[发明专利]一种动态交通流量预测系统

说明书

本发明提供了一种动态交通流量预测系统，包括待预测单元、后支路流量单元、后支路相关单元、前支路流量单元和前支路相关单元，所述待预测单元是需要测量实时流量的主道路，待预测单元将支路分为两部分，一部分是前支路，另一部分是后支路，前支路为待预测单元前进方向的支路，后支路为待预测单元汇聚的支路，采用灰色度关联算法计算整体周边道路通断，采用LSTM建模对神经交通网络建模；本发明可以及时的将该数据以平均值的形式补充到模型中，避免算法不能进行的问题，使获得的数据更加的准确，动态系数的不断更新的方式也能够适应不断变化的激增的交通环境，使该系统可以长期使用，具有较高的使用价值。

技术领域

本发明涉及交通数据预测技术领域，尤其涉及一种动态交通流量预测系统。

背景技术

交通流量预测是公路上预测一段时间的车辆总数，即交通流量预测，但是公路之间的流量是相互影响的，也就是空间之中，各个交通流量检测点，在交通路网中相互的影响，提取相互影响的特征，就是空间特征的提取。

某个时间点的交通流量，受到以前几个时间内的影响，或者与以前某个时间段内是一致的，比如上下班高峰，都是具有周期性的，还有节假日，车流量急剧上升，这就是时间上的影响，提取这些特征，就是时间特征的提取。

短时交通流量一般为15min以内的交通流量，即每间隔5min，10min，15min为一个监测点数据，这里一般选择5min为一个间隔，即为监测点的一个数据。

目前，对于交通流量的预测还没一个可以非常准确的、实时预测相对时间点的方式，大多数采用的是时间节点与车流量的视屏监控并且记数，通过对速度的测量判断某一时间点的流量，对于主通道的预测模型也只是停留在直线道路的交通状况的判断，没有时间对全局，对空间的整体影响的判断，这导致对于数据的预测与时间的流量往往差异较大，造成了错误的引导。

因此，如何利用空间上的关系，将所有的影响因素，包括支路的流量、次支路的流量、次次支路的流量等等因素均包含在模型算法的公式中，并且对于能够到达待预测道路所有道路进行相关性的代入，还能采用采用动态的系数的方式不断纠正模型的准确性，亦能够通过数据的填补作用使模型算法正常运算，得到需要的实时数据是本发明需要解决的技术问题。

发明内容

本发明旨在提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种动态交通流量预测系统，以解决交通流量预测不准确，算法公式因为未采集到相关联的信息而不能运行的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：

本发明的提供了一种动态交通流量预测系统，包括待预测单元、后支路流量单元、后支路相关单元、前支路流量单元和前支路相关单元，所述待预测单元是需要测量实时流量的主道路，待预测单元将支路分为两部分，一部分是前支路，另一部分是后支路，前支路为待预测单元前进方向的支路，后支路为待预测单元汇聚的支路，采用灰色度关联算法计算整体周边道路通断，采用LSTM建模对神经交通网络建模，LSTM建模通过数据的调取补充预测点缺失的数据，其中，与前支路流量单元连通的次支路为前支路相关单元，与后支路流量单元连通的次支路为后支路相关单元，后支路流量单元、后支路相关单元、前支路流量单元和前支路相关单元构成待预测单元K的神经网络。

作为本发明进一步的方案，所述待预测单元K前支路路口向左右方向流通的车辆分别标记为前支路流量单元G和前支路流量单元H，采用1到n的标记方式，显示从待预测单元K到远处的前方支路，其中，G1和H1标记的前支路离待预测单元K相邻，将待预测单元K后支路路口向左右方向流通的车辆分别标记为后支路流量单元E和后支路流量单元F，采用1到n的标记方式，显示从待预测单元K到远处的后方支路，其中，E1和F1标记的后支路离待预测单元K相邻，待预测单元K主道路前方的流量标记为Ka，待预测单元K主道路后方的流量标记为Kb。