[发明专利]一种用于突发交通事件下道路交通流预测的方法

摘要

本发明属于城市道路交通流预测分析技术领域，尤其涉及一种用于突发交通事件下道路交通流预测的方法，包括对道路交通事件报警信息数据进行预处理，剔除和修复异常数据；建立地名地址空间位置信息数据库并获取交通事件位置信息并分类，分析道路交通流时空分布特征和突发事件下道路交通流时空特征；利用随机森林算法、ARIMA方法、卡尔曼滤波方法对突发事件下的时间序列数据和空间状态数据进行交通流预测；用加权最小二乘法将时间序列数据预测法和空间序列预测法获得的预测结果进行融合处理，最终获得新的预测结果。本发明中综合误差百分比绝对值均值、误差绝对值均值和误差平方均值三个指标上都达到较理想预测效果。

主权项

一种用于突发交通事件下道路交通流时空融合的预测方法，其特征在于，包括：步骤1、对道路交通事件报警信息数据进行预处理，剔除和修复异常数据；步骤2、建立地名地址空间位置信息数据库并获取交通事件位置信息；步骤3、根据步骤2所获取的交通事件位置信息将交通流数据分类；步骤4、根据步骤3所获取的交通流数据分类情况及相邻路段检测器上的交通流数据，分析道路交通流时空分布特征；步骤5、将交通事件位置信息与事发路段上下游的交通流数据进行标定匹配，分析突发事件下道路交通流时空特征；步骤6、根据交通事件位置信息及步骤5分析的突发事件下道路交通流时空特征，利用随机森林算法、ARIMA方法、卡尔曼滤波方法对突发事件下的时间序列数据和空间状态数据进行交通流预测；步骤7、用加权最小二乘法将时间序列数据预测法和空间序列预测法获得的预测结果进行融合处理，最终获得新的预测结果；步骤8、对步骤6和步骤7所获预测结果进行对比和评价。