[发明专利]交通流历史标准数据的生成方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通系统，尤其是涉及一种获得交通流历史标准数据方法及系统。

背景技术

伴随着智能交通系统(ITS，InteLLigent Transport Systems)研究的不断深入和智能交通系统技术的广泛应用，交通管理逐步走向智能化、动态化和信息化。交通管理者和研究人员可以获取实时的交通状态数据，并在此基础上积累了大量历史数据。这些动态信息为交通管理者和交通研究人员提供了重要的数据支持。但不管是要实现城市交通的最有效管理，还是为道路使用者提供更有意义的交通信息，从客观上都要求在实时交通信息的基础上获知未来短时间内交通状态演变的趋势。如果没有实现交通流状态的短期预测(例如15分钟之内)的能力，智能交通系统的全部优势将不可能为人们所认识。因此，短时交通流预测在智能交通系统中具有非常重要的作用。

目前，交通状态短时预测系统在实时交通数据中断或存在数据异常时，经常会出现预测不准确或无法预测的情况。另一方面，对于大量历史交通状态数据的挖掘只是用于理论研究和决策支持，实时预测系统和历史交通状态数据之间缺乏有效的联系，致使实时交通流短时预测系统的精度不高，难以满足交通管理和公众出行等多方面的需求。

在交通流历史数据库的建立过程中，交通状态具有一定的周期性，通过对于大量历史交通状态数据的挖掘，可以一定程度上掌握其规律，即形成交通流历史标准数据，进而形成历史标准库。但是，目前对大量历史交通状态数据的挖掘，主要用于理论研究和决策支持，如何发现交通规律，并将规律性的结论用于交通流短时预测，还没有现成的成果或产品，致使实时交通流短时预测系统的精度不高，难以满足交通管理和公众出行等多方面的需求。

发明内容

本发明提供一种生成交通流历史标准数据的方法，用于为短时交通流预测方法提供交通流历史标准数据。

一种获得交通流历史标准数据的方法，包括：

以年为单位，对每一天根据设定的采集周期采集原始交通流数据以获得各天的原始交通流时间序列数据；

按照设定规律将一年中各天划分为M组，每一组中按照周一至周日分别将各天的原始交通流时间序列数据归为7类，生成7*M个原始交通流时间序列数据集合；

对各个集合中的每一个原始交通流时间序列数据中被划分为繁忙时段的数据分别进行预处理以获得相应的第一标准交通流时间序列数据；

分别对每一个集合，根据集合中各第一标准交通流时间序列数据的相关性获得所述集合的第一基本序列数据；

将各集合的所述第一基本序列数据作为繁忙时段的交通流历史标准数据。

进一步所述的方法还包括：

对各个集合中的原始交通流时间序列数据中被划分为空闲时段的数据计算相同时间点的交通流数据的平均值，得到平均交通流时间序列数据。

对每一个集合，分别对平均交通流时间序列数据进行预处理得到所述集合的第二基本序列数据；

将各集合的所述第二基本序列数据作为空闲时段的交通流历史标准数据。

其中，对其中一个集合中的一个原始交通流时间序列数据中被划分为繁忙时段的数据进行预处理以获得相应的第一标准交通流时间序列数据，具体包括：

对所述原始交通流时间序列数据缺失判断及处理；

对所述原始交通流时间序列数据错误判断及处理；

对所述原始交通流时间序列数据滤波处理，获得所述第一标准交通流时间序列数据。

其中，对其中一个集合，根据该集合中各第一标准交通流时间序列数据的相关性获得所述集合的第一基本序列数据，具体包括：

计算集合中各第一标准交通流时间序列数据的相关系数矩阵，所述相关系数矩阵中元素的计算公式如下：