[发明专利]一种短时交通流预测模型方法在审

专利信息
申请号: 201510990866.6 申请日: 2015-12-24
公开(公告)号: CN105469611A 公开(公告)日: 2016-04-06
发明(设计)人: 谭国真;郝晓涛;刘明剑 申请(专利权)人: 大连理工大学
主分类号: G08G1/065 分类号: G08G1/065;G06Q10/04;G06Q50/26
代理公司: 大连理工大学专利中心 21200 代理人: 李宝元;梅洪玉
地址: 116024 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 短时交 通流 预测 模型 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于智能交通、计算机与数学交叉技术领域,涉及一种短时交通流预测模型方法,是一种实现交通流诱导和智能交通控制的短时交通流预测模型方法。

背景技术

近年来,随着科学技术的发展,数据的收集越来越易于实现。在智能交通领域,海量的交通流数据被收集,如何利用海量的交通流数据准确高效的对未来时刻的交通流量作为智能交通和交通决策制定者的挑战问题被提出。

混合预测模型是短时交通流领域内一个比较活跃的研究方向,其中WNN模型和ARIMA模型被广泛应用于短时交通流预测中。在处理交通流时,一种观点是将交通流分解为趋势部分和波动部分。在WNN-ARIMA模型中,WNN模型和ARIMA模型分别用于对交通流的趋势部分和波动部分建模。但是随着数据采集技术的不断发展,交通流中存在着大量的噪声和其他无关因素。噪声和无关因素的存在,常常造成WNN模型的过拟合,并且得到的波动部分也不是平稳的时间序列,从而使得模型的性能受到影响。常规的数据去噪方法则有可能将时间序列中的关键信息(如事故)过滤掉,并且大量的数据也使的模型的训练非常耗时。为了使WNN-ARIMA模型获得更高的准确性和实时性,基于聚类的WNN-ARIMA短时交通流预测模型,通过对原始交通流序列数据集重构,使用聚类算法对重构后的数据集进行聚类分析,生成m个聚类中心,使用聚类中心训练WNN模型,并利用聚类中心对原始数据进行处理,计算残差序列训练ARIMA模型,在有效的大量的减少训练数据的同时也使得模型的性能得到了提升。因此在对原始数据进行聚类分析时,在有效滤除噪音和不相关因素的同时又不丢失原有的关键信息,有益于模型性能的提升。

发明内容

为了解决上述问题,通过对原始数据进行聚类分析,有效的滤除噪音和不相关因素并保留原有的关键信息,提供性能更为优秀的模型,本发明提供一种短时交通流预测模型方法——基于聚类的WNN-ARIMA短时交通流预测模型方法。

WNN-ARIMA短时交通流预测模型是一种混合交通流预测模型方法。通过将原始交通流分解为趋势部分和波动部分,趋势部分用于WNN模型的训练而波动部分用于ARIMA模型的训练,最后通过将WNN模型的输出和ARIMA模型的输出的和作为下一个采样时间的预测值。基于聚类的WNN-ARIMA短时交通流算法在WNN-ARIMA的基础上对训练数据进行聚类分析,通过提升训练数据的质量来提高WNN-ARIMA模型的性能。由于原始交通流中包含大量的噪声,且常规的降噪算法会过滤掉一些关键信息(如事故等),这些关键信息对交通流的预测至关重要。根据交通流理论,交通流流量的变化在不同的情况下具有一定的相似性,本发明通过聚类分析将不同情况下的相似性分离出来,而又不失去关键信息,通过聚类分析后的原交通流序列的残差序列作为ARIMA模型的输入训练ARIMA模型,从而可以从整体上提升WNN-ARIMA模型的性能。

在海量的交通流数据中,交通环境的复杂性使得数据中充斥着大量的噪声和无关因素,通过考虑因驾驶员和其他一些因素而导致的在不同情况下短时交通流的相似性,在有效的降低训练数据的同时提升模型的性能。在聚类问题中,通过计算短时交通流序列间的距离和一阶差分短时交通流间的相似性共同反映样本的差异,有效的将交通流数据中的有效信息提取出来,并最大程度的保留原有数据的关键信息。

一种短时交通流预测模型方法,步骤如下:

(1)设当前观察的交通流序列为O={o1,o2,...,on},on为每隔5min的交通流采样点。

(2)对原始交通流序列进行重建,生成样本空间X={x1,x2,...,xn}和一阶差分样本空间X‘={x’1,x′2,...,x′n},其中xn={o1,o2,...,ok},x′n={o2-o1,o3-o2,...,ok-ok-1},k=[6,7,8,9]。

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  • 本发明公开了一种车辆计数装置,包括:发送单元,用于向计数装置发送车辆总数;获取单元,用于获取车辆信息,并将所述车辆信息进行存储;所述发送单元,还用于向计数装置发送加一信号,以使得所述计数装置进行计数;处理单元,用于对接收到的所述加一信号进行累加,得到累加值;所述处理单元,还用于将所述累加值与所述车辆总数进行比较,在确定所述累加值等于所述车辆总数时,发出报警信号,以提醒用户停车场已满。本发明实现了车辆自动计数,计数效率高。
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  • 王龙林;郝天之;陈齐风;于世龙;于孟生;刘宏波 - 广西交通科学研究院有限公司
  • 2017-02-20 - 2019-04-19 - G08G1/065
  • 本发明公开了基于桥梁动应变识别车队车辆数的方法,属于桥梁试验检测、健康监控及超载车治理领域。在梁式桥跨中或最大应变反应截面布置高分辨率应变测试装置(传感器),测试车队作用下的桥梁动应变时程曲线,对动应变时程曲线进行滤波降噪或拟合,并进行一阶及二阶求导,结合有限元模拟结果、曲线求导结果及车辆行驶速度,计算获得车队车辆数。该方法只需要在桥梁上布置1个应变测试截面,安装简单、成本低廉;无需破坏桥面或路面结构,对现有桥梁道路无损伤;识别算法简单、准确度高。
  • 收费站车辆排队预警系统-201811643328.X
  • 杨大勇 - 南京奥杰智能科技有限公司
  • 2018-12-29 - 2019-04-12 - G08G1/065
  • 本发明涉及智能交通管理,具体为收费站车辆排队预警系统,其包括路况监测装置、管理工作站和监控终端,路况监测装置用于获取收费站处的交通信息,并传输至管理工作站,交通信息包括收费站处的排队长度;管理工作站用于接收来自路况监测装置的交通信息,并向监控终端发送交通信息;管理工作站根据收费站处的排队长度生成预警信息,并将预警信息发送至监控终端;监控终端接收来自管理工作站的交通信息和预警信息,并响应于预警信息发出预警信号;在收费站处的排队长度较长从而存在发生拥堵的威胁时,向管理人员发出预警信号,提醒管理人员及时做出应对措施。
  • 一种单车道的车流量统计方法、装置、设备和存储介质-201910095079.3
  • 张谅;赵铁刚 - 厦门精益远达智能科技有限公司
  • 2019-01-31 - 2019-04-12 - G08G1/065
  • 本发明提供了一种单车道的车流量统计方法、装置、设备和存储介质,方法包括:通过调频连续波毫米波雷达采集目标车道的反射信号,将反射信号与本振信号进行混频以获取中频信号;其中,本振信号为调频连续波毫米波雷达自产生的一个时刻与发射信号同频率的信号。根据中频信号,获取目标车辆的位置信息和速度信息。根据目标车辆的位置信息和速度信息,通过跟踪算法对目标车道内的所述目标车辆进行跟踪,用以统计在预定时间内的通过目标车道内的车流量。
  • 一种用于统计车流量的智能监测系统-201811521969.8
  • 李心磊 - 江苏润捷信息科技发展有限公司
  • 2018-12-13 - 2019-04-02 - G08G1/065
  • 一种用于统计车流量的智能监测系统,包括由固定设置在道路两旁的两根支撑立柱和固定连接在两根立柱顶端之间的横梁,所述横梁的下端对应若干个行车道的位置安装有与其相对应的感应面朝下的若干个测距传感器;若干个测距传感器分别为测距传感器1、测距传感器2至测距传感器N;所述横梁上还设置有中央处理器、GPS定位模块、无线发送模块及与若干个测距传感器相对应设置的若干个计数器,若干个计数器分别为计数器1、计数器2至计数器N;所述中央处理器分别与GPS定位模块、无线发送模块、若干个测距传感器和若干个计数器连接。该系统能快速地对车流量进行统计,其统计精度高,且能节省人力的消耗。
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