交通流量预测与在线考试智能评估

### 交通流量预测与在线考试智能评估 在当今社会，交通流量预测和在线考试评估都是重要的议题。交通流量预测有助于人们合理规划出行，避免拥堵；而在线考试评估则能更公平、准确地检验学生的知识掌握程度。下面将分别介绍这两个方面的相关内容。 #### 交通流量预测 在现代社会，人们日常出行频繁，道路拥堵成为常见问题。准确的交通流量预测可以帮助交通管理部门采取有效措施，如合理规划路线、准确显示到达特定目的地的时间延迟等，从而使人们能够及时到达目的地，避开拥堵路段。 为了进行交通流量预测，需要通过分布在众多道路网络中的各种输入传感器（如环形检测器等）收集数据。然而，由于自然或人为事件等不利情况，可能会出现数据缺失的问题，例如传感器读数不足、设备故障导致断电、数据交换问题以及传感器观测丢失等，这些都会导致数据集出现空缺，进而降低模型的准确性和数据集的质量。 为了解决数据集不完整的问题，研究人员提出了多种方法： - **空间上下文感知方法**：在论文[6]中，使用了两种机器学习技术来更新缺失数据，而不考虑数据缺失的长度。其空间上下文感知方法表明，当有足够的环境信息时，即使在信息缺乏的情况下也可以推测出缺失值。 - **基于地理和空间关系的方法**：使用改进的 k - 最近邻方法，研究人员提出了一种基于道路段地理和空间关系的数据驱动估计技术。该方法尝试同时从多个相互关联的传感器所在路段估计缺失数据，结果表明该方法对各种缺失数据都有较好的效果。 - **模式识别方法**：通过识别众多交通数据集中的模式，并将其应用于自己的数据集，以弥补数据中的空缺。在各种大型道路网络中，也考虑了缺失数据的问题，并提出了几种基于网格和张量的方法来估计这些丢失的值，还可以从不足的信息中提取全球交通模式。 - **时间序列重建方法**：当传感器出现故障时，利用故障前后记录的数据来重建缺失的信息。例如，A. Garnier 等人基于时间序列的思想，使用前馈多层感知器创建了一个估计工具，通过人工神经网络来估计缺失信息，即使在传感器长时间故障的情况下，测量的平均相对误差也不超过 6%。 以下是相关文献的总结表格： | 论文名称 | 作者 | 算法 | 优点 | | --- | --- | --- | --- | | “A neural network approach for traffic prediction and routing with missing data imputation for intelligent transportation system.” | Robin Kuok Cheong Chan 等 | WEMDI（加权缺失数据插补）, SUMO, MVR（多因素车辆改道） | 使当前的 MVR 系统性能提高了 6.5% 至 19.4% | | “Missing data imputation for traffic flow based on Combination of fuzzy neural network and rough set theory.” | Tang, JinjunZhang 等 | FRS（模糊粗糙集）, FNN（模糊神经网络）, KNN（K 最近邻） | 建议的 LSTM 网络技术用于预测交通流量是可靠的 | | “Missing Value Imputation for Traffic - Related Time Series Data Based On a Multi - View Learning Method.” | Linchao Li, Jian Zhang 等 | LSTM（长短期记忆）, SVR（支持向量回归）, CF（协同过滤）, MVLM（多视图学习方法） | 即使在缺失率较高的情况下，MVLM 也能处理缺失模式 | | “LSTM - based Traffic Flow Prediction with Missing Data.” | Tian, Yan 等 | LSTM（长短期记忆）, 多尺度时间平滑, LSTM - M | 所提出的 LSTM - M 方法的准确性超过了许多先进方法 | | “Recurrent neural networks for multivariate time series with missing values.” | Z. Che 等 | GRU - D（门控循环单元）, GRU | 该方法识别时间序列中的长期时间关系，以改善预测结果 | | “On the imputation of missing data for road traffic forecasting: New insights and novel techniques.