吉林大学学报(工学版) ›› 2019, Vol. 49 ›› Issue (3): 705-713.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20171075

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基于思维进化优化的多源交通数据融合算法

陈磊(),王江锋(),谷远利,闫学东   

  1. 北京交通大学 城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京 100044
  • 收稿日期:2017-11-07 出版日期:2019-05-01 发布日期:2019-07-12
  • 通讯作者: 王江锋 E-mail:16114206@bjtu.edu.cn;wangjiangfeng@bjtu.edu.cn
  • 作者简介:陈磊(1992?),男,博士研究生. 研究方向:智能交通,车路协同. E?mail:16114206@bjtu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61473028);北京市自然科学基金项目(8162031);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017JBM040)

Multi⁃source traffic data fusion algorithm based onmind evolutionary algorithm optimization

Lei CHEN(),Jiang⁃feng WANG(),Yuan⁃li GU,Xue⁃dong YAN   

  1. MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China
  • Received:2017-11-07 Online:2019-05-01 Published:2019-07-12
  • Contact: Jiang?feng WANG E-mail:16114206@bjtu.edu.cn;wangjiangfeng@bjtu.edu.cn

摘要:

针对交通数据多传感器融合算法精度不足、稳定性差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络(MEA?BP)融合算法。借助MEA所具有的“趋同”和“异化”操作,在介绍基本原理的基础上,设计了用于优化BP神经网络初始权值和阈值并定向搜寻最优BP神经网络融合模型的融合算法计算步骤。基于所选取的区间速度数据进行实证分析,结果表明:MEA?BP融合算法较BP神经网络算法具有更好的收敛性,在精度和稳定性方面分别提升了9.38%和31.44%;时间敏感性分析显示,MEA?BP融合算法也具有良好的可移植性。

关键词: 交通运输系统工程, 城市交通, 数据融合, 思维进化算法, BP神经网络, 实证分析

Abstract:

Considering the limitation of insufficient accuracy and poor stability of multi?sensor traffic data fusion algorithm, a mind evolutionary data fusion algorithm based on BP neural network is presented. Based on the introduction of the basic principle, the calculation steps of the proposed fusion algorithm for optimizing the initial weight and threshold of network are designed by using the “convergence” and “alienation” operations. This makes it possible to find out the best fusion model. The empirical analysis using the interval velocity indicates that the proposed fusion algorithm shows better convergence and has better accuracy and stability than the BP neural network algorithm, which are improved by 9.38% and 31.44% respectively. Time sensitivity analysis shows that the proposed fusion algorithm also has good transportability.

Key words: engineering of communications and transportation system, urban traffic, data fusion, mind evolutionary algorithm, BP neural network, validation analysis

中图分类号: 

  • U491.1

图1

MEA?BP融合算法结构图"

图2

MEA?BP融合算法流程图"

表1

各类检测器主要数据"

检测器类型主要数据
视频检测器视频检测区间ID、区间位置、交通量、平均旅行时间、区间平均车速、天气
微波检测器检测器ID、车道ID、流量、平均瞬时车速、时间占有率、车型分类
浮动车浮动车区间ID、区间位置、浮动车区间平均车速、浮动车平均旅行时间、浮动车交通量

图3

研究范围"

表2

研究范围内各检测器空间位置信息"

ID路段长度/m
视频检测器LD00701西直门桥至阜成门桥1900
微波检测器HI7030a阜城门桥北467 m至阜城门桥298
HI7064a马尾沟路口至阜城门桥北467 m291
HI7053a官圆桥至马尾沟路口417
HI2105a西直门桥至官圆桥904
浮动车1914?339
1913?32
1595?145
1919?689
1586?310
1481?445

图4

数据降噪处理结果"

图5

数据空间匹配原理"

表3

网络参数设置"

要素具体内容
输入vm,vf
输出vp
个体总数量100
优胜子种群个数5
临时子种群个数5
子种群个体数量10
子种群内部迭代次数上限20
MEA全局迭代次数上限10

表4

网络结构设置"

要 素具体内容
输入神经元2个
输出神经元1个
隐层个数5个共一层

传递函数

输入层和隐层之间采用Sigmoid
隐层和输出层之间采用Purelin
训练函数Trainlm
收敛判别迭代达到1000次或误差小于10?4

图6

两种算法性能比较"

图7

两种算法收敛性比较"

表5

两种方法指标值对比"

算 法MRELSE
BP神经网络算法0.18890.2287
MEA?BP融合算法0.11280.1568
微波检测器数据0.62120.2670
浮动车数据0.28750.3245

图8

两种算法性能比较(2013年4月22日)"

表6

时间敏感性分析结果"

日期算法MRELSE
4月22日BP0.13600.1972
MEA?BP0.09270.1280
4月23日BP0.10580.2023
MEA?BP0.10430.1995
4月24日BP0.19610.4576
MEA?BP0.17700.2740
4月25日BP0.15370.3893
MEA?BP0.14340.3055
4月26日BP0.08710.1678
MEA?BP0.07010.1312
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