Kelių transporto priemonių srautų prognozavimo metodų tyrimas

Abstract

Baigiamajame magistro darbe nagrinėjami kelių transporto priemonių eismo srautų prognozavimo metodai. Analitinėje dalyje apibūdinta eismo valdymo specifika, apžvelgti populiariausi naivieji, parametriniai ir neparametriniai prognozės modeliai. Atlikta mokslinės literatūros analizė. Tiriamojoje dalyje nagrinėtas parametrinių bei neparametrinių modelių taikymas prognozuojant trumpalaikius eismo srautus. Įvertinti reikalavimai pradiniams duomenims. Sudarytos penkiolikos minučių eismo intensyvumo prognozės. Modeliai validuoti prognozes palyginus su realiais duomenimis. Įvertintas sudarytų modelių tikslumas, greitaveika, geba vertinti skirtingų eismo juostų intensyvumą. Įvertintas modelių tikslumas atliekant skirtingo laikotarpio prognozes. Išbandytas glodinimo metodų taikymas siekiant sumažinti pradinių duomenų triukšmą. Pateiktos rekomendacijos galimam prognozės metodų taikymui. Darbą sudaro 6 dalys: įvadas, analitinė dalis, prognozės modelių tyrimo metodika, eismo srautų prognozės tyrimas, išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 104 p. teksto be priedų, 44 iliustr., 19 lent., 31 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai.

The master thesis presents study of the forecasting methods for road traffic. Concept of the short–term forecasting methods application for traffic light controlled intersections cycle optimization is addressed in the analytical part. Analytical part explores naive, parametric and nonparametric forecasting methods and identifies these models ability to forecast with real time data. Based on the literature overview, SARIMA model is chosen for further investigation. In the methodology part of this paper, definition of SARIMA method and model construction is described. SARIMA model application with real data is presented in the research part of this paper. Forecast of fifteen minutes traffic flow accuracy is evaluated. For comparison purpose, SARIMA model forecasts are compared with LSTM models. Models ability to forecast different time horizon and application versatility is evaluated. Smoothing methods were used in order to address noisy primary data of the road traffic. As a result, accurate forecast characteristic are described and recommendations for further investigation and application are proposed. Thesis consist of the following parts: introduction, analytical review of the forecasting methods and intersection control, research methodology, short–term forecasting methods research, conclusion and proposals, list of references. Thesis consists of: 104 pages of text without appendixes, 44 illustrations, 19 tables, 31 bibliographical entries. Appendixes included.