[发明专利]基于HMM的高速路交通量预测方法有效

专利信息
申请号: 202110591828.9 申请日: 2021-05-28
公开(公告)号: CN113380026B 公开(公告)日: 2022-07-22
发明(设计)人: 郭唐仪;李智意;蒋继扬;邓宏;马鞍 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01;G08G1/065;G06Q10/04;G06Q50/30;G06K9/62
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 岑丹
地址: 210094 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于HMM的高速路交通量预测方法,基于采集的历史交通量数据划分训练集,采用FFT分析频域特性,基于残差噪声分布的衰减特性,确定平均回转时间;利用马尔可夫模型对历史交通量数据训练集的数字特征进行拟合,获取马尔可夫模型参数;利用更新过程分析节假日期间交通量的峰值特性,获取更新过程模型及模型参数;根据历史平峰交通量数据,利用构建的隐马尔可夫模型对未来月度交通流数据进行预测。本发明在多维度交通状态信息采集条件受限的情况下,仅依赖于历史交通量数据就能完成高精度的交通量预测。
搜索关键词: 基于 hmm 高速路 交通量 预测 方法
【主权项】:
暂无信息
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