[发明专利]一种基于时空相关性的短时交通流量预测方法在审
| 申请号： | 201910196817.3 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN109961180A | 公开（公告）日： | 2019-07-02 |
| 发明（设计）人： | 王玺铭;刘强;周晓 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G08G1/01;G06N3/02 |
| 代理公司： | 杭州之江专利事务所(普通合伙) 33216 | 代理人： | 朱枫 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时空相关性的短时交通流量预测方法，首先分析路网中各路段之间的空间关系建立路网空间权重矩阵，并将此矩阵与在时间延迟d下的时间相关性公式结合得到时空相关性的计算公式；确定路网中要进行交通流预测的目标路段，计算路网中各路段与目标路段的时空相关性系数，筛选出相关性高的路段；使用神经网络对相关性高的路段数据进行训练并预测交通流量，然后基于粗糙集理论对其结果进行修正和补偿得到最后的预测结果。本发明对各路段交通流量之间存在的规律进行了应用，优化了神经网络的训练数据，实现智能交通系统实时准确的交通流预测。 | ||
| 搜索关键词： | 路网 时空 矩阵 交通流量预测 交通流预测 目标路段 神经网络 路段 交通流量 空间关系建立 路段交通流量 智能交通系统 粗糙集理论 时间相关性 计算公式 路段数据 训练数据 预测结果 空间权 修正 预测 优化 应用 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于时空相关性的短时交通流量预测方法，其特征在于：包括下述步骤：步骤1：分析路网中各路段之间的空间关系建立路网空间权重矩阵，并将此矩阵与在时间延迟d下的时间相关性公式结合得到时空相关性的计算公式；步骤2：确定路网中要进行交通流预测的目标路段，计算路网中各路段与目标路段的时空相关性系数，筛选出相关性高的路段；步骤3：使用神经网络对相关性高的路段数据进行训练并预测交通流量，然后基于粗糙集理论对其结果进行修正和补偿得到最后的预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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