高速公路收费站通行流量预测方法
上海船舶运输科学研究所学报JOURNAL OFSHANGHAISHIP AND SHIPPING RESEARCHINSTITUTE Vol43No2 JunC2020
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文章编号#674-5949（2020）02006305
高速公路收费站通行流量预测方法
崔毓伟！卜世衍
（中远海运科技股份有限公司，上海200135
李安的儿子）
摘要：从自由流开放制式收费系统的角度分析近几年我国高速公路通行流量预测问题的新变化。根据收费站运营业务需求，提出时间趋势、空间分布和特征属性等3类通行流量预测尺度。比较时间序列的经典线性预测方法和机器学习预测方法，提出采用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络构建通
行流量时间序列预测模型+以广东省某收费站的通行流量数据为例，利用TensorFlow中的LSTM模块给出通行流量预测的拟合结果&验证该方法的可行性+
张嘉译的前妻
关键词：智慧高速；流量预测；时间序列；长短期记忆网络
中图分类号：U491.1+1文献标志码:A
Prediction of Traffic Flow at Highway Toll Station
CUI Yuxvei&BU Shiyan
(COSCO SHIPPING Technology Co.,Ltd..Shanghai200135,China)
日干支层次Abstract:The traffic flow prediction for the highway with a free flow toll system is studied.The prediction of the time trend, 5hespaialdis5ribuionand5hea5ribu5esofvehiclesispraciced.A Comparisonisconduc5edbe5ween5helinearpredicion method and the machine learning prediction method,and a prediction model based on LSTM(Long Short-Term Memory)net­work is buil5.The model is verified agains55he LSTM module of5he TensorFlow5hrough processing5he da5a from a5o l s5a ion inGuangdongprovince.
Key words:smart highway；flow volume prediction；time series；Long Short-Term Memory network
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0引言
随着我国撤销高速公路省界收费站工作顺利完成，自由流开放制式收费系统得到了广泛应用，极大地提高了车辆的通行效率，降低了物流成本，加快了全国高速公路一体化管理进程。2018年，交通运输部办公厅发布了《关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》，其中“基于大数据的路网综合管理”专题提出构建基于大数据的高速公路运营与服务智能化管理决策平台，并将其应用到区域路网综合信息采集、运营调度、收费、资产运维养护、公众信息服务和应急指挥等领域中。将大数据分析技术应用到高速公路管理、运营和服务领域中，是智慧高速公路建设的一个重要体现+本文从新收费体制下高速公路通行流量预测的应用场景出发，提出高速公路通行流量的分析尺度和以时间序列预测技术为基础，适合多场景、流数据的高速公路收费站通行流量预测方法+
1新背景下的高速公路通行流量预测
交通大数据分析技术是构建我国智慧高速公路技术体系采用的关键技术之一在高速公路通行流量收稿日期20200311
作者简介：崔毓伟（1988—），男，天津人，工程师，硕士，主要从事智能交通工程研究。

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