[发明专利]一种基于多因素融合的城市道路交通流量预测方法在审
申请号: | 201810978685.5 | 申请日: | 2018-08-24 |
公开(公告)号: | CN108961762A | 公开(公告)日: | 2018-12-07 |
发明(设计)人: | 彭涛;逯兆友;李洪涛;张涵 | 申请(专利权)人: | 东北林业大学 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G06F17/50 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 宋诗非 |
地址: | 150040 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 城市道路交通 流量预测 多元线性回归分析 交通流量 准确度 大型活动 影响因素 融合 交通流量预测 道路信息 规划信息 预测 城市道路 洒水 清扫 市政 | ||
一种基于多因素融合的城市道路交通流量预测方法,属于交通流量预测领域,解决了现有基于多元线性回归分析的城市道路交通流量预测方法因考虑的交通流量影响因素较少而导致预测准确度较差的问题。与现有基于多元线性回归分析的城市道路交通流量预测方法相比,本发明所述的基于多因素融合的城市道路交通流量预测方法额外考虑了多种交通流量影响因素,包括但不限于政府大型活动信息、民间大型活动信息、城市道路临时规划信息和市政洒水清扫道路信息,进而在一定程度上提升了自身的预测准确度。
技术领域
本发明涉及一种城市道路交通流量预测方法,属于交通流量预测领域。
背景技术
交通问题已经成为全球性的城市通病,严重影响着城市的运转效率和经济发展,而交通拥堵作为城市交通病症的主要表现,给人们的生活和工作造成了巨大的影响。交通拥堵所造成的经济、安全和环境等方面的重大损失早已引起社会的广泛关注,对城市交通系统拥堵现象和规律的相关科学问题研究已经成为交通领域的热点之一。基于此背景,各种城市道路交通流量预测方法应运而生。
基于多元线性回归分析的城市道路交通流量预测方法是一种常见的城市道路交通流量预测方法。该方法的基本原理为:将城市道路交通流量作为因变量,将交通流量影响因素作为自变量,并采用多个自变量来解释因变量的变化,最后根据多个交通流量影响因素与城市道路交通流量之间的线性关系对未来时间段内的城市道路交通流量进行预测。
然而,现有基于多元线性回归分析的城市道路交通流量预测方法考虑到的交通流量影响因素通常只包括节假日和恶劣天气,并未考虑到其他交通流量影响因素。这导致现有基于多元线性回归分析的城市道路交通流量预测方法的预测准确度较差,有待进一步提高。
发明内容
本发明为解决现有基于多元线性回归分析的城市道路交通流量预测方法因考虑的交通流量影响因素较少而导致预测准确度较差的问题,提出了一种基于多因素融合的城市道路交通流量预测方法。
本发明所述的基于多因素融合的城市道路交通流量预测方法包括:
步骤一、获取预定历史时间段内的目标道路交通流量数据集合;
步骤二、在预定历史时间段内的目标道路交通流量数据集合中提取多个目标道路交通流量数据样本;
步骤三、获取每个目标道路交通流量数据样本对应时间段内存在的交通流量影响因素;
交通流量影响因素包括节假日信息、恶劣天气信息、政府大型活动信息、民间大型活动信息、城市道路临时规划信息和市政洒水清扫道路信息;
步骤四、根据提到的多个目标道路交通流量数据样本以及各自对应的交通流量影响因素,生成历史时间段内目标道路交通流量随交通流量影响因素的变化曲线;
步骤五、根据历史时间段内目标道路交通流量随交通流量影响因素的变化曲线以及未来时间段内确定存在的交通流量影响因素,对未来时间段内的目标道路交通流量进行预测。
作为优选的是,步骤二采用支持向量机算法在预定历史时间段内的目标道路交通流量数据集合中提取多个目标道路交通流量数据样本。
作为优选的是,步骤四根据提到的多个目标道路交通流量数据样本以及各自对应的交通流量影响因素,并基于单因子多项式回归模型,生成历史时间段内目标道路交通流量随交通流量影响因素的变化曲线。
作为优选的是,单因子多项式回归模型基于多项式平滑型支持向量顺序回归算法对其生成的历史时间段内目标道路交通流量随交通流量影响因素的变化曲线进行优化。
作为优选的是,单因子多项式回归模型基于预测的目标道路交通流量与其对应的实际目标道路交通流量的差值对历史时间段内目标道路交通流量随交通流量影响因素的变化曲线进行修正。
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