[发明专利]一种高速公路上车流量预测方法及装置

说明书

本发明涉及车流量预测技术领域，公开了一种高速公路上车流量预测方法、装置及计算机存储介质，其中方法包括以下步骤：获取待预测封闭路段上各出入口处的历史数据；按第一设定时间间隔将历史数据划分为多个时间段，分别统计每一时间段内待预测出口的流量数据；按第二设定时间间隔将历史流量数据划分为多个时间段，分别统计每一时间段内各出口以及各入口处的流量数据；以待预测出口的流量数据为输出样本数据，以各出口以及各入口处的流量数据为输入样本数据，对神经网络进行训练，得到流量预测模型；根据流量预测模型对待预测出口的流量进行预测。本发明提供的高速公路上车流量预测方法具有预测所需的输入数据少，且预测精度高的技术效果。

技术领域

本发明涉及车流量预测技术领域，具体涉及一种高速公路上车流量预测方法、装置以及计算机存储介质。

背景技术

短时的流量预测对高速公路大流量收费站的实时精细化管控具有重要意义，为取消省界收费站后的ETC/MTC混合车道的设置提供指导意义。而现有的预测模型，通常需要提供过多的参数因子，例如路网的拓扑关系、收费站间的距离等，因此模型具有输入参数多、适用性不好的缺点。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种高速公路上车流量预测方法、装置以及计算机存储介质，解决现有技术中流量预测需要输入的参数多，适用性不好的技术问题。

为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种高速公路上车流量预测方法，包括以下步骤：

获取待预测封闭路段上各出入口处的历史数据；

按第一设定时间间隔将所述历史数据划分为多个时间段，分别统计每一时间段内待预测出口的流量数据；

按第二设定时间间隔将所述历史流量数据划分为多个时间段，分别统计每一时间段内各出口以及各入口处的流量数据；

以所述待预测出口的流量数据为输出样本数据，以各出口以及各入口处的流量数据为输入样本数据，对神经网络进行训练，得到流量预测模型；

根据所述流量预测模型对所述待预测出口的流量进行预测。

本发明还提供一种高度公路车流量预测装置，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述高度公路车流量预测方法。

本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述高度公路车流量预测方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果包括：本发明在一个有限的封闭区间内，即待预测封闭路段，对于特定的收费站，通过一段时间内可观察到的所有出入口的流量，通过历史数据进行训练学习，预测短时间内的待预测出口的流量。训练数据融合了构成封闭区间的入口/出口的流量数据，通过多层神经网络进行模型训练，对目标收费站的待预测出口流量进行流量预测。本发明在进行流量预测时不需要输入过多的数据，例如路网拓扑关系，收费站间距等。同时，训练得到的流量预测模型是针对于待预测出口的，也就是说不通的待预测出口采用不同的流量预测模型进行预测，提高拟合准确度以及预测精度。

附图说明

图1是本发明提供的高速公路上车流量预测方法一实施方式的流程图；

图2是本发明提供的一封闭路段的结构示意图；

图3是本发明提供的高速公路上车流量预测方法一实施方式的数据压缩示意图；

图4是本发明提供的高速公路上车流量预测方法一实施方式的神经网络模型结构图；

图5是本发明提供的高速公路上车流量预测方法一实施方式的准确率对比图。

具体实施方式