本文是一篇计算机论文范文，本文基于SLAG框架构建了一个智能交通子系统，为城市交通管理和市民出行提供支持。用户通过直观界面实时查看各道路的流速趋势，规避拥堵路段并优化路径选择；同时，该系统为交通管理部门优化资源配置提供科学依据，从而提升交通系统整体效率。
1 绪论
1.1 研究背景与意义
随着现代工业的发展和交通基础设施的不断完善，道路通行能力的有效管理已经成为城市发展领域不可忽视的关键问题。世界各地城市都在面临着道路交通所带来各类的新型挑战。从应对交通拥堵到优化交通路线，以提高道路资源整体利用率，是当今城市道路交通研究的迫切需求[1]，而城市交通流量预测是其中的重要需求之一。
城市交通流量预测旨在及时发现和识别道路交通中的异常情况，如交通拥堵、事故、道路施工等，以便及时采取措施进行调整和应对。通过实时监测和分析交通流量数据，可以帮助城市交通管理部门更好地理解和预测交通状况，优化交通流动性，提高道路利用效率，从而改善城市交通运行状况，减少交通事故发生率，降低交通污染，促进城市可持续发展[2]。
城市交通流量监测通常依赖道路边缘传感器进行信息采集，例如通过固定摄像头进行视频监测，获取车流量、平均车速等数据。这类数据广泛应用于大规模城市交通管理中，因其获取方便且数据较为普遍。然而，这种方法存在一些局限性，主要在于传感器位置固定，采集的信息有限，导致可用信息量较少，进而影响分析与预测结果的精度[3]。
为进一步提升交通流量监测与分析的全面性，许多研究者尝试通过整合多维度信息（如天气状况、人流分布、车辆位置等），构建更加全面的道路数据采集与处理系统[4]。这一系统不仅致力于弥补单一传感器采集数据的不足，还通过跨维度数据的融合为道路提供更精确的流量预测。然而，大规模数据和复杂模型的运用需要大量计算资源的支持。此外，由于交通基础设施分布不均，许多城市特别是小型城市或偏远地区的交通数据并不及时完备，数据异常和缺失问题依然存在。因此，研究重点之一是如何从有限且普遍的数据中挖掘有效信息，减少计算资源的消耗，并应对数据缺失的挑战。
1.2 研究历史和现状分析
1.2.1 相关研究历史
城市交通流量预测，一直是城市交通领域中重要的研究课题之一，其核心在于通过一定的技术手段，预测交通流量可能的变化趋势。其研究历史可追溯至上世纪。该领域的研究一直伴随着交通环境的变换和传感器相关技术的发展而不断拓展。
早期的交通流量检测主要依赖于如电磁感应线圈等传感器，其工作原理是将传感器埋设在路面下，通过电磁感应检测经过的车辆以实现计数等功能[6]。在最初的发展阶段，感应线圈传感器在捕获和识别交通流量方面的表现并不稳定，尽管随着技术的进步，其可靠性有所提升。如今，感应线圈传感器已被广泛应用于各种交通监控系统，成为当今最常用的检测工具之一。其所提供的数据为自动事件检测（AID）方法的发展提供了重要支持，已成为交通流量预测领域多项研究的核心数据来源[7]。然而，该技术仍存在一些局限性，尤其是在只能通过反射波的频率变化检测车辆信息的情况下，难以获取如车辆速度、车型等更为丰富的交通信息。
随着计算机技术的进步，特别是图像处理和计算机视觉领域的显著发展，利用计算机来分析摄像头捕捉的视频已成为现实[8]。这类方法依靠交通流动的信息（比如光流）和跟踪单个车辆去预测交通变化趋势，比如用物体跟踪的方法去识别车辆的行为[9]，从而实现对交通状况的预测。但是，在摄像头捕捉车辆轨迹的过程中通常存在一定的遮挡问题从而导致了噪音的产生。并且，实际场景中的交通流量预测存在定义困难，目前没有交通流量的相关先验信息，同时摄像头的视角变化，车流的密度变化，天气变化，光照的变化，遮挡问题，以及数据分辨率等因素都极大的影响着交通流量预测的准确率。
2 相关技术和理论基础
2.1 边缘计算
边缘计算是一种正在蓬勃发展的分布式运算架构，它将应用程序、数据和服务的处理从传统的网络中心节点转移到网络边缘节点[44]。这种架构的核心理念是将原本由中心节点处理的大型服务分解成更小、更易管理的部分，并将它们分散到距离用户终端设备更近的边缘节点进行处理。边缘计算不仅能够提升数据处理和传输的速度，还能够提高服务的效率。将处理任务分散到边缘节点上，可以减轻中心节点的负载，提高整体系统的处理能力和吞吐量。这种分布式的处理方式也使得系统更加灵活和可扩展，能够更好地适应不同规模和变化快速的需求。
边缘计算还在数据安全和隐私保护方面发挥着重要作用[45]。由于数据在传输过程中不需要经过远程的中心节点，仅在靠近数据源头的边缘节点上进行处理和分析，因此能够大大降低数据泄露和安全漏洞的风险。同时，边缘计算也可以采用一系列安全机制，如数据加密、身份认证等，来增强数据的安全性和隐私保护。总体而言，边缘计算作为一种新兴的分散式运算架构，以其能够提高数据处理和传输速度、提高服务效率、增强数据安全性和隐私保护等优势，正逐渐成为各种应用场景中不可或缺的重要技术支持。
边缘计算在交通流量预测中展现了广阔的应用前景[46]。通过在交通网络的边缘部署服务器和处理设备，边缘计算能够实现对交通流量数据的实时监控和分析，从而更迅速地检测交通流量变化，并及时采取应对措施。首先，边缘节点靠近交通数据源，能够实现交通数据的实时采集和处理。这意味着交通流量数据可以迅速传输到附近的边缘节点进行分析，快速识别流量异常情况，例如交通拥堵或事故。相较于传统的集中式系统，边缘计算大幅缩短了数据处理的响应时间，提高了检测的时效性。
2.2 长短期记忆网络
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）最早是由Sepp Hochreiter等人在1997年提出。作为一种特殊的RNN网络变体，解决了传统RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸问题，常被用来时间序列预测等任务，在交通、自然语言处理等领域都取得显著成效。LSTM网络的示意图见图2.1。
LSTM网络通过门控机制来控制信息流。具体而言，LSTM引入三种门控单元，即输入门、遗忘门和输出门，以及记忆单元，以此来实现对长期依赖关系的捕捉。其中输入门负责在当前时间步添加新的信息到记忆单元，即决定在记忆单元中需要保存哪些新的信息。遗忘门的作用是决定在当前时间步需要丢弃哪些信息，遗忘门的输出可以选择对存储在记忆单元中的先前信息进行保留或遗忘。输出门负责控制记忆单元中哪些信息被输出。LSTM网络中的核心是记忆单元，它负责存储过去的信息，并根据遗忘门和输入门的控制进行状态的变化，它是前一时刻记忆单元状态、遗忘门和输入门的综合输出。
3 基于边缘计算的单步时空交通流量预测框架 ............... 18
3.1 问题分析 ........................... 18
3.2 模型设计 ............................... 19
4 基于边缘计算的多步交通流量预测模型 ...................... 39
4.1 问题分析 .................................. 39
4.2 模型设计 ........................... 39
5 交通预测系统设计与实现 ..................... 49
5.1 系统概要 ..................................... 49
5.2 需求分析 .............................. 50
5 交通预测系统设计与实现
5.1 系统概要
本系统旨在为用户提供不同道路的实时交通状况服务。为确保每条道路的服务操作相互独立且高效，采用了分布式微服务架构，并结合KubeEdge技术实现基于边缘计算的部署策略。这种架构不仅便于构建和扩展特定的道路服务，还极大地促进了不同道路间的数据信息交互，同时确保了各个工作空间的相互独立性，从而显著提升了整个系统的可扩展性和灵活性。
图5.1展示了系统的基本功能结构。系统不仅提供标准的登录服务，还为用户提供了针对特定道路的定制化服务。用户可以根据需求选择目标道路，并通过系统的多样化功能满足不同的交通信息需求。对于希望了解某条道路模型预测性能的用户，系统能够基于丰富的历史数据，直观展示该道路的交通流量预测准确率。此外，系统还具备道路未来平均速度的预测功能。用户只需提供近期的道路速度信息，系统便能基于这些数据生成未来特定时间点的速度预测结果。
6 总结与展望
6.1 论文总结
为应对交通道路的快速发展和更新带来的挑战，以及传统集中式预测模型在灵活扩展性和实时性需求方面的局限性，本文提出了创新性的时空预测框架SLAG。SLAG框架依托边缘计算的分布式架构，在不同的边缘服务器上进行本地训练，在聚合阶段交换本地模型输出结果，避免了数据集中处理，克服了传统模型面临的固有困境。通过引入数据扰动技术，SLAG在一定程度上维护了数据共享过程中的隐私性，同时提升了系统的隐私保护能力。实验验证表明，本地模型输出结果精炼地保留了其固有的时序信息，有效减少了信息交换的数据量。此外，SLAG避免了真实数据的直接交换，有助于进一步增强信息的隐私保护。
在SLAG框架中，通过结合LSTM、Seq2Seq模型以及创新的自定义聚合网络GraphAgg，实现了对城市交通流量的单步和多步预测。框架在单步预测中利用LSTM捕捉时间序列信息，结合GraphAgg将空间信息融入模型，提升了短期交通流量预测的精度。在多步预测中，框架引入Seq2Seq模型以增强对长时间依赖关系的建模能力，GraphAgg则通过聚合不同模型的预测结果，减小了误差累积，确保了多步预测的准确性。对160条道路的实验验证表明，SLAG在不同交通场
