[發(fā)明專利]一種車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的短時交通流速度預測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811264868.7
• 申請日: 2018-10-29
• 公開（公告）號: CN109377754B
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發(fā)明（設計）人: 華雪東;項昀;王煒;陽建強;李燁;劉巖
• 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: 南京眾聯(lián)專利代理有限公司 32206
• 代理人: 葉倩

1.一種車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的短時交通流速度預測方法，其特征在于，包含如下步驟：

S1，確定短時交通流預測參數(shù)：所述預測參數(shù)至少包括短時交通流速度預測點位位置L，短時交通流速度預測的時間間隔G及短時交通流速度預測的車流方向D；

S2，數(shù)據(jù)采集與處理：該步驟用來采集機動車經(jīng)過預測點位位置L時的速度和時間，根據(jù)數(shù)據(jù)采集的日期和時間對數(shù)據(jù)進行分組存儲，隨后進行取平均處理；

S21，數(shù)據(jù)采集；當有機動車經(jīng)過點位位置L處，且該機動車的行駛方向等于D時，車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)自動記錄該機動車經(jīng)過點位位置L處時的速度，并自動記錄經(jīng)過點位位置L處時的時間；

S22，數(shù)據(jù)存儲；將步驟S21中采集得到的交通流速度數(shù)據(jù)按照采集得到數(shù)據(jù)的日期和時間進行分組存儲，所述分組存儲后，組中存儲的交通流速度數(shù)據(jù)分別記為其中，上標date為數(shù)據(jù)采集時的日期，下標q為數(shù)據(jù)采集時的時間分組序號；所述組中共存儲交通流速度數(shù)據(jù)個數(shù)為個；

S23，數(shù)據(jù)處理；將步驟S22中存儲的數(shù)據(jù)進行取平均處理，即：組的交通流代表速度為

S3，組合預測模型建立：該步驟通過采用組合預測模型，將對短時交通流預測轉變?yōu)閷︻A測參數(shù)連續(xù)變化規(guī)律的擬合與離散殘差的預測；

S31，連續(xù)變化模型擬合：構建連續(xù)變化模型的擬合，擬合函數(shù)為：

其中，m₀、m₁、m₂為函數(shù)的待定系數(shù)；

S32，殘差計算：根據(jù)步驟S31中的擬合函數(shù)，計算擬合后速度的殘差，計算公式為：

其中為速度的殘差；

S33，殘差預測模型建立：采用支持向量機模型作為殘差的預測模型，根據(jù)q的大小，確定訓練樣本數(shù)據(jù)輸入殘差預測模型的函數(shù)f(x)并訓練模型，待殘差預測模型訓練完成后，將預測的殘差值記為所述即為當交通流代表速度為時，殘差預測模型計算得到的殘差預測值；

S34，車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的短時交通流速度預測模型建立：所述車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的短時交通流速度預測模型為：

其中為短時交通流速度預測值；

S4，車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的短時交通流速度預測：將需要進行短時交通流速度預測的日期及時間分組序號帶入步驟S3中的組合預測模型中，計算得到短時交通流速度預測值。

2.如權利要求1所述的一種車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的短時交通流速度預測方法，其特征在于步驟S1中短時交通流速度預測點位位置L采用經(jīng)緯度坐標，所述時間間隔G的單位為分鐘，且G∈{3,5,6,10,15,20,30,60}。

3.如權利要求2所述的一種車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的短時交通流速度預測方法，其特征在于步驟S22中數(shù)據(jù)采集的時間分組序號q為正整數(shù)，且q≤1440/G。

4.如權利要求3所述的一種車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的短時交通流速度預測方法，其特征在于步驟S33中，當q大于1時，將作為支持向量機模型的訓練樣本數(shù)據(jù)輸入模型，其中為輸入?yún)?shù)，為預測值；當q等于1時，將作為支持向量機模型的訓練樣本數(shù)據(jù)輸入模型，其中為輸入?yún)?shù)，為預測值。

5.如上述任一權利要求所述的一種車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的短時交通流速度預測方法，其特征在于步驟S2中采集并存儲的短時交通流速度數(shù)據(jù)，至少包括了從預測當天開始，向前推180天內的總歷史數(shù)據(jù)。