[发明专利]一种城市道路交通状况组合预测方法

摘要

本发明公开了一种城市道路交通状况组合预测方法。本发明首先采用最大最小方法估算当前时刻交通状况序列和邻近同周日同时刻的交通状况序列之间交通流量和平均速度的周相似度，如果周相似度在可接受范围，则利用周相似度推算下一时刻的交通流量和平均速度；如果周相似度不在可接受范围，则采用基于分形理论的预测算法计算预测时刻的交通流量和平均速度；最后，采用相对评价法估算当前路段预测时刻的交通拥堵指数。本发明中分形维数的算法以结构函数法为基础，考虑了以预测时刻为基准的不同时间间隔的交通状况情况，并以特殊加权系数进行了修复。本发明具有计算量弹性大、预测精度高、输出的交通状况数据全面的优点。

主权项

1.一种城市道路交通状况组合预测方法，其特征在于，通过以下步骤来实现：a).设当前时刻为t时刻，要预测t+Δt时刻的交通状况，从t时刻开始向前获取α个时刻的交通状况数据，组成当前t时刻交通状况序列Zt＝{zt‑(α‑1)Δt，zt‑(α‑2)Δt，...，zt‑2Δt，zt‑Δt，zt}，其中每个时刻的交通状况数据zi＝[qi，vi]，t‑αΔt+Δt≤i≤t，qi表示i时刻的交通流量，vi表示i时刻的平均速度；b).从历史数据库中选取m个邻近的同周日同时刻的交通状况序列，并组成集合A＝{Z1t，Z2t,...，Zmt}，其中Zjt＝{zj(t‑(α‑1)Δt)，zj(t‑(α‑2)Δt),...,zj(t‑2Δt),zj(t‑Δt),zj(t)}，1≤j≤m，表示集合A中第j个同周日同时刻的交通状况序列；zj(i)＝[qj(i)，vj(i)]，t‑αΔt+Δt≤i≤t，qj(i)表示第j个同周日同时刻交通状况序列中i时刻的交通流量，vj(i)表示第j个同周日同时刻交通状况序列中i时刻的平均速度；c).用最大最小方法计算当前t时刻交通状况序列与m个同周日同时刻的交通状况序列交通状况之间的周相似度，其通过步骤c‑1)至步骤c‑2)来实现：c‑1).计算交通流量的周相似度，根据公式(1)计算当前t时刻交通状况序列与m个同周日同时刻的交通状况序列之间交通流量的周相似度Rqj：式中，1≤j≤m，0≤i≤α‑1；c‑2).计算平均速度的周相似度，根据公式(2)计算当前t时刻交通状况序列与m个同周日同时刻的交通状况序列之间平均速度的周相似度Rvj：式中，1≤j≤m，0≤i≤α‑1；d).利用公式(3)对m个同周日同时刻的交通状况序列进行筛选，Rqj≥Sq∩Rvj≥Sv   (3)式中，Sq表示交通流量周相似度的门限值，Sv表示平均速度周相似度的门限值；将所有满足公式(3)的交通状况序列构成集合B＝{Z1t，Z2t，...，Zht}，Zxt＝{zx(t‑(n‑1)Δt)，zx(t‑(n‑2)Δt),...,zx(t‑2Δt),zx(t‑Δt),zx(t)}表示集合B中第x个同周日同时刻的交通状况序列，1≤x≤h；如果有满足公式(3)的序列，即h＞0时，则执行步骤e)，以计算待预测时刻t+Δt的交通流量和平均速度；如果集合B中不存在符合要求的交通状况序列，则执行步骤f)；e).根据公式(4)和公式(5)分别计算预测时刻t+Δt的交通流量预测值q′t+Δt和平均速度的预测值v′t+Δt：其中，Rqx、Rvx分别表示当前t时刻的交通状况序列与集合B中第x个交通状况序列之间交通流量的周相似度、平均速度的周相似度；qx(t+Δt)、vx(t+Δt)分别为集合B中第x个交通状况序列t+Δt时刻的交通流量的实际值、平均速度的实际值；然后执行步骤g)；f).采用基于分形理论的算法计算预测时刻t+Δt的交通流量和平均速度的预测值；g).然后，通过公式(6)计算出t+Δt预测时刻当前路段的车辆密度：k′t+Δt＝qt+Δt/v′t+Δt   (6)设当前路段的交通拥堵密度为K_stop，其取值范围为K_smooth表示当前路段的最佳密度，其取值范围为则根据相对评价法计算t+Δt预测时刻当前路段的交通拥堵指数B′_t+Δt，公式如下：h).输出t+Δt预测时刻当前路段交通状况预测向量R′t+Δt＝[q′t+Δt,v′t+Δt,k′t+Δt,B′t+Δt]。