[發(fā)明專利]基于數(shù)字孿生的交通分析模型修正方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110099376.2
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112801175A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫興煥;高朝暉;陳海英
• 申請（專利權(quán)）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(wù)所 11582
• 代理人: 邢江峰

本發(fā)明公開一種基于數(shù)字孿生的交通分析模型修正方法及裝置，本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，解決現(xiàn)有交通分析模型修正技術(shù)對交通分析模型修正的精確性有限的問題。本發(fā)明通過數(shù)字孿生技術(shù)建立交通分析模型，通過傳感器實(shí)現(xiàn)所述交通分析模型與交通運(yùn)行真實(shí)數(shù)據(jù)的同步，根據(jù)預(yù)設(shè)損失函數(shù)計算交通分析模型的準(zhǔn)確度，對交通分析模型運(yùn)行的預(yù)測值進(jìn)行補(bǔ)償修正，通過樣本對交通分析模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整交通分析模型的參數(shù)，更新預(yù)設(shè)損失函數(shù)的度量矩陣，本發(fā)明基于數(shù)字孿生技術(shù)和損失函數(shù)對模型的輸入?yún)?shù)進(jìn)行調(diào)整，不斷優(yōu)化模型，從而使得交通分析模型測量的數(shù)據(jù)逼近交通運(yùn)行真實(shí)數(shù)據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)字孿生的交通分析模型修正方法及裝置。

背景技術(shù)

交通分析模型的建立能夠幫助交通管理部門實(shí)現(xiàn)交通道路設(shè)計、交通事故模擬、過載流量測試以及重大節(jié)假日狀況預(yù)測等工作。但是，交通領(lǐng)域中基礎(chǔ)設(shè)施的監(jiān)測涉及到應(yīng)變、撓度、傾斜、位移等多種參數(shù)，傳統(tǒng)的傳感器布設(shè)位置、精度要求、數(shù)據(jù)采集頻率往往根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行確定。因此模型建立后，需要對真實(shí)場景數(shù)據(jù)與模型數(shù)據(jù)的差異性進(jìn)行分析和處理，對模型進(jìn)行不斷的調(diào)整、修正、優(yōu)化，最終達(dá)到理論模型與實(shí)際的完美結(jié)合。

目前，大多數(shù)模型修正方法采用的是對輸出進(jìn)行修正的方法，即使用模型計算出預(yù)測值后，采用某種算法對預(yù)測值進(jìn)行補(bǔ)償，使之趨近于真實(shí)值。這類方法只對補(bǔ)償算法進(jìn)行調(diào)整，并未對模型本身進(jìn)行修正。此外，大多數(shù)對模型本身進(jìn)行修正的方法，修正數(shù)據(jù)的選取局限于對某類特定應(yīng)用的模型的參數(shù)需要上，比如對交通噪聲預(yù)測模型修正，參數(shù)包括車速、車型、距離、路段彎曲、地面吸收衰減量、林帶衰減量、自然條件衰減量，如果僅對這些參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，那么對模型進(jìn)行修正時，會忽略到其它可能對預(yù)測值產(chǎn)生影響的因素。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于數(shù)字孿生的交通分析模型修正方法及裝置，以解決現(xiàn)有的交通分析模型修正技術(shù)對交通分析模型修正的精確性有限的問題。

第一方面，本發(fā)明提供一種基于數(shù)字孿生的交通分析模型修正方法，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(shù)字孿生技術(shù)建立；

通過傳感器實(shí)現(xiàn)所述交通分析模型與交通運(yùn)行真實(shí)數(shù)據(jù)的同步；

根據(jù)預(yù)設(shè)損失函數(shù)計算所述交通分析模型的準(zhǔn)確度；

依據(jù)所述交通分析模型的準(zhǔn)確度，對所述交通分析模型運(yùn)行的預(yù)測值進(jìn)行補(bǔ)償修正；

通過樣本對所述交通分析模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整所述交通分析模型的參數(shù)，更新所述預(yù)設(shè)損失函數(shù)的度量矩陣。

結(jié)合第一方面，在第一方面的第一種可實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)預(yù)設(shè)損失函數(shù)計算所述交通分析模型的準(zhǔn)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(yùn)行的預(yù)測值，xj為運(yùn)行的真實(shí)數(shù)據(jù)，M是n維協(xié)方差矩陣，n＝觀測次數(shù)，T表示矩陣轉(zhuǎn)置符號。

結(jié)合第一方面的第一種可實(shí)現(xiàn)方式，在第一方面的第二種可實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)預(yù)設(shè)損失函數(shù)計算所述交通分析模型的準(zhǔn)確度的步驟中，對所述交通分析模型運(yùn)行及交通運(yùn)行真實(shí)數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)采集，采用同一個度量矩陣M的條件下，得到所述預(yù)設(shè)損失函數(shù)：

其中，λ是正則化系數(shù)，第一項(xiàng)是正則項(xiàng)，C是經(jīng)驗(yàn)損失函數(shù)的權(quán)重，0≤b≤1是決策邊界，l_i，j是隨機(jī)過程中馬氏距離的示性函數(shù)。

結(jié)合第一方面的第二種可實(shí)現(xiàn)方式，在第一方面的第三種可實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)預(yù)設(shè)損失函數(shù)計算所述交通分析模型的準(zhǔn)確度的步驟中，所述預(yù)設(shè)損失函數(shù)為：