【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于交通工程，特別涉及一種基于多時刻交通流量的交通速度預(yù)測方法。
技術(shù)介紹
1、隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水平的持續(xù)提高，城市道路上的車輛數(shù)量不斷增加，雖然為出行帶來了便利，但也引發(fā)了嚴(yán)重的交通擁堵問題。智能交通系統(tǒng)(intelligent?traffic?system，簡稱its)作為一種高效的交通運輸管理系統(tǒng)，可充分利用現(xiàn)有交通基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)事前交通疏導(dǎo)。其中，交通速度預(yù)測是its的重要組成部分，它能動態(tài)捕捉交通流狀態(tài)的發(fā)展趨勢。準(zhǔn)確的交通速度預(yù)測不僅有助于道路交通管理，還能為個人出行提供指導(dǎo)。例如，道路交通管理部門可以依據(jù)交通速度預(yù)測結(jié)果確定和預(yù)測擁堵地點，并分析交通擁堵的原因，提出相應(yīng)的解決方案。此外，個人出行前也可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果合理規(guī)劃旅行時間和行程。
2、實際上，許多城市現(xiàn)有的道路基礎(chǔ)設(shè)施并未配備交通測速儀器。一方面是無人機(jī)和激光雷達(dá)等交通速度檢測設(shè)備費用昂貴，另一方面是交通檢測設(shè)備在采集數(shù)據(jù)時通常存在車輛和樹木等遮擋問題，導(dǎo)致獲取的交通速度數(shù)據(jù)精度不高，無法精確研判交通流態(tài)勢，難以制定和實施精準(zhǔn)的交通管控策略。因此，大多數(shù)城市只選擇具有流量檢測功能、造價相對低的攝像設(shè)備。與此同時，為適應(yīng)城市交通的智能化升級，一些城市選擇利用浮動車數(shù)據(jù)或增加交通流量數(shù)據(jù)監(jiān)測設(shè)備來感知交通運行狀態(tài)。然而，無論是浮動車數(shù)據(jù)還是攝像檢測數(shù)據(jù)，其核心組成部分都是流量檢測，導(dǎo)致缺失最直接表征交通狀態(tài)的速度數(shù)據(jù)。因此，如何基于交通流量數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法挖掘流量與速度的復(fù)雜關(guān)聯(lián)模式是研究重點。目前的交通速度測量方法還
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述至少一個問題，本專利技術(shù)提供了一種基于多時刻交通流量的交通速度預(yù)測方法。
2、本專利技術(shù)提供了一種基于多時刻交通流量的交通速度預(yù)測方法，所述方法根據(jù)建模位置在當(dāng)前時刻及其前后時刻的車流量和車速，以及待測位置當(dāng)前時刻及其前后時刻的車流量，預(yù)測出待測位置在當(dāng)前時刻及其前后時刻的車速。
3、優(yōu)選地，所述方法包括以下步驟：
4、數(shù)據(jù)采集步驟：在道路上的所述建模位置采集時間數(shù)據(jù)、車流量數(shù)據(jù)、速度數(shù)據(jù)；在該道路的待測位置采集時間數(shù)據(jù)、車流量數(shù)據(jù)；
5、矩陣構(gòu)造步驟：在所述建模位置和待測位置采集的時間數(shù)據(jù)中，假設(shè)當(dāng)前狀態(tài)為m，n表示前一時刻狀態(tài)的時間步長，m表示后一時刻狀態(tài)的時間步長；在所述建模位置，根據(jù)其車流量數(shù)據(jù)構(gòu)建流量矩陣，根據(jù)其速度數(shù)據(jù)構(gòu)建速度矩陣；在所述待測位置，根據(jù)其車流量數(shù)據(jù)構(gòu)建流量矩陣；
6、訓(xùn)練步驟：將所述建模位置的流量矩陣和速度矩陣輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得出交通流量-速度匹配關(guān)系模型；
7、速度預(yù)測步驟：將所述待測位置的車流量矩陣輸入所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過所述交通流量-速度匹配關(guān)系模型，計算得出所述待測位置在每一次檢測時刻的預(yù)測速度。
8、優(yōu)選地，所述矩陣構(gòu)造步驟中，n和m的取值相同或不相同。
9、優(yōu)選地，所述矩陣構(gòu)造步驟中，n的取值范圍為0-5，m的取值范圍為0-5。
10、優(yōu)選地，所述矩陣構(gòu)造步驟中，n的取值范圍為1-4，m的取值范圍為1-4。
11、優(yōu)選地，所述矩陣構(gòu)造步驟中，n的取值范圍為2-4，m的取值范圍為2-4。
12、優(yōu)選地，所述矩陣構(gòu)造步驟中，n的取值范圍為2-5，m的取值范圍為2-5。
13、優(yōu)選地，所述矩陣構(gòu)造步驟中，n的取值范圍為3-5，m的取值范圍為3-5。
14、優(yōu)選地，所述矩陣構(gòu)造步驟中，n的取值為3，m的取值為3。
15、優(yōu)選地，所述訓(xùn)練步驟中，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型選自：長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型、反向傳播網(wǎng)絡(luò)、分類回歸樹、k近鄰網(wǎng)絡(luò)、支持向量回歸網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)選為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型。
16、所述方法根據(jù)建模位置在當(dāng)前時刻及其前后時刻的車流量和車速，以及待測位置當(dāng)前時刻及其前后時刻的車流量，預(yù)測出待測位置在當(dāng)前時刻及其前后時刻的車速。
17、相比現(xiàn)有技術(shù)，本專利技術(shù)具有以下有益效果：
18、1、本專利技術(shù)是基于流量信息的短時交通速度預(yù)測方法，可以解決道路設(shè)施需要加裝硬件設(shè)備進(jìn)行速度監(jiān)測導(dǎo)致的成本過高，且測速設(shè)備存在目標(biāo)遮擋導(dǎo)致檢測的速度精度低下的技術(shù)問題。
19、2、本專利技術(shù)提出的方法僅依靠交通流量數(shù)據(jù)即可快速感知路網(wǎng)運行狀態(tài)，可以幫助出行者規(guī)劃出行路線，也可以幫助道路管理人員識別擁堵點并制定擁堵緩解策略。例如，高速公路上的電子不停車收費系統(tǒng)(etc)可以獲取交通流數(shù)據(jù)，但無法獲取車輛行駛速度信息，單獨的流量數(shù)據(jù)無法充分反映高速公路的運行狀態(tài)。但本專利技術(shù)中基于etc系統(tǒng)的流量數(shù)據(jù)，可以預(yù)測車速，進(jìn)而評估高速公路的運行狀態(tài)。
20、3、本專利技術(shù)無需在道路上設(shè)置激光雷達(dá)等較為昂貴的交通測速儀器，僅憑交通數(shù)據(jù)流量即可預(yù)判未來的交通速度等，檢測成本低廉。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種基于多時刻交通流量的交通速度預(yù)測方法，其特征在于：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于：
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于：
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于：
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于：
9.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于：
10.根據(jù)權(quán)利要求3-9中任一項所述的方法，其特征在于：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于多時刻交通流量的交通速度預(yù)測方法，其特征在于：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于：
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：高亞聰，周晨靜，陳春安，
申請(專利權(quán))人：廣州大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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