[发明专利]一种基于周期分量提取技术的短时交通流量预测方法有效
| 申请号： | 201410312044.8 | 申请日： | 2014-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN104091444A | 公开（公告）日： | 2014-10-08 |
| 发明（设计）人： | 柏吉琼;戴元;谢强;舒勤;耿天玉;盛鹏 | 申请（专利权）人： | 四川省交通科学研究所 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 梁田 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于周期分量提取技术的短时交通流量预测方法，所述方法包括：（A）对交通流量时间序列波形分别以一天数据间隔来构造循环矩阵，（B）利用PCA技术，计算步骤（A）中得到的所述日循环矩阵的最大特征值和其对应的特征向量，将所述特征向量转换成时域波形，（C）从所述交通流量序列减去所述日周期的序列得到剩余波形；（D）对所述剩余波形以一周的数据间隔来构造周循环矩阵，并重复步骤（B）-（C），得到周周期序列和最终剩余波形，其中，所述交通流量序列=所述日周期序列+所述周周期序列+所述随机扰动分量，利用预测模型对所述交通流量序列进行处理获得最终的预测结果，实现了高效准确的对交通流量进行预测的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 周期 分量 提取 技术 交通 流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于周期分量提取技术的短时交通流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：（A）对交通流量时间序列波形分别以一天数据间隔来构造循环矩阵，得到一个日循环矩阵；（B）利用PCA技术，计算步骤（A）中得到的所述日循环矩阵的最大特征值和其对应的特征向量，将所述特征向量转换成时域波形，所述时域波形为日周期序列；（C）从所述交通流量时间序列中减去所述日周期的序列得到剩余波形；（D）对所述剩余波形以一周的数据间隔来构造周循环矩阵，并重复步骤（B）‑（C），得到周周期序列和最终剩余波形，所述最终剩余波形为随机扰动分量，其中，所述交通流量序列= 所述日周期序列+所述周周期序列+所述随机扰动分量；（E）利用预测模型对所述交通流量序列进行处理获得最终的预测结果。
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