[發明專利]一種基于多源融合數據的高速公路交通流參數修正方法

有效

• 申請號: 201611076605.4
• 申請日: 2016-11-29
• 公開（公告）號: CN106781457B
• 公開（公告）日: 2019-04-30
• 發明（設計）人: 李林超;張健;冉斌;張小麗;曲栩;黃帥鳳
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 王安琪

本發明公開了一種基于多源融合數據的高速公路交通流參數修正方法，包括如下步驟：(1)從相應的交通流檢測設備和氣象檢測設備中提取交通流參數數據和氣象數據，并對數據進行時間和空間維度的匹配；(2)對缺失數據進行篩選；(3)對數據進行修復建模；(4)對數據進行修復；(5)數據返歸一化；將返歸一化結果數據插入到矩陣X的相應位置，得到完整的數據矩陣。本發明的有益效果為：充分利用數據信息，包括缺失數據中數據的信息，對缺失數據進行修正；考慮天氣因素對交通流的影響，可以提高修復精度；提出的算法簡單明了，能夠滿足實時處理的要求。

技術領域

本發明涉及智能交通技術領域，尤其是一種基于多源融合數據的高速公路交通流參數修正方法。

背景技術

隨著信息技術的不斷發展，交通運營管理中心不僅可以通過各種采集設備獲取大量的交通流參數數據，尤其是高速公路上安裝大量的固定檢測器，可以實時檢測交通流參數包括：交通量、速度和占有率，且能夠獲取大量的氣象數據。但固定檢測器由于通信、通電等原因常常發生數據缺失問題，為后續的交通數據挖掘帶來較大困難。

現有技術中，交通流參數修復的方法包括時間序列及神經網絡等各種智能算法。然而，這些算法不能夠充分挖掘數據信息，并且多采用單一的數據源，缺乏考慮天氣等因素對交通流的影響，不能夠滿足智能交通系統的發展要求。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于，提供一種基于多源融合數據的高速公路交通流參數修正方法，可以對缺失數據進行修正，提高修復精度，滿足實時處理的需求。

為解決上述技術問題，本發明提供一種基于多源融合數據的高速公路交通流參數修正方法，包括如下步驟：

(1)從相應的交通流檢測設備和氣象檢測設備中提取交通流參數數據和氣象數據，并對數據進行時間和空間維度的匹配；

(2)對缺失數據進行篩選；

(3)對數據進行修復建模；

(4)對數據進行修復；

(5)數據返歸一化；將返歸一化結果數據插入到矩陣X的相應位置，得到完整的數據矩陣。

優選的，步驟(1)中，提取交通流參數數據，根據檢測設備的經緯度位置提取距離最近的氣象監測設備中的氣象數據，完成空間維度的匹配；選取時間間隔，將兩種數據進行轉換，使兩種數據具有相同的時間間隔，時間間隔取兩種不同數據的時間間隔的公倍數，完成時間維度的匹配。

優選的，步驟(2)中，對缺失數據進行篩選的具體步驟為：設數據矩陣其中該矩陣包含m行n 列，其中m行表示時間段的個數，n列為相應的交通流參數和氣象參數，表示第i列第j行的數據；從數據矩陣中篩選出缺失數據，將第i列第j行的缺失數據定義為x^ij。

優選的，步驟(3)中，對數據進行修復建模的具體步驟為：

(a)記錄缺失數據所在行的編號集合M，將其從數據矩陣X中提取出來為數據矩陣X^miss，其余數據組成新的數據矩陣X′，然后將矩陣進行歸一化處理；針對數據矩陣X′，隨機產生30％的交通流缺失數據，記錄缺失數據所在行的編號集合M′，將其從數據矩陣X′中提取出來構成新的數據矩陣為X′_test，剩余數據矩陣為X′_train；

(b)基于多元時間序列模型和數據矩陣X′_train分別建立各項交通流數據與氣象數據的回歸方程，包括模型一：流量與濕度、風速、降雨量、溫度的回歸方程；模型二：速度與流量、濕度、風速、降雨量、溫度的回歸方程；模型三：占有率與速度、流量、濕度、風速、降雨量、溫度的回歸方程；

所述的多元時間序列如下式：