[发明专利]一种基于贝叶斯网络的交通路网动态预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于贝叶斯网络的交通路网动态预测方法及系统。该方法包括：采集预测范围内设定时间的交通路网的车流信息，形成预测范围内每个路段的交通状态量的时间序列；对时间序列进行相关性分析，确定训练集；通过训练集对贝叶斯网络结构进行训练，得到预测模型；基于预测模型对预测范围内不同时延下各路段进行预测，得到不同时刻各路段的预测结果；根据预测结果，确定不同时延下交通路网中可预测的路段，得到最大连通子团；子团的相变时刻，为交通路网的可预测时延；基于交通路网的可预测时延，确定交通路网动态预测结果。本发明有效地解决了在城市交通路网中预测车流信息选择提前预测时长的问题，能够更加精确的预测城市交通路网。

技术领域

本发明涉及城市交通技术领域，特别是涉及一种基于贝叶斯网络的交通路网动态预测方法及系统。

背景技术

随着经济的快速发展和城镇化进程的推进，我国机动车保有量呈现快速增长趋势。不断增加的车辆数量，使得城市交通拥堵现象日益严重。交通拥堵产生的本质是交通通行能力需求量和供给量的不平衡，为改善拥堵现状，一方面可以通过加强基础道路的建设增加交通通行能力的供给量，另一方面可以采取相关的车辆限制措施减少交通通行能力的需求量，通过增加供给量和减少需求量两个方向来平衡需求量和供给量。在大城市有限的土地空间限制下，进行城市基础道路建设具有一定难度。尽管世界各大城市都在不断投入资金进行城市交通基础设施建设，但从目前的结果来看，城市交通基础设施建设的速度远远落后于城市交通通行能力需求量的增长。在经过多方面尝试之后，越来越多的研究机构和政府部门把治理交通拥堵的希望放在了采取合理的交通控制方法方向上，希望通过用更加合理的资源调配方法来解决交通拥堵。

合理的调配资源就要对交通系统有更加清晰准确的认识，需要交通管理部门在调配中及时发现可能造成交通拥堵的交通流变化，识别城市路网中的容易发生交通拥堵的脆弱路段，在有限的交通调控投入下保证调控收益最大化。针对以上这些交通控制的需求，迫切需要更加智能高效的交通控制系统，智慧交通系统(Intelligent Traffic System，简称ITS)应运而生。智慧交通系统在2008 年由IBM首次提出，希望能够运用先进信息、通信、传感、控制及计算机技术在城市路网乃至更大的范围内建立起实时、高效、准确的综合交通控制系统。智慧交通系统一经提出就受到世界各国的广泛关注。

准确的交通流预测是智慧交通系统感知交通系统运行状态、制定短时交通管制措施、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率的关键所在。道路的短时交通流预测是智慧交通系统研究的核心部分之一。短时交通流是人、车、路相互作用的复杂系统，并且系统的各个部分相互作用、相互耦合，呈现出高度的非线性，时变性和不确定性，增大了短时交通流预测的难度。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种基于贝叶斯网络的交通路网动态预测方法及系统，提高城市交通路网预测的精度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于贝叶斯网络的交通路网动态预测方法，包括：

采集预测范围内设定时间的交通路网的车流信息，形成预测范围内每个路段的交通状态量的时间序列；所述预测范围为需要预测的交通路网的范围；

对所述时间序列进行相关性分析，确定训练集；

通过所述训练集对贝叶斯网络结构进行训练，得到预测模型；

基于所述预测模型对预测范围内不同时延下各路段进行预测，得到不同时刻各路段的预测结果；所述预测结果为各路段的交通状态量；

根据所述预测结果，确定不同时延下交通路网中可预测的路段，得到最大连通子团；

确定所述最大连通子团的相变时刻，为交通路网的可预测时延；

基于所述交通路网的可预测时延，确定交通路网动态预测结果。