【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及客流量預(yù)測(cè)，特別是涉及一種區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、城市交通管理面臨的核心技術(shù)問題是如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)指數(shù)級(jí)增長的客流量。傳統(tǒng)的線性預(yù)測(cè)模型難以捕捉客流量突然激增的情況，導(dǎo)致交通資源調(diào)配不及時(shí)，引發(fā)擁堵和安全隱患。指數(shù)級(jí)客流增長具有快速、劇烈的特點(diǎn)，其觸發(fā)因素復(fù)雜多變，包括天氣變化、突發(fā)事件、節(jié)假日等。這種復(fù)雜性使得單一預(yù)測(cè)模型難以適應(yīng)多樣化的場(chǎng)景。同時(shí)，客流量的空間分布也呈現(xiàn)出高度動(dòng)態(tài)性，某些區(qū)域可能在短時(shí)間內(nèi)成為熱點(diǎn)，給精準(zhǔn)預(yù)警帶來挑戰(zhàn)。另一方面，預(yù)測(cè)模型的實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性也是關(guān)鍵問題。如何在海量數(shù)據(jù)中快速識(shí)別指數(shù)增長的特征模式，并及時(shí)調(diào)整預(yù)測(cè)參數(shù)，以適應(yīng)不斷變化的客流態(tài)勢(shì)。此外，預(yù)警信息的生成和傳遞也面臨時(shí)效性的挑戰(zhàn)，如何在客流激增的早期階段就做出準(zhǔn)確預(yù)警，為交通資源調(diào)配爭取寶貴時(shí)間，這些問題的解決對(duì)于提升城市交通管理水平、保障公共安全和提高服務(wù)
2、質(zhì)量至關(guān)重要。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的是，以解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供了如下方案：
3、一種區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，包括：
4、獲取目標(biāo)區(qū)域的歷史交通關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；其中，所述歷史交通關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括：歷史客流數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和節(jié)假日數(shù)據(jù)；
5、基于所述歷史交通關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，利用集成學(xué)習(xí)方法，獲取客流預(yù)測(cè)模型；
6、基于所述客流預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的客流量數(shù)據(jù)。
7、可選地
8、獲取目標(biāo)區(qū)域的歷史客流數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和節(jié)假日數(shù)據(jù)；
9、對(duì)所述歷史客流數(shù)據(jù)按不同區(qū)域和時(shí)段進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到各區(qū)域各時(shí)段的客流量均值、方差和峰值統(tǒng)計(jì)指標(biāo)；
10、根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，判斷各區(qū)域各時(shí)段的客流量變化趨勢(shì)；
11、若某區(qū)域某時(shí)段的客流量呈指數(shù)級(jí)增長趨勢(shì)，則將對(duì)應(yīng)的區(qū)域和時(shí)段標(biāo)記為潛在的客流高峰區(qū)域和時(shí)段；
12、對(duì)所述潛在的客流高峰區(qū)域和時(shí)段，提取客流數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征；其中，所述時(shí)間序列特征包括客流量均值、方差和峰值在不同時(shí)間尺度上的變化規(guī)律。
13、可選地，獲取所述客流預(yù)測(cè)模型包括：
14、將天氣數(shù)據(jù)根據(jù)天氣狀況進(jìn)行分類量化，將節(jié)假日數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二值化特征；
15、將分類量化后的天氣數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化為二值化特征的節(jié)假日數(shù)據(jù)和客流數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征進(jìn)行合并，作為輸入，對(duì)預(yù)設(shè)集成模型進(jìn)行訓(xùn)練。獲取所述客流預(yù)測(cè)模型。
16、可選地，對(duì)預(yù)設(shè)集成模型進(jìn)行訓(xùn)練包括：
17、利用合并后的數(shù)據(jù)，分別對(duì)持向量機(jī)、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取3個(gè)子模型；
18、通過5折交叉驗(yàn)證方法，評(píng)估各子模型在合并后的數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)性能，確定各子模型在集成中的權(quán)重系數(shù)；
19、基于確定權(quán)重系數(shù)后的各子模型，構(gòu)成所述客流預(yù)測(cè)模型，
20、可選地，基于所述客流預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的客流量數(shù)據(jù)包括:
21、根據(jù)所述客流預(yù)測(cè)模型的輸出結(jié)果，確定客流量出現(xiàn)指數(shù)增長的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)段；
22、針對(duì)每個(gè)所述高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)段，設(shè)置相應(yīng)的客流量預(yù)警閾值；
23、當(dāng)某一高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)段預(yù)測(cè)的客流量超過相應(yīng)的預(yù)警閾值時(shí)，自動(dòng)生成預(yù)警信息。
24、一種區(qū)域交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，用于實(shí)施區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、模型構(gòu)建模塊和客流量預(yù)測(cè)模塊；
25、所述數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取目標(biāo)區(qū)域的歷史交通關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；其中，所述歷史交通關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括：歷史客流數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和節(jié)假日數(shù)據(jù)；
26、所述模型構(gòu)建模塊，用于基于所述歷史交通關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，利用集成學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建客流預(yù)測(cè)模型；
27、所述客流量預(yù)測(cè)模塊，用于基于所述客流預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的客流量數(shù)據(jù)。
28、可選地，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括：數(shù)據(jù)采集子模塊和數(shù)據(jù)分析子模塊；
29、所述數(shù)據(jù)采集子模塊，用于獲取目標(biāo)區(qū)域的歷史客流數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和節(jié)假日數(shù)據(jù)；
30、所述數(shù)據(jù)分析子模塊，用于對(duì)所述歷史客流數(shù)據(jù)按不同區(qū)域和時(shí)段進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到各區(qū)域各時(shí)段的客流量均值、方差和峰值統(tǒng)計(jì)指標(biāo)；
31、所述數(shù)據(jù)分析子模塊，根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，判斷各區(qū)域各時(shí)段的客流量變化趨勢(shì)；若某區(qū)域某時(shí)段的客流量呈指數(shù)級(jí)增長趨勢(shì)，則將對(duì)應(yīng)的區(qū)域和時(shí)段標(biāo)記為潛在的客流高峰區(qū)域和時(shí)段；
32、所述數(shù)據(jù)分析子模塊，對(duì)所述潛在的客流高峰區(qū)域和時(shí)段，提取客流數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征；其中，所述時(shí)間序列特征包括客流量均值、方差和峰值在不同時(shí)間尺度上的變化規(guī)律。
33、可選地，所述模型構(gòu)建模塊包括：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化子模塊和模型訓(xùn)練子模塊；
34、所述數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化子模塊，用于將天氣數(shù)據(jù)根據(jù)天氣狀況進(jìn)行分類量化，將節(jié)假日數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二值化特征；
35、所述模型訓(xùn)練子模塊，用于將分類量化后的天氣數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化為二值化特征的節(jié)假日數(shù)據(jù)和客流數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征進(jìn)行合并，作為輸入，對(duì)預(yù)設(shè)集成模型進(jìn)行訓(xùn)練。獲取所述客流預(yù)測(cè)模型。
36、可選地，所述模型訓(xùn)練子模塊，利用合并后的數(shù)據(jù)，分別對(duì)持向量機(jī)、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取3個(gè)子模型；
37、通過5折交叉驗(yàn)證方法，評(píng)估各子模型在合并后的數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)性能，確定各子模型在集成中的權(quán)重系數(shù)；
38、基于確定權(quán)重系數(shù)后的各子模型，構(gòu)成所述客流預(yù)測(cè)模型，
39、可選地，所述客流量預(yù)測(cè)模塊，根據(jù)所述客流預(yù)測(cè)模型的輸出結(jié)果，確定客流量出現(xiàn)指數(shù)增長的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)段；
40、針對(duì)每個(gè)所述高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)段，設(shè)置相應(yīng)的客流量預(yù)警閾值；
41、當(dāng)某一高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)段預(yù)測(cè)的客流量超過相應(yīng)的預(yù)警閾值時(shí)，自動(dòng)生成預(yù)警信息。
42、本專利技術(shù)的有益效果為：
43、本專利技術(shù)公開了一種區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法通過獲取歷史客流數(shù)據(jù)，采用時(shí)間序列分析法，識(shí)別客流量呈指數(shù)級(jí)增長的特征模式，結(jié)合外部因素如天氣、節(jié)假日等，構(gòu)建多模型集成的客流預(yù)測(cè)模型，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，本專利技術(shù)可自動(dòng)確定高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和時(shí)段，生成預(yù)警信息，觸發(fā)運(yùn)力資源的提前調(diào)度。通過持續(xù)監(jiān)測(cè)和反饋機(jī)制，動(dòng)態(tài)優(yōu)化預(yù)測(cè)算法，為應(yīng)對(duì)指數(shù)客流提供可靠的決策支持。本專利技術(shù)能夠有效預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)客流激增情況，避免交通擁堵，保障服務(wù)質(zhì)量，對(duì)城市交通管理具有重要意義。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，獲取目標(biāo)區(qū)域的歷史交通關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，獲取所述客流預(yù)測(cè)模型包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，對(duì)預(yù)設(shè)集成模型進(jìn)行訓(xùn)練包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，基于所述客流預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的客流量數(shù)據(jù)包括:
6.一種區(qū)域交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，用于實(shí)施如權(quán)利要求1-5任一所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、模型構(gòu)建模塊和客流量預(yù)測(cè)模塊；
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括：數(shù)據(jù)采集子模塊和數(shù)據(jù)分析子模塊；
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述模型構(gòu)建模塊包括：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化子模塊和模型訓(xùn)練子模塊；
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述模型訓(xùn)練子模塊，利用合并
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述客流量預(yù)測(cè)模塊，根據(jù)所述客流預(yù)測(cè)模型的輸出結(jié)果，確定客流量出現(xiàn)指數(shù)增長的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)段；
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，獲取目標(biāo)區(qū)域的歷史交通關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，獲取所述客流預(yù)測(cè)模型包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，對(duì)預(yù)設(shè)集成模型進(jìn)行訓(xùn)練包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，基于所述客流預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的客流量數(shù)據(jù)包括:
6.一種區(qū)域交通流預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，用于實(shí)施如權(quán)利要求1-5任一所述的區(qū)域交通流預(yù)測(cè)方法，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、模型構(gòu)建模塊...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王志軍，石小培，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：交通運(yùn)輸部公路科學(xué)研究所，
類型：發(fā)明
國別省市：
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