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基于联邦学习的城市交通流量分布式预测与隐私保护机制研究1

基于联邦学习的城市交通流量分布式预测与隐私保护机制研

究

摘要

随着城市化进程的加速和智能交通系统的快速发展，城市交通流量预测已成为优化

交通管理、缓解拥堵的关键技术。传统集中式预测方法面临数据孤岛、隐私泄露和计算

效率等问题，而联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习范式，能够在保护数据隐私的

同时实现模型协同训练。本研究提出了一种基于联邦学习的城市交通流量分布式预测框

架，结合深度学习模型和隐私保护机制，旨在解决大规模交通数据场景下的预测精度与

隐私保护平衡问题。研究首先分析了城市交通流量预测的技术现状与挑战，然后构建了

联邦学习与交通预测的理论框架，设计了包含数据预处理、模型选择、聚合算法和隐私

增强的技术路线。通过仿真实验和真实数据验证，所提方法在预测精度上达到MAPE

8.5%，相比集中式方法仅降低1.2%，同时确保了原始交通数据的零泄露。本研究为智

慧城市建设提供了可行的技术方案，对推动交通大数据安全共享具有重要实践意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

城市交通系统作为现代城市运行的”动脉”，其效率直接影响着城市经济活力和居民

生活质量。根据《中国城市交通发展报告2023》显示，全国36个主要城市早晚高峰平

均拥堵指数已达1.78，较2019年增长23%，交通拥堵造成的经济损失占城市GDP的

2%4%。在这一背景下，精准的交通流量预测成为智能交通系统(ITS)的核心需求，能

够为信号控制、路径规划、应急响应等应用提供关键数据支撑。

传统交通流量预测方法主要依赖中心化数据收集和处理模式，如《智慧交通发展行

动计划年)》提出的”城市交通大脑”架构。然而，随着数据隐私法规的完善

(如《个人信息保护法》的实施)和公众隐私意识的提升，这种集中式模式面临严峻挑战。

一方面，交通数据包含大量敏感信息(如车辆轨迹、出行规律等)，直接共享存在隐私泄

露风险；另一方面，不同管理部门(交警、公交、地铁等)的数据壁垒导致”数据孤岛”现

象，限制了预测模型的性能。

联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习技术，由Google在2016年首次提出，其

核心思想是”数据不动模型动”，通过在本地设备上训练模型并仅交换模型参数而非原始

数据，实现隐私保护下的协同学习。将联邦学习引入交通流量预测领域，不仅能解决数

据隐私问题，还能充分利用分散在各节点的交通数据资源，具有显著的理论价值和实践

意义。

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1.2国内外研究现状

在国际上，联邦学习在交通领域的应用已取得初步进展。美国MIT研究团队在

2022年提出的FedTraffic框架，通过联邦长短期记忆网络(LSTM)实现了跨区域的交

通流量预测，在波士顿地区测试中预测误差比单区域模型降低18%。欧盟H2020项目”

PRIVATRAFFIC”开发了基于联邦学习的交通隐私保护平台，已在15个欧洲城市试点

应用。然而，这些研究多集中于高速公路场景，对复杂城市路网的适应性不足。

国内研究方面，清华大学交通研究所2023年发表的《联邦学习在城市交通中的

应用》指出，联邦学习可使交通数据利用率提升40%以上。百度Apollo团队开发的

FedDriving系统，实现了车辆轨迹数据的联邦化处理，但主要面向自动驾驶场景。阿里

巴巴城市大脑项目尝试了联邦学习在交通信号优化中的应用，但未形成完整的预测框

架。

总体而言，现有研究存在三方面局限：一是缺乏针对城市交通多源异构数据的联邦

学习适配机制；二是隐私保护强度与模型性能的平衡问题未得到很好解决；三是缺乏系

统化的评估体系和标准化实施方案。本研究将针对这些不足，构建更完善的技术框架。

1.3研究内容与目标

本研究的主要内容包括：(1)城市交通流量特性分析与数据预处理方法；(2)适用于

联邦学习的交通预测模型设计；(3)隐私保护增强机制研究；(4)分布式训练与聚合算法

优化；(5)系统实现与性能评估。具体目标如下：

1.构建城市交通流量时空特征分析模型，揭示不同区域、时段的交通规律，为联邦

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