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機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)法在智能交通大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用

智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,簡(jiǎn)稱(chēng)ITS)是未來(lái)交通系統(tǒng)的發(fā)展方向。它是下一代城市地面交通系統(tǒng)管理的基礎(chǔ)。智能交通,一個(gè)基于現(xiàn)代信息技術(shù)面向交通運(yùn)輸?shù)姆⻊?wù)系統(tǒng),是美國(guó)于20世紀(jì)90年代初最先提出的理念。它有效的集成了最先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù),模型預(yù)測(cè)和分析技術(shù),信息控制技術(shù)等等,并將他們運(yùn)用于整個(gè)地面交通管理。它是為城市道路出行建立的一種全方位、大范圍的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效、便捷的綜合交通管理系統(tǒng)。智能交通受到了政府、企業(yè)以及海內(nèi)外學(xué)界的廣泛關(guān)注,在科技部《“十三五”交通領(lǐng)域科技創(chuàng)新專(zhuān)項(xiàng)規(guī)劃》里面著重題出了要進(jìn)一步大力發(fā)展智能交通。美國(guó)政府交通部更是為此專(zhuān)門(mén)成立了“智能交通聯(lián)合項(xiàng)目辦公室”(ITSJPO)。

“交通流量預(yù)測(cè)和分析”作為智能交通領(lǐng)域中最重要的一環(huán),直接決定了智能交通系統(tǒng)的性能表現(xiàn)以及適用范圍。一個(gè)優(yōu)秀的預(yù)測(cè)模型,既可以使出行者合理的安排自己的出行方式,出發(fā)到達(dá)時(shí)間以及路線,節(jié)省不必要的時(shí)間浪費(fèi),提高工作生活效率。又可以讓政府服務(wù)部門(mén)及時(shí)了解和預(yù)測(cè)路況信息,對(duì)可能發(fā)生的道路擁堵和交通事故提早做出預(yù)判,節(jié)省社會(huì)負(fù)擔(dān),合理配置社會(huì)資源。來(lái)自美國(guó)馬里蘭大學(xué)的張燕如博士是一名在交通流量及出行時(shí)間預(yù)測(cè)和分析領(lǐng)域的重量級(jí)學(xué)者。張博士及其合作者在國(guó)際頂級(jí)期刊Transportation Research Part C: Emerging Technologies上發(fā)表了題為“基于梯度提升算法(gradient boostingmethod)的交通出行時(shí)間預(yù)測(cè)方法”的研究成果。她的論文得到了來(lái)自全世界多個(gè)國(guó)家的學(xué)者的廣泛關(guān)注,所提出的方法收到廣泛的引用和采納,并被該期刊評(píng)選為近三年來(lái)“被引用最多的25篇論文之一”。

傳統(tǒng)的交通流量和出行時(shí)間預(yù)測(cè)模型主要集中在基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用上面。該類(lèi)方法主要適用于樣本數(shù)量小以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)。然而隨著數(shù)據(jù)采集能力攀升,以及人們對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的不斷提升的需求,傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法對(duì)于數(shù)據(jù)量大復(fù)雜度高的大數(shù)據(jù)問(wèn)題,其表現(xiàn)會(huì)嚴(yán)重受制于數(shù)據(jù)噪音以及突發(fā)事件的影響。張博士提出的交通流量模型,是首個(gè)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用基于梯度提升算法的模型。她在論文中揭示了機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)解決大數(shù)據(jù)交通問(wèn)題的重要性。對(duì)比其他的傳統(tǒng)模型,她提出的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以在龐大復(fù)雜的數(shù)據(jù)中快速有效的提取特征信息。模型表現(xiàn)顯著提高了預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性,并極大的降低了計(jì)算的復(fù)雜度,對(duì)新一代城鎮(zhèn)交通系統(tǒng)的建設(shè)具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值,尤其適用于高速公路的出行和交通流量預(yù)測(cè)。張博士說(shuō):“預(yù)測(cè)的本質(zhì)是理解數(shù)據(jù)。找到數(shù)據(jù)的產(chǎn)生機(jī)制以及其與現(xiàn)實(shí)環(huán)境中諸多因素的關(guān)聯(lián)關(guān)系尤為重要。”區(qū)別于一些黑箱機(jī)器學(xué)習(xí)模型,她的模型有良好的解釋性,可以很好的滿(mǎn)足政府,企業(yè),機(jī)構(gòu)以及個(gè)人對(duì)交通問(wèn)題做進(jìn)一步深入分析的需求。

目前,智能交通領(lǐng)域吸引了來(lái)自大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)等各種尖端領(lǐng)域的人才。廣闊的應(yīng)用價(jià)值、極具想象力的上升空間使得諸如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等各路英豪攜著數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)技術(shù)和資本進(jìn)入了交通領(lǐng)域。智能交通,做為21世紀(jì)人類(lèi)最關(guān)注的問(wèn)題,正在逐步影響著我們每一個(gè)人的生活。

(新媒體責(zé)編:wb001)

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