微观轨迹信息驱动的Bi-LSTM合流区车速预测

作者：秦雅琴; 夏玉兰; 钱正富; 谢济铭^*

来源：重庆大学学报, 2023, 46(04): 120-128.

• 交通工程
• 速度预测
• GA-Bi-LSTM
• 多车道交织区
• 微观轨迹数据
• 遗传算法

为明确城市快速路合流区的微观速度特性，确保车辆在衔接段运行速度协调可控，使车辆安全运行。首先，基于无人机高空视频，从广域视角提取了典型多车道交织区全样本高精度车辆轨迹数据，分析车速的累积频率、分布趋势、特征百分位值等运行特性。然后，基于可有效捕捉前向历史速度数据的变化特征的LSTM模型，构建Bi-LSTM车速预测模型；考虑到人工设置训练参数对模型预测性能的影响较大、时间较长，提出基于遗传算法优化的Bi-LSTM速度预测模型(GA-BiLSTM)。最后，以R2、Error Mean、Error StD、MSE、RMSE、NRMSE、秩相关rs这7类评价指标，建立多指标融合的评价方案。结果表明：GA-Bi-LSTM速度预测模型表现较优，拟合指标R2、秩相关rs分别为0.904 6、0.949 5，误差指标Error Mean、Error StD、MSE、RMSE、NRMSE分别为0.004 1、0.447 0、0.199 7、0.446 9、0.076 5。研究成果可为城市快速路的合流区车速调控提供理论依据。

• 单位
  昆明理工大学