虑天气因素对交通流量的影响，例如雨天或高温天气可能导致交通流量的变化；同时，社会活动数据帮助模型预判交通高峰期，从而为交通管理部门提供更加精准的决策支持。

5 未来发展

未来的研究可以围绕几个核心方向展开，以应对当前面临的挑战。首先，优化模型结构以提高其在不同数据场景下的适应能力和效率，将是一个重要的研究方向。通过结合最新的神经网络架构和优化算法，可以提升模型在交通预测中的表现，同时减少计算复杂度。其次，提升数据处理能力也是未来研究的重要领域。例如，开发先进的数据处理技术和工具，可以更高效地处理和分析大规模交通数据，同时保持数据隐私和安全[5]。此外，探索更加智能的交通管理方案，如智能交通信号控制系统、自适应交通流量管理等，也将是未来发展的重点。通过将深度学习与其他智能技术相结合，可以实现更加精细化和动态化的交通管理，进一步提升交通系统的整体效率和安全性。

6 结束语

多源数据驱动的深度学习技术在城市主干道交通态势研究中展现了强大的潜力。通过精准的数据分析和预测，能够有效缓解交通拥堵问题，提高交通管理的效率。随着技术的不断发展和数据的不断丰富，未来这一领域有望取得更加突破性的进展，为智慧城市的建设提供坚实的支持。

课题名称：多源数据环境下基于深度学习的城市道路网交通态势研究，项目编号2023014ZQKJ。

参考文献：

[1] 李善梅，宋思霓，王红勇，等. 基于多模态时空特征融合的终端区交通拥堵精细化预测[J/OL].北京航空航天大学学报，1-15[2024-09-05].https：//doi.org/10.13700/j.bh.1001-5965.2024.0557.

[2]王诗皓.基于深度学习的疲劳驾驶检测技术研究[J].时代汽车，2024（17）：196-198.

[3]胡正华，周继彪，毛新华，等.基于图像序列分析的城市道路交通事故预测[J/OL].交通运输系统工程与信息，1-14[2024-09-05].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.4520.U.20240902.1648.002.html.

[4]谭兴文，朱小波.基于深度学习的自动驾驶汽车决策与控制策略[J].汽车与新动力，2024，7（04）：17-20.

[5]冯睿锋，陈彦如.融合深度强化学习的改进遗传算法求解众包车辆-公共交通协同配送问题[J/OL].计算机工程，1-11[2024-09-05].https：//doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0069548.