[发明专利]一种基于可信度验证的城市道路交通状态实时估计方法有效
申请号: | 201310008385.1 | 申请日: | 2013-01-09 |
公开(公告)号: | CN103093625A | 公开(公告)日: | 2013-05-08 |
发明(设计)人: | 夏莹杰;单振宇;王燕妮;叶周敏 | 申请(专利权)人: | 杭州师范大学 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G06F19/00 |
代理公司: | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人: | 王兵;王利强 |
地址: | 310036 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 可信度 验证 城市 道路交通 状态 实时 估计 方法 | ||
1.一种基于可信度验证的城市道路交通状态实时估计方法,其特征在于:所述估计方法包括以下步骤:
(1)融合模型参数训练:
把估计得到的各源历史交通状态与相应的真实道路交通状态统计成各源交通状态信息表,将各源历史交通状态与相应的真实道路交通状态信息通过基本概率计算公式得到各数据源的状态概率分布表,基本概率计算公式定义为
m(Ck)x,y=P(Bx|Ay)
式中:x,y为交通道路状态;k为数据源的编号;Ck表示不同的数据源;Bx是某数据源历史的真实交通道路状态为x的信息;Ay是某数据源历史交通状态为y的信息;
(2)多源交通数据融合:
对通过上一步训练好的各数据源的状态概率分布表用下述算法融合成验证表,具体如下:
设Ω={ω1,ω2,...,ωN}是一个识别框架,Ω的幂集为基本概率分配函数定义为2Ω→[0,1]的映射,并且满足其中,当A为空集时,多个源的验证结果用下式进行结合:
式中:mx(A),my(B)为基本概率。
当时,m(C)=0;
(3)可信度验证的实时交通状态估计:
先将实时的多源交通数据估计成交通状态,然后根据最大似然法则,即从融合得到的验证表这个模型中,利用下面公式得到概率最大的交通状态作为验证结果,该公式定义为:
式中:g1,g2...gn为n个数据源估计得到的实时交通状态;是以n个数据源的交通状态为g1,g2...gn时融合后的各状态概率;Z是以n个数据源的交通状态为g1,g2...gn时融合后最大概率所对应的交通状态值,作为验证结果;
通过可信度公式计算得到该实时验证结果的可信度,利用可信度对其进行验证:若可信度高于预设阈值,则用验证结果作为最终实时交通状态估计结果;否则进行人工干预,可信度公式定义为:
式中:Z为多源实时数据的验证结果;k为数据源的编号;Ck表示不同的数据源,;yk为根据数据源Ck的实时数据估计出的交通状态;为数据源Ck的数据估计出交通状态为yk且对应真实道路交通状态为Z的基本概率;S为可信度。
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