[发明专利]行人交通数据组合多步预测方法无效
申请号: | 201110109377.7 | 申请日: | 2011-04-28 |
公开(公告)号: | CN102156822A | 公开(公告)日: | 2011-08-17 |
发明(设计)人: | 李伟;李明涛;姚晓晖;胡成;倪慧荟;李凤;庞雷;刘晓琴;沈达;王尧 | 申请(专利权)人: | 北京市劳动保护科学研究所 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06N3/02 |
代理公司: | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人: | 梁挥 |
地址: | 100054 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 一种行人交通数据组合多步预测方法,包括步骤S1提供一行人交通数据长期趋势发展模式,具有一纵向时间序列,利用该纵向时间序列对当天的行人交通数据的全天数据做出多步预测;步骤S2所述行人交通数据长期趋势发展模式还具有一横向时间序列,利用该横向时间序列对当天的行人交通数据的短期现势数据做出多步预测;步骤S3采样行人交通实时数据,将行人交通实时数据与所述长期趋势多步预测的该时刻数据进行比对,以得到预测误差;步骤S4将所述预测误差与一误差阈值比对;如果长期趋势多步预测数据的预测误差小于所述误差阈值,则调用长期趋势多步预测的预测结果;如果预测误差大于所述误差阈值,则调用所述短期现势多步预测的该时刻数据作为预测结果。 | ||
搜索关键词: | 行人 交通 数据 组合 预测 方法 | ||
【主权项】:
一种行人交通数据组合多步预测方法,其特征在于,该方法包括:步骤S1:提供一行人交通数据长期趋势发展模式,其具有一纵向时间序列,利用该纵向时间序列对当天的行人交通数据的全天数据做出多步预测;步骤S2:所述行人交通数据长期趋势发展模式还具有一横向时间序列,利用该横向时间序列对当天的行人交通数据的短期现势数据做出多步预测;步骤S3:采样行人交通实时数据,将行人交通实时数据与所述长期趋势多步预测的该时刻数据进行比对,以得到预测误差;步骤S4:将所述预测误差与一误差阈值比对;如果长期趋势多步预测数据的预测误差小于所述误差阈值,则调用长期趋势多步预测的预测结果;如果预测误差大于所述误差阈值,则调用所述短期现势多步预测的该时刻数据作为预测结果。
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G06 计算;推算;计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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