[发明专利]一种基于手机数据的高速公路异常事件实时检测方法

摘要

本发明公开了一种基于手机数据的高速公路异常事件实时检测方法，包括如下步骤：通过实车实验，确定高速公路的切换位置，将高速公路划分为多个路段；分别提取异常事件发生时和正常情况下，路段基站的手机接入量；根据正常情况下手机基站接入数量，构建时间序列模型，预测异常事件发生时基站手机接入数量；计算异常事件发生阈值；通过时间序列模型实时对未来时刻基站手机接入数量进行预测并计算异常事件判断指标，与异常事件发生阈值进行比较，确定是否发生异常事件。本方法可以准确的识别异常交通事件，为管理人员提供可靠的决策依据。

主权项

1.一种基于手机数据的高速公路异常事件实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据高速公路的行驶信息确定高速公路的切换位置将高速公路划分为多个路段；步骤2，分别提取异常事件发生时和正常情况下，各路段基站的手机接入量；步骤3，根据步骤2正常情况下基站手机接入数量，构建时间序列模型，预测异常事件发生时基站手机接入数量；步骤3中构建第i个基站的手机信令数据接入数量序列构建时间序列模型ARIMA(p，d，q)；Pj+1(i)＝θ0+φ1Pj(i)+…+φpPj‑p(i)+εj‑θ1εj‑1‑…‑θqεj‑q；式中：φ为手机的接入数量序列系数，θ为随机误差项系数；Pj(i)为手机的接入数量序列,j＝1,2，3…；ε是随机误差项，模型通过Box‑Jenkins方法进行求解，对第i个基站j+1时刻手机的接入数量进行预测，得到预测值Pj+1(i)；步骤4，根据步骤3中预测的异常事件发生时基站手机接入数量，与步骤2中实际测量得到的异常事件发生时基站手机接入数量，计算异常事件发生阈值；所述步骤4中计算异常事件发生阈值的方法：步骤41，根据步骤2中异常事件发生时基站手机接入数量以及步骤3中异常事件发生时基站手机接入数量计算异常事件判断指标ei；ei＝|Pj+1(i)‑Aj+1(i)|；式中：Aj+1(i)表示第i个基站j+1时刻测量的准确手机接入数量；步骤42，根据步骤2中异常事件发生时基站手机接入数量提取历史异常事件数据，数量为k，以及步骤41计算异常事件判断指标ei的计算公式计算异常事件发生阈值e；步骤5，根据步骤3建立的时间序列模型实时对未来时刻基站手机接入数量进行预测；计算未来时刻异常事件判断指标，并与异常事件发生阈值进行比较，确定是否发生异常事件；所述步骤5中确定是否发生异常事件方法：将异常事件判断指标ei与设置的阈值e进行比较，初步判断当前时间段内路段是否发生异常事件，若ei≤e，则处于正常交通状态；若ei>e，则按照以下两种方案进行；若研究路段内只有一座基站，则比较该路段上游路段中任意一基站的异常事件判断指标et与设置的阈值e，若et≤e，则处于正常交通状态；若et>e，则判定研究路段发生异常事件；若研究路段内有多座基站，则比较该路段中第i+1个基站的异常事件判断指标ei+1与设置的阈值e，若ei+1≤e，则处于正常交通状态；若ei+1>e，则判定研究路段发生异常事件。