[发明专利]一种收费站下道流量短时预测方法与装置

权利要求书

1.一种收费站下道流量短时预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1)、提取路网中各站点车辆上道数据和下道数据，并对数据进行预处理；

步骤2)、根据步骤1)中提取的数据对各站点车辆上道数据与目标站点车辆下道数据进行单车匹配，并以一段固定时间窗口进行统计构建站点间的车辆数据集，所述数据集的输入标签是各个时间段中上游站点到目标站点的客车流量和货车流量，输出特征是各个时段上游站点到目标站点的最长行程时间和最短行程时间；

步骤3)、利用K近邻回归预测算法，建立行程时间预测模型，预测在当前时段车辆从上游站点到目标站点的最长行程时间和最短行程时间；

步骤4)、根据目标站点的下道流量预测目标时间段和步骤3)预测出的最长行程时间以及最短行程时间，确定上游站点的上道车流量的统计时段T，并进行流量统计；

步骤5)、根据历史数据，统计前30天的时段T里，上游站点和目标站点之间的客车流量和货车流量，以及在目标站点下道的车流量占上游站点上道车流量的比例，形成30个历史样本信息；

步骤6)、根据当前时段的客车和货车流量与步骤5)构建的30个历史样本信息的相似度，确定各个历史样本中转移比例的权值，利用加权平均的方式确定当前时段内上游站点车流量向目标收费站点转移的比例；

步骤7)、将步骤4)中统计的上游站点的上道车流量乘上步骤6)中确定的流量转移比例，得到某一个上游站点向目标站点转移的车流量；

步骤8)、针对所有的上游站点，执行步骤2)到步骤7)，获得各个上游站点向目标站点转移的车流量，将它们相加，得到目标站点的下道流量预测值；

基于上述方法的一种收费下道流量短时预测装置，包括；

数据获取模块：用于获取预测数据；获取的数据包括封闭路网中各站点车辆的上道收费数据以及下道收费数据，包括收费时间、车牌号、车辆类型、站点名称、行程时间；

数据预测模块：基于数据获取模块获得的数据构建数据集，计算当前时段数据与数据集中数据的欧式距离计算权值，利用加权平均的方式确定当前时段上游站点向目标站点的转移比例；最终构建各站点向目标站点转移的车流量的预测模块，用于预测各时段目标站点的下道流量。

2.如权利要求1所述的收费站下道流量短时预测方法，其特征在于：步骤1)中提取的信息包含每一辆经过站点的车辆的收费时间、车牌号、车辆类型。

3.如权利要求2所述的收费站下道流量短时预测方法，其特征在于：步骤2)中以30min为固定时间窗口进行统计。

4.如权利要求3所述的收费站下道流量短时预测方法，其特征在于：步骤3)中当前时段k为从k₀时刻到k₁时刻，预测的当前时段站点间的最长行程时间τ_l最短行程时间τ_s，步骤4)中对应的上游站点的车辆上道统计时段T为从k₀-τ_s到k₁-τ_l，统计该时段上游站点的上道流量为

5.如权利要求4所述的收费站下道流量短时预测方法，其特征在于：步骤5)中根据步骤2)得到的车辆通行记录，统计前30天中从k₀-τ_s时刻到k₁-τ_l时刻，上游站点和目标站点之间的客车流量和货车流量，以及在目标站点下道的车流量占上游站点上道车流量的比例，形成30个历史样本信息。