[發明專利]一種交通狀態參數的估計方法和系統

有效

• 申請號: 201410617762.6
• 申請日: 2014-11-05
• 公開（公告）號: CN104408915A
• 公開（公告）日: 2015-03-11
• 發明（設計）人: 柏才盟;楊金東;孫代耀;劉宏斌;張新穩
• 申請（專利權）人: 青島海信網絡科技股份有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 方曉明

1.一種交通狀態參數的估計方法，其特征在于，該方法包括：

實時獲取交通數據樣本；

當當前時間段內所采集的當前交通數據樣本的數量大于預設的交通采集最小樣本量時，根據預設的訓練模型對當前交通數據樣本進行數據擬合，得到擬合后的數據；基于誤差比判別準則通過修正矩陣對擬合后的數據進行修正，并根據修正后的數據獲取交通狀態參數的估計值；

當當前時間段內所采集的當前交通數據樣本的數量小于或等于預設的交通采集最小樣本量時，為當前交通數據樣本、上一時間段的交通數據樣本和歷史量化數據分別設置相應的權重系數；并根據當前交通數據樣本、上一時間段的交通數據樣本、歷史量化數據以及各自的權重系數，計算得到交通狀態參數的估計值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

所述交通狀態參數為車速。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述實時獲取交通數據樣本包括：

實時采集原始交通數據；

根據所采集的原始交通數據和路段信息，通過地圖匹配算法生成位置信息關聯路段的GPS數據，并對所述GPS數據進行量化，得到量化后的速度概率數據，將所述量化后的速度概率數據作為交通數據樣本。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所采集的原始交通數據包括：

車輛編號、出租車公司、接收時間、經度、緯度、方位角、瞬時速度和運營狀態。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在根據預設的訓練模型對當前交通數據樣本進行數據擬合之前，該方法還進一步包括：

根據交通狀態參數的歷史量化數據，并利用曲線擬合算法計算得到相應訓練數據方程的各個參數，獲得訓練數據方程，并根據該訓練數據方程預先設置相應的訓練模型。

6.根據權利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述基于誤差比判別準則通過修正矩陣對擬合后的數據進行修正，并根據修正后的數據獲取交通狀態參數的估計值包括：

利用所述預設的訓練模型，根據歷史量化數據獲取當前路段當前時刻下的交通狀態參數的概率歷史擬合曲線；

根據所獲取的交通數據樣本確定交通狀態參數的概率函數；

根據概率歷史擬合曲線和交通狀態參數的概率函數得到樣本的誤差比矩陣K；

根據所述誤差比矩陣K得到互補矩陣I；

根據互補矩陣I得到各交通數據樣本的修正矩陣Λ；

根據所述修正矩陣Λ，得到修正后的各交通數據樣本的修正值Z'；

根據所述各交通數據樣本的修正值，通過加權平均算法計算得到交通狀態參數的估計值。