[發明專利]一種城市交通警情等級預測方法

有效

• 申請號: 201510242669.6
• 申請日: 2015-05-13
• 公開（公告）號: CN104992557B
• 公開（公告）日: 2017-09-29
• 發明（設計）人: 李建元;王浩;顧超;張麒
• 申請（專利權）人: 浙江銀江研究院有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司33241
• 代理人: 王利強

技術領域

本發明涉及智能交通領域，具體涉及一種城市轄區交通警情等級預測方法。

背景技術

隨著我國經濟的高速增長和現代交通的日益發達，與交通有關的警情數量不斷增多，交通警情主要分為交通擁堵、交通事故、群眾求助等，一般包含警情發生、警情上報、警情處理等過程，大量警情的發生給交通管理者造成很大的困擾。隨著城市基礎設施建設的不斷完善和城市區域的擴大，給交警指揮部門合理調配警力帶來很大挑戰，將交警呈網格狀均勻分配在區域內的部署方式需要耗費大量警力。

論文《基于時空數據應用模型的交通警情研判實現》通過閾值方法進行警情分級預警，其實質是當前警情超出預期以后的報警，并未建立預測模型，不能對未來多天各時段的警情情況進行預測和分級警示，其研究對實時指揮調度有支撐作用，但對勤務優化配置預案的制定無支撐作用；專利201410381532.4選取天氣情況、道路情況、駕駛員反應時間、后車與前車距離、后車速度、后車相對于前車的速度差、后車加速度作為追尾事故的變量節點構建貝葉斯網絡學習數據集，該方法僅側重于針對追尾事故中的車輛建模，并采取預警措施。

發明內容

為了克服已有交通警情判別方式的無預測功能、準確性較差的不足,本發明提供了一種有效實現預測、準確性較好的城市交通警情等級預測方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種城市交通警情等級預測方法，所述預測方法包括如下步驟：

步驟1：時間數據整理

時間數據包括5維特征屬性，分別是第幾單位時間、星期幾、是否節假日、是否工作日和是否有重大活動，所述第幾三小時屬性處理方法為設定單位時間Δt＝24h/N，按單位時間Δt將全天24小時分為N段；獲取國務院頒布的法定節假日信息構成節假日屬性；依據節假日和周末信息構成工作日屬性；根據當天是否有大型考試、當前轄區內學校是否放假、是否有大型場館活動定義是否有重大活動屬性；

步驟2：天氣數據與交通警情關聯性分析及處理

天氣數據包括溫度、可見度、降雨量3個特征屬性；

步驟3：建立預測交通警情等級的屬性集

根據數據庫信息，將處理后的時間數據、天氣數據、重大活動日、中小學放假等特征屬性整合成多維數據寬表，其中包括8個離散的特征屬性維度；

步驟4：轄區內交通警情等級劃分

統計各轄區近期6個月內的警情發生次數，采用動態劃分的方法將交通警情發生次數劃分為三個等級，將各個交警支隊在單位時間Δt內的警情數量采用等區間裝箱方法求和，構成(x₁,x₂,…,x_n)關于交通警情數量的一個樣本空間，由n個樣本點組成，其中可計算出當前交警支隊的警情數量均值記為μ，計算出警情數量的標準差記為σ，故警情數量屬于[0,μ-σ)的標記警情等級為C₁，警情數量屬于[μ-σ,μ+σ)的標記警情等級為C₂，警情數量屬于[μ+σ,+∞)的標記警情等級為C₃；

步驟5：構造樸素貝葉斯分類器