一个基于路网表征的城市交通仿真平台_王力超.pdf
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1、软件开发与应用Software Development&Application电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering37根据中共中央、国务院印发的国家新型城镇化规划(2014 2020 年),到 2050 年,中国城市化率需提高至 70%以上。城市化过程中,一个完善的交通运输体系成为城市良好发展的前提,国家新型城镇化规划指出我们要完善综合运输通道和区际交通骨干网络,强化城市群之间交通联系,加快城市群交通一体化规划建设,改善中小城市和小城镇对外交通,发挥综合交通运输网络对城镇化格局的支撑和引导作用。然而,我国部分地区交通发展水平低,
2、道路建设缓慢,路网结构不合理,导致严重的交通拥堵问题;同时,近年来中国经济的飞速发展带动了城市化进程的加速,而城市化进程带来的城市交通拥堵问题也日益严重。据中国交通运输部官网的数据,中国城市交通拥堵问题已经达到了前所未有的严重程度。总之,上述情况引发人们思考:(1)针对城市的拥堵现状,是否存在潜在的道路结构优化方式?(2)针对乡镇以及城市新区的开发建设,区域的道路该如何规划与建设?针对这两个问题,笔者设计了一个基于路网表征的城市交通仿真平台:MANTIS(Multi-layer Graph Attention Network for Transportation Simulation,多层图神
3、经网络交通仿真),旨在为交通管理部门合理有效地对道路进行管理和建设提供参考。2 MANTIS平台设计仿真平台的工作流程如图 1 所示,分为三个阶段。2.1 阶段1:收集交通信息 提取OD需求原始的汽车行驶轨迹信息是通过 GPS 获取的。GPS获取到的汽车行驶数据通常以经度和纬度的形式呈现。这些数据可以通过 GPS 设备捕捉并记录车辆位置的变化,形成一系列坐标点,从而形成行驶轨迹。在此将一一个基于路网表征的城市交通仿真平台王力超陈灿宇李京昊王永瑶(北京航空航天大学计算机学院 北京市 100191)摘要:本文通过基于图神经网络的路网表征模型来构建更加可信的仿真平台 MANTIS,针对目前交通仿真软
4、件交通要素数量人为指定、准确性和可信度不足的局限性进行了优化。关键词:交通仿真;路网表征;图神经网络;路径搜索图 1:MANTIS 流程图软件开发与应用Software Development&Application电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering38条车辆的轨迹规范表达为:(t1,long1,lat1),(tn,longn,latn).其中,longi,lati表示车辆的经纬度信息,ti表示时间戳,n 表示该轨迹的长度。2.1.1 路网匹配路网匹配(地图匹配)1,是指将 GPS 轨迹点匹配到路网中道路上的过程,是轨迹预处理
5、的一部分。由于GPS 误差,实际采集的 GPS 坐标点往往是在道路附近,通常车辆只能在路网内行驶,此时就需要通过路网匹配判断各个轨迹点实际在哪条路上,既将轨迹序列转化为路段序列,也起到修正误差的作用。匹配准确率会受到GPS 误差和轨迹低采样率影响,因此需要开发更优的匹配算法。地图匹配是一种将 GPS 轨迹数据与地图上的道路网络进行匹配的技术。它是许多基于位置的服务的基础预处理步骤,例如导航系统、交通管理和活动识别。最广泛使用的地图匹配算法之一是Fast Map Match(FMM)算法2。FMM 算法是一种基于概率的地图匹配方法。它假设 GPS 测量数据存在噪声和不确定性,并使用隐马尔可夫模型
6、(HMM)对轨迹和道路网络进行建模。HMM由一组状态和一组观测值组成。状态表示候选道路段,观测值表示 GPS 测量数据。FMM 算法使用维特比算法搜索最优状态序列以匹配观测值。FMM 算法包括两个主要步骤:初始化和迭代。在初始化步骤中,算法使用道路网络和 GPS 测量数据构建 HMM。它首先确定距离 GPS 测量点一定距离内的候选道路段。然后根据 GPS 测量误差和方向一致性估计每个候选段的可能性。最后,用候选段和它们的可能性初始化 HMM。在迭代步骤中,算法使用维特比算法找到最优状态序列以匹配观测值。它从初始状态开始,迭代地计算每个状态的可能性,基于前一个状态和观测值。然后选择可能性最高的状
7、态作为当前状态,并重复该过程直到所有观测值匹配。最优状态序列表示与 GPS 轨迹相对应的最可能道路段序列。通过路网匹配,得到了轨迹数据集。轨迹数据集中每一条轨迹数据为带有时间戳的路段 id 序列:(t1,geoid1),(tn,geoidn).2.1.2 收集交通信息从轨迹数据集中,统计时空交通信息。将时空交通信息这个概念定义为:各时段、各路段的车流量、平均车速等。例如,对于编号为 id 的路段,其对应的时空交通信息 did定义为:其中,n 表示将一天 24 小时划分成的时段个数,numi为一天中第 i 个时段内,在该路段通过的车辆数;vi表示一天内第 i 个时段内所有通过车辆在该路段的平均车
8、速。2.1.3 提取 OD 需求OD 需求指的是人们从某个起点(Origin)到达某个终点(Destination)的需求。这种需求在交通规划和运营中非常重要,因为它能帮助决策者了解人们的出行模式、出行时间、出行目的地等信息,以便更好地规划公共交通路线、调整交通流量、优化道路网络等。通过统计 OD 需求,交通决策者才能更好地了解公众出行需求,提高公共交通的效率和便利性。从轨迹数据集中,提取出行 OD 需求集。每一条OD 需求 dem 的形式如下:dem=(t,geoido,geoidd).其中,t 表示出发时间,geoide为起点路段的编号,geoidd为终点路段的编号。2.2 阶段2:模型预
9、测 轨迹生成2.2.1 基于图神经网络的路网表征模型 M-GAT在这一阶段,设计了多层图注意力网络模型M-GAT(Multi-layer Graph Attention Network)。2.2.1.1 模型结构模型结构图如图 2 所示。将路网定义为一个有向图 G:G=(V,E,FV).其中,V=v1,v|V|,每一个节点 vi表示一个路段;软件开发与应用Software Development&Application电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering39EVV 为边集数组,对任意 ei,j=(vi,vj)E,表示表示在路网中
10、,车辆能够从第 i 个路段到达第 j 个路段;FV是路段的特征,包括路段长度、车道数量、最大限速、路段种类。接下来,将建立图神经网络模型。这是一种针对图结构数据的神经网络模型,它的输入是一个图结构,输出是对节点或边的特征进行预测或分类的结果。对于没有明确训练任务的情况,其输出就是一种路网的表征。本文设计的模型是基于 GAT 网络3构成的。对于每一层 GAT,有.其中,ij表示节点 i 和节点 j 之间的注意力系数。权重矩阵 WFF。F 表示输入节点特征的维数,而 F表示该层输出节点的维数。其中的 和 表示,节点 i 和节点 j 的节点特征,如果这层 GAT 为输入层,那么节点特征直接就是图的原
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