[發明專利]一種采用多源同構數據的行程時間動態融合預測方法

有效

• 申請號: 201410149283.6
• 申請日: 2014-04-14
• 公開（公告）號: CN103903430A
• 公開（公告）日: 2014-07-02
• 發明（設計）人: 錢振東;聶慶慧;夏井新;李曄寒;馬黨生;安成川;崔青華
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G08G1/00
• 分類號: G08G1/00;G08G1/01;G06Q10/04
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種采用多源同構數據的行程時間實時融合預測方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

（1）獲取S₁,S₁,...S_i,...,S_n為某路段或路徑行程時間的n個數據源，對原始數據進行時間規整，形成等時間間隔的時間序列數據集，并建立D-S證據推理模型的識別框架Θ={S₁,S₂,...S_i,...,S_n}，i=1,2,...,n；

（2）對每個數據源S_i的行程時間的時間序列{TT_it}，采用一定數量的歷史數據建立單一數據源的行程時間均值及動態方差預測模型；

（3）對數據源S_i采用與t時間間隔相鄰的一定時段的歷史數據及預測模型進行行程時間預測，獲得該數據源在時間間隔t內的行程時間均值μ_it和動態方差σit2;]]>

（4）以步驟（3）獲得的行程時間動態方差作為輸入數據，并在假設行程時間數據序列波動的隨機過程服從正太分布N的基礎上，通過識別框架冪集合的各個元素計算D-S證據推理模型的基本概率分配函數p_i(*)，并以此為基礎，進一步計算基本信任分配函數m_i(*)；

（5）依據D-S證據推理模型的合成規則，計算D-S證據推理模型的合成信任分配m(*)；

（6）根據D-S證據推理模型的合成信任分配計算獲得各類行程時間數據源在時間間隔t內的融合權重w_it；

（7）根據步驟（3）獲得的行程時間預測均值μ_it和步驟（6）獲得的融合權重w_it計算時間間隔t內的行程時間預測融合值，表達式為

TTft=Σi=1nwitμit]]>

式中，TT_ft即為多源同構行程時間數據在時間間隔t內的預測融合結果。

2.根據權利要求1所述的一種采用多源同構數據的行程時間實時融合預測方法，其特征在于，所述步驟（1）中，多源同構行程時間數據是以5分鐘為等時間間隔的連續時間序列數據。

3.根據權利要求1所述的一種采用多源同構數據的行程時間實時融合預測方法，其特征在于，所述步驟（2）中，采用連續一天等時間間隔的數據進行預測模型的構建及參數估計，并且預測模型形式采用能夠提供均值和動態方差的時間序列模型。

4.根據權利要求1所述的一種采用多源同構數據的行程時間實時融合預測方法，其特征在于，所述步驟（3）中用于預測時間間隔t內行程時間信息的一定時段的歷史數據由預測模型構建過程限定。