[發明專利]基于指數平滑的預測交通流數據的方法和系統

有效

• 申請號: 201410002930.0
• 申請日: 2014-01-03
• 公開（公告）號: CN103778323B
• 公開（公告）日: 2017-01-18
• 發明（設計）人: 劉光勇;胡志坤;谷豐;袁超
• 申請（專利權）人: 株洲南車時代電氣股份有限公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G08G1/065;G08G1/01
• 代理公司: 北京聿宏知識產權代理有限公司11372
• 代理人: 吳大建,劉華聯

技術領域

本發明涉及交通流預測領域，尤其涉及一種基于指數平滑的預測交通流數據的方法和系統。

背景技術

交通控制與誘導系統是智能交通系統(ITS)研究的熱門核心問題，而實現交通流誘導系統的關鍵問題是實時準確的交通流數據預測，即如何有效地利用實時交通數據信息（即時序流）去滾動預測未來幾分鐘的交通狀況。實時準確的交通流數據能給出行者提供實時有效的信息，幫助他們更好地進行路徑選擇，實現路徑誘導，以縮減出行時間，減少交通擁堵。

目前，交通流預測模型與方法主要有Kalman濾波、神經網絡模型、指數平滑。然而，Kalman濾波在每次計算都要調整權值，需要大量的矩陣和向量運算，算法較復雜，難以用于在線預測。神經網絡模型只有簡單的外部權值處理能力而不具備復雜的內部轉移函數處理能力，因而存在局部極小，收斂速度慢等不足。指數平衡法總是會出現滯后誤差，經過多次計算誤差累計將會造成預測值不精確。

發明內容

本發明所要解決的技術問題之一是需要提供一種基于指數平滑的預測交通流數據的方法，該方法的測量數據更加可靠且誤差較小。此外，還提供了一種基于指數平滑的預測交通流數據的系統。

為了解決上述技術問題，本發明提供了一種基于指數平滑的預測交通流數據的方法，包括：預處理步驟，對所采集的交通數據進行預處理；糾差步驟，根據指數平滑法對經過預處理的交通數據進行濾波，并對該濾波結果進行反向遞推，以消除所述濾波結果中的誤差；預測步驟，通過三次指數平滑預測模型對消除誤差后的交通數據進行預測，以得到交通流預測信息。

在一個實施例中，所述預處理步驟進一步包括設定上限閾值和下限閾值；將所采集的各個交通數據分別與所述上限閾值和下限閾值進行實時比較，若該交通數據大于所述上限閾值或小于所述下限閾值，則將所述交通數據替換為其前一時刻的交通數據。

在一個實施例中，在所述預處理步驟中，若某一時刻所采集的交通數據出現缺失時，則將其前一時刻與后一時刻的交通數據的均值作為本時刻的交通數據。

在一個實施例中，在所述糾差步驟中，通過以下表達式對所述交通數據進行濾波：

s(t)=ay(t)+(1-a)s(t-1)s′(t)=as(t)+(1-a)s′(t-1)s′′(t)=as′(t)+(1-a)s′′(t-1)]]>