朱凱家

摘 要：車速是道路安全研究中的重要指標(biāo)，是駕駛員操作行為、車路線性等多方面作用在汽車行駛上的外在表現(xiàn)。為了能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出未來客運(yùn)車輛行駛速度，對(duì)未來危險(xiǎn)駕駛行為做出預(yù)警提示，從而減少客運(yùn)車輛交通事故發(fā)生率，考慮到同一駕駛員駕駛車輛時(shí)，行駛車速具有一定的模糊性，選擇利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）建立重慶市某客運(yùn)公司車輛運(yùn)行速度預(yù)測(cè)模型，通過標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法優(yōu)化參數(shù)的方式，改進(jìn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提高預(yù)測(cè)精度，依靠Matlab軟件實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)值，預(yù)測(cè)出未來5 s的客運(yùn)車輛行駛車速，對(duì)比分析改進(jìn)前的模型以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差值，表明改進(jìn)后模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更適用于預(yù)測(cè)未來客運(yùn)車輛行駛速度。

關(guān)鍵詞：車速預(yù)測(cè);FNN;標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法;標(biāo)準(zhǔn)誤差值

公路旅客運(yùn)輸業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，公路運(yùn)輸安全是公路旅客運(yùn)輸最基本的要求，同時(shí)也是公路旅客運(yùn)輸相關(guān)企業(yè)取得經(jīng)濟(jì)效益的前提。我國每年都會(huì)發(fā)生特大客運(yùn)車輛交通事故，其主要發(fā)生原因在于駕駛員長期疲勞駕駛、超速駕駛等違法行為以及應(yīng)急避險(xiǎn)能力，如果能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)車輛未來行駛速度，對(duì)駕駛?cè)藛T提前做出預(yù)警提示，可有效降低交通事故發(fā)生率[1]。國內(nèi)外研究道路交通相關(guān)的學(xué)者在車速預(yù)測(cè)方面做了大量的工作。傳統(tǒng)的車速預(yù)測(cè)方法主要是利用車輛本身的動(dòng)能相關(guān)參數(shù)，結(jié)合一定數(shù)學(xué)模型對(duì)未來車速進(jìn)行預(yù)測(cè)，主要包括基于線性回歸模型的預(yù)測(cè)方法[2]。如果將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于復(fù)雜得多變量控制系統(tǒng)中，可以達(dá)到更好的控制效果。

1 車速預(yù)測(cè)模型建立和改進(jìn)

1.1 預(yù)測(cè)模型選擇

考慮到預(yù)測(cè)車輛行駛速度時(shí)，相關(guān)參數(shù)具有不確定性。本文選擇MATLAB語言開發(fā)處理計(jì)算客運(yùn)車輛行駛數(shù)據(jù)，并選取簡(jiǎn)單、高效的模糊神經(jīng)網(wǎng)。

1.2 FNN模型建立

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論融合得到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（Fuzzy network-FNN）。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)車速的基本思想為：根據(jù)車輛當(dāng)前位置的速度，加速度，平均車速等已知數(shù)據(jù)信息，預(yù)測(cè)下一位置點(diǎn)的車速，網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出對(duì)應(yīng)的映射關(guān)系可以表達(dá)為下式（1）的形式。

表示第個(gè)位置車輛的速度;

表示第個(gè)位置車輛的加速度;

表示第個(gè)位置車輛所處路段的交通流速度。

影響客運(yùn)車輛行駛車速預(yù)測(cè)結(jié)果的因素有以下幾種：天氣、當(dāng)前車輛行駛速度、道路線形、道路曲率半徑、行駛車輛加速度、駕駛員駕駛風(fēng)格等?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)中，由于道路線性、道路曲率半徑等信息未知，故只探討行駛車速、加速度之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與行車速度預(yù)測(cè)關(guān)系。

1.3 模型改進(jìn)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受規(guī)則數(shù)目和算法推理的模糊性的影響，能大致的推理得出結(jié)果，對(duì)于數(shù)據(jù)較多時(shí)精度相對(duì)較低，采取更改模糊論域的劃分區(qū)域，實(shí)時(shí)地更改論域，提高模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度。通過變量間的隸屬度，對(duì)一定的變化區(qū)間里進(jìn)行預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)變化量。本文通過訓(xùn)練模型的參數(shù)值來進(jìn)行改進(jìn)。

運(yùn)算過程如下：

（1）編碼參數(shù)。對(duì)每個(gè)組包含有S個(gè)參數(shù)的群體進(jìn)行編碼記錄為，某個(gè)基因組可以用記錄，，的數(shù)值為該群體的權(quán)值與閾值總和。

（2）選取適應(yīng)度函數(shù)。SGA中適應(yīng)度函數(shù)。

式中E表示與控制目標(biāo)的誤差值，，是真實(shí)值，為測(cè)試值。

（3）SGA種群迭代更新。求得的群體在不斷的更新過程中，適應(yīng)度較高的個(gè)體保存下來，然后將其作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始閾值、權(quán)值，作為訓(xùn)練的結(jié)果。

2 模型優(yōu)化結(jié)果驗(yàn)證

2.1 改進(jìn)后參數(shù)取值

實(shí)驗(yàn)在用Matlab測(cè)試車速和預(yù)測(cè)測(cè)速的數(shù)據(jù)量時(shí)，依次選取業(yè)界較為普遍使用的樣本比例30%和70%。一般的學(xué)習(xí)速率β（0，1]，訓(xùn)練目標(biāo)E（0，1]，要使學(xué)習(xí)速度和精度在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中得到保障，需要對(duì)所取樣本進(jìn)行歸一化處理，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：2個(gè)輸入、1個(gè)輸出、隱層含5個(gè)神經(jīng)元，則選取數(shù)量為：=2×5+5+5×1+1=21，當(dāng)前取E≤0.001，β=0.05。迭代次數(shù)M理論上越大越好，但迭代次數(shù)M較高時(shí)增加了程序運(yùn)行時(shí)間和數(shù)據(jù)分析難度，本文選取迭代次數(shù)M=40，預(yù)測(cè)5 s步長下的車速，采取絕對(duì)誤差值作為該模型進(jìn)行車速預(yù)測(cè)的判斷成效。

2.2 預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)

根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法優(yōu)化參數(shù)，得到改進(jìn)后的FNN模型，選取客運(yùn)車輛行駛數(shù)據(jù)的速度值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

用改進(jìn)后的FNN模型預(yù)測(cè)車速與實(shí)際車速的絕對(duì)誤差值作為該模型的預(yù)測(cè)誤差。

2.3 對(duì)比分析

為了驗(yàn)證模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車速預(yù)測(cè)模型的有效性，本文選擇優(yōu)化前的車速預(yù)測(cè)模型、目前車速預(yù)測(cè)領(lǐng)域使用比較廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立車速預(yù)測(cè)模型，對(duì)比分析模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車速預(yù)測(cè)誤差值。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車速預(yù)測(cè)誤差結(jié)果如下圖1所示：

由FNN模型、優(yōu)化后的FNN模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車速預(yù)測(cè)誤差結(jié)果可知，在預(yù)測(cè)步長為5 s的情況下，優(yōu)化后的FNN預(yù)測(cè)車速的絕對(duì)誤差值在-1.1 m/s和1.1 m/s之間，優(yōu)化前的FNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未來車速的絕對(duì)誤差值在-1.8 m/s和1.8 m/s之間，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)車速的絕對(duì)誤差值在-1.6 m/s和1.6 m/s之間。由此可以明顯看出，在5 s的客運(yùn)車輛車速預(yù)測(cè)步長下，優(yōu)化后的FNN網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)精度更高于優(yōu)化前的FNN模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)車速誤差值小于FNN網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)誤差，但兩者預(yù)測(cè)能力差距不明顯。

3 結(jié)論

針對(duì)客運(yùn)車輛行駛速度預(yù)測(cè)能夠在危險(xiǎn)情況下及時(shí)提示駕駛員做出正確選擇，進(jìn)而降低道路事故發(fā)生率的問題。

（1）本文提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行客運(yùn)車輛行駛速度預(yù)測(cè)。

（2）用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法（SGA）改進(jìn)FNN模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化。

（3）將改進(jìn)后的FNN網(wǎng)絡(luò)模型、改進(jìn)前的FNN網(wǎng)絡(luò)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三種模型，在5 s步長下的預(yù)測(cè)車速的絕對(duì)誤差圖進(jìn)行了對(duì)比和分析，得出改進(jìn)后的FNN預(yù)測(cè)模型更適用于預(yù)測(cè)客運(yùn)車輛未來的行駛速度。

參考文獻(xiàn)：

[1]張弛.考慮空間視野的高速公路運(yùn)行速度預(yù)測(cè)模型與應(yīng)用研究[D].西安：長安大學(xué)，2010.

[2]ZOU Y，LIU T，LIU D X，et al.Reinforcement learning based real-time energy management for a hybrid tracked vehicle[J].Applied Energy，2016（171）：372-382.

[3]D Hodgson，B C Mecrow，S M Gadoue，et a1.Effect of vehicle mass changes on the accuracy of Kalman filter estimation of electric vehicle speed[J].Electrical Systems in Transportation，2013，3（3）：67-78.

[4]馮微，陳紅，等.基于GBRBM-DBN模型的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法[J].交通信息與安全，2018（5）：99-108.

[5]Ding H，Wang G，Xie P.Aerospace traffic congestion prediction model based-on deep neural network[J].Informatization Research，2017，23（54）：78-85.