[发明专利]一种数据稀疏时间段的道路交通流状况预测方法有效

专利信息
申请号: 201911040599.0 申请日: 2019-10-29
公开(公告)号: CN110738855B 公开(公告)日: 2020-10-23
发明(设计)人: 王程;刘文平 申请(专利权)人: 王程
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 317100 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明提供的一种数据稀疏时间段的道路交通流状况预测方法,当交通流数据不充足时,使用时间动态序列补充方法探索待预测道路交通流在时间序列上的转变规律,通过基于条件随机域的环境信息特征提取,还原出数据稀疏时间段的道路交通状况,得到道路交通流在一段时间内的时间演变序列,通过和该路段交通流的历史时间序列进行匹配,找出具有相似演变趋势的时间序列片段,推断出预测时间点的交通流状况。经过试验和实地检测表明,本发明交通流数据稀疏时间段的预测结果基本准确可靠,有效补充现有技术中数据稀疏时间段的道路交通流状况预测的不足,补齐交通流状况预测短板,提升道路交通流状况预测方法的整体质量。
搜索关键词: 一种 数据 稀疏 时间段 道路 通流 状况 预测 方法
【主权项】:
1.一种数据稀疏时间段的道路交通流状况预测方法,其特征在于:基于时间动态序列匹配预测道路交通流状况,包括交通流数据预处理、条件随机域模型还原道路交通流时间动态序列、基于动态时间规整的序列匹配交通状况预测,条件随机域模型还原道路交通流时间动态序列包括转移条件特征函数和隐含状态转移函数的选取和条件随机域模型的参数估计两步,具体步骤为:/n第一步,交通流数据预处理;/n第二步,转移条件特征函数和隐含状态转移函数的选取;/n第三步,条件随机域模型的参数估计;/n第四步,基于动态时间规整的序列匹配交通状况预测。/n
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