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基于CEEMD-GRU组合模型的快速路短时交通流预测
摘要：
快速路交通流预测对于提高交通流量管控效能与缓解交通拥堵具有重要意义。传统的预测算法通常在时间序列的频域或时域上使用线性或非线性模型进行建模和预测，但这种方法在处理非线性、非平稳的交通流数据时存在困难。本文基于连续小波变换分解的经验模态分解（CEEMD）和门控循环单元网络（GRU）相结合的方法，提出了一种快速路短时交通流预测模型。实验结果表明该模型有效地提高了预测精度和预测速度，并且在实际应用中有较高的可用性和实用性。
关键词：快速路交通流预测，经验模态分解，CEEMD-GRU组合模型，预测精度，预测速度，可用性，实用性
第一章：绪论
1.1研究背景和意义
快速路交通流预测是交通管理、交通规划、交通设计和出行决策等领域的重要研究课题，也是基于道路交通的智能交通系统建设和发展的重要基础。随着城市化和经济快速发展，道路交通面临着越来越严重的拥堵和安全问题，交通流预测成为解决这些问题的关键技术之一。早期的交通流预测算法通常采用基于回归分析、时序分析和时间序列分析的线性或非线性模型进行建模和预测，如回归模型、滑动平均法、指数平滑法、神经网络模型等。
然而，传统的预测方法在处理非线性、非平稳的交通流数据时存在着困难，难以充分挖掘数据特征和进行有效预测。因此，如何提高交通流预测的精度和速度成为当前研究的热点和难点之一。
1.2研究现状
针对快速路交通流预测问题，近年来出现了许多基于数据驱动的预测方法，如小波变换、经验模态分解、时频分析、机器学习等。其中，连续小波变换和CEEMD方法因其对信号分解和特征提取能力强而受到广泛关注。
目前，关于快速路交通流预测的相关研究主要集中在以下方面：
（1）基于统计方法的交通流预测模型，如传统的多元线性回归模型、非线性回归模型、TAR模型、SVR模型等。
（2）基于机器学习的预测模型，如BP神经网络、遗传算法神经网络、支持向量机等。
（3）基于经验模态分解（EMD）和小波分析的交通流预测模型，如EEMD-SVR模型、EEMD-GRNN模型等。
（4）基于深度学习和人工神经网络的交通流预测模型，如LSTM、GRU、CNN等。
1.3研究内容和组织结构
本文在分析当前交通流预测研究现状的基础上，提出了一种基于连续小波变换分解的经验模态分解（CEEMD）和门控循环单元网络（GRU）相结合的交通流预测模型。通过实验证明，该模型具有较高的预测精度和预测速度，并在实际应用中取得了良好的效果。本文的主要章节内容如下：
第二章经验模态分解（EMD）和连续小波变换
第三章CEEMD-GRU组合模型
第四章实验设计和结果分析
第五章结论与讨论
总结了本文的研究内容和成果，以及未来研究的方向。
第二章：经验模态分解（EMD）和连续小波变换
2.1经验模态分解（EMD）
经验模态分解是一种基于局部自适应分解原理的信号分解方法，可以将非线性和非平稳的信号分解成若干具有物理意义的内禀模态函数（IMF）和残差，其中IMF描述了信号特征在不同时域和空域上的变化规律和振动频率。
2.2连续小波变换
连续小波变换是一种时频变换方法，可以将信号分解成各种不同的时频分量。其基本思想是将连续时间信号通过一组连续变化的小波函数进行滤波，从而实现对信号时频结构的分析。
第三章CEEMD-GRU组合模型
3.1模型原理
本文提出的CEEMD-GRU组合模型主要包括以下三个部分：
（1）CEEMD分解和重构
将原始交通流数据分解成数个具有频带特征的不同时域内禀模态函数（IMF）和残差。根据信号实际情况调整分解的终止条件，保证分解效果更加合理。
（2）特征提取和归一化
对分解得到的每个IMF分别进行特征提取，并对特征进行归一化处理。特征提取主要包括局部线性趋势模型（LLTM）、局部自回归模型（LARM）、局部偏差平均模型（LDAM）、局部统计量模型（LSTA）。
（3）GRU模型预测
将经过特征提取和归一化处理后的数据输入到GRU模型中进行预测，预测输出值为预测交通流的车辆流量值。
3.2实验设计和结果分析
本文通过实验比较了CEEMD-GRU组合模型和其他预测模型在快速路交通流预测中的表现。实验结果表明，CEEMD-GRU组合模型具有较高的预测精度和预测速度，且能够很好地处理非线性和非平稳的交通流数据。
第四章结论与讨论
本文通过分析传统预测模型和主流的预测方法，提出了一种基于CEEMD和GRU相结合的快速路交通流预测模型。实验表明，CEEMD-GRU组合模型具有较高的预测精度和速度，同时可以很好地处理非线性和非平稳的交通流数据。虽然本文提出的方法已经取得了一定成果，但还存在一些问题需要进一步研究和改进。例如，在经验模态分解时需要定制合理的终止条件，对分解结果的影响需要进一步探讨。未来的研究方向