深度学习在交通信号优化与概念漂移检测中的应用

### 深度学习在交通信号优化与概念漂移检测中的应用 #### 1. 深度学习在交通信号优化中的应用 在交通领域，准确预测交通流量对于减少延误和拥堵至关重要。通过实验对比不同预测模型的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），发现深度学习在交通预测方面比其他模型更准确。以下是各模型的 RMSE 和 MAE 数据： | 模型 | RMSE | MAE | | --- | --- | --- | | 深度学习 | 3.4507 | 2.5283 | | 径向基函数 | 7.4766 | 6.1887 | | 随机游走 | 7.5299 | 6.2209 | | 支持向量机 | 7.8930 | 6.1887 | | BP 神经网络 | 9.7005 | 7.7974 | 在本次实验中，仅使用了交通流量数据、时间和天气状况（是否下雨）作为分析输入。尽管其他因素如事故和活动也可能影响交通，但事故随机性大且难以预知，同时作者也无法获取包含活动日程的数据库。 为确定最低可达到的延误，交通工程师可以将预测的交通流量和一系列绿灯时间代入特定公式。例如，当有效绿灯时间设置为 5 秒，且有 12 辆车等待通行时，实验计算出每辆车的延误为 2 分钟。 深度学习神经网络在建立数值回归方面非常有效，在预测孤立交叉路口的交通流量方面，比本文讨论的其他方法具有更大的性能优势。实验表明，该系统在正常条件下工作良好，并且可以应用于所有交通信号灯。当交通状况偏离正常模式时，算法能够学习并在预期出现类似模式时进行调整，使交通信号更加智能，从被动响应变化转变为主动应对。 然而，该实验也面临一些挑战。将理论和结果应用于现实世界存在困难，获取商业模拟软件包和交通控制系统（如 SCATS）来测试新设置也具有一定难度。此外，实验使用的数据集存在信息缺失的问题，通过用整列的中值替代缺失值，导致同一列中许多值重复，最终使预测模型反映的数据不切实际。 #### 2. 在线基于能力的概念漂移检测算法 在机器学习中，概念漂移是指学习环境中难以预测的变化，可能导致诱导模式与新数据不兼容。这种变化可能由个人偏好快速变化、新技术出现或国家政策改变等因素引起。概念漂移主要分为虚拟概念漂移（数据分布漂移）和真实概念漂移（决策概念漂移）两类，这两类又可根据漂移特性细分为多种类型，如突然漂移和季节性漂移。 自概念漂移问题被提出以来，已经有许多算法被用于解决该问题，包括基于规则的学习、决策树、信息模糊网络和集成学习等。其中，基于能力模型的案例推理漂移检测算法能够突出冲突案例，被认为是最好的案例推理漂移检测算法之一，但它作为一种懒惰学习算法，存在维护成本高的问题，需要将每个案例存储在内存中进行差异分析，这极大地限制了其在在线机器学习任务中的应用，尤其是对于需要一次处理且时间短、存储要求低的数据流挖掘问题。 为解决这些问题，提出了一种在线基于能力的漂移检测算法，同时给出了案例组的正式定义和案例组增强的基于能力的经验距离（CGCD）的定义。通过采用基于空间的案例分组策略并应用 CGCD，该算法能够显著减少计算时间和存储需求，并且其计算复杂