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[發明專利]基于數字孿生的交通分析模型修正方法及裝置在審

專利信息
申請號: 202110099376.2 申請日: 2021-01-25
公開(公告)號: CN112801175A 公開(公告)日: 2021-05-14
發明(設計)人: 孫興煥;高朝暉;陳海英 申請(專利權)人: 江蘇量動信息科技有限公司
主分類號: G06K9/62 分類號: G06K9/62;G08G1/01
代理公司: 北京久維律師事務所 11582 代理人: 邢江峰
地址: 210000 江蘇省南京市*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 數字 孿生 交通 分析 模型 修正 方法 裝置
【權利要求書】:

1.一種基于數字孿生的交通分析模型修正方法,其特征在于,所述方法包括:

建立交通分析模型,其中,所述交通分析模型通過數字孿生技術建立;

通過傳感器實現所述交通分析模型與交通運行真實數據的同步;

根據預設損失函數計算所述交通分析模型的準確度;

依據所述交通分析模型的準確度,對所述交通分析模型運行的預測值進行補償修正;

通過樣本對所述交通分析模型進行訓練,調整所述交通分析模型的參數,更新所述預設損失函數的度量矩陣。

2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,根據預設損失函數計算所述交通分析模型的準確度的步驟中,使用馬氏距離刻畫樣本間的相似性:

其中,xi為模型運行的預測值,xj為運行的真實數據,M是n維協方差矩陣,n=觀測次數,T表示矩陣轉置符號。

3.如權利要求2所述的方法,其特征在于,根據預設損失函數計算所述交通分析模型的準確度的步驟中,對所述交通分析模型運行及交通運行真實數據通過大數據采集,采用同一個度量矩陣M的條件下,得到所述預設損失函數:

其中,λ是正則化系數,第一項是正則項,C是經驗損失函數的權重,0≤b≤1是決策邊界,li,j是隨機過程中馬氏距離的示性函數。

4.如權利要求2所述的方法,其特征在于,根據預設損失函數計算所述交通分析模型的準確度的步驟中,所述預設損失函數為

其中,s.t.M0,M1,...Mn≥0,i≠j,λ,λ0,η是正則化系數,公式的第一項表示公共度量矩陣的正則化限制,第二項是短時約束的正則化限制,第三項是對每一個單獨度量矩陣的正則化約束,第四項是經驗損失函數。

5.如權利要求4所述的方法,其特征在于,所述經驗損失函數定義如下:

Mtot=M0+Mt,i≠j。

6.一種基于數字孿生的交通分析模型修正裝置,其特征在于,所述裝置包括:

建立單元,用于建立交通分析模型,其中,所述交通分析模型通過數字孿生技術建立;

同步單元,用于通過傳感器實現所述交通分析模型與交通運行真實數據的同步;

計算單元,用于根據預設損失函數計算所述交通分析模型的準確度;

修正單元,用于依據所述交通分析模型的準確度,對所述交通分析模型運行的預測值進行補償修正;

更新單元,用于通過樣本對所述交通分析模型進行訓練,調整所述交通分析模型的參數,更新所述預設損失函數的度量矩陣。

7.如權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述計算單元,用于使用馬氏距離刻畫樣本間的相似性:

其中,xi為模型運行的預測值,xj為運行的真實數據,M是n維協方差矩陣,n=觀測次數,T表示矩陣轉置符號。

8.如權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述計算單元,用于對所述交通分析模型運行及交通運行真實數據通過大數據采集,采用同一個度量矩陣M的條件下,得到所述預設損失函數:

其中,λ是正則化系數,第一項是正則項,C是經驗損失函數的權重,0≤b≤1是決策邊界,li,j是隨機過程中馬氏距離的示性函數。

9.如權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述計算單元,用于根據以下預設損失函數計算所述交通分析模型的準確度:

其中,s.t.M0,M1,...,Mn≥0,i≠j,λ,λ0,η是正則化系數,公式的第一項表示公共度量矩陣的正則化限制,第二項是短時約束的正則化限制,第三項是對每一個單獨度量矩陣的正則化約束,第四項是經驗損失函數。

10.如權利要求9所述的裝置,其特征在于,所述經驗損失函數定義如下:

Mtot=M0+Mt,i≠j。

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