[发明专利]一种基于RFID电子车牌数据的行程时间预测方法在审
| 申请号： | 201810550232.2 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN108564793A | 公开（公告）日： | 2018-09-21 |
| 发明（设计）人： | 郑林江;刘卫宁;秦江灵;孙棣华 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G08G1/042 | 分类号： | G08G1/042;G06K17/00 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 武君 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于RFID电子车牌数据的行程时间预测方法，包括：步骤1.通过RFID电子车牌历史数据计算路段r在时间段p的路段行程时间的估计值Trp，以及计算位于路段r两端的RFID采集点A、B在各历史时间段通过的车流量数据vA(p)和vB(p)；步骤2.构造特征向量，通过步骤1中计算得到路段r在间段p的行程时间估计值Trp以及车流量数据vA(p)和vB(p)，进行特征向量的构造；步骤3.根据步骤2计算得到路段r在时间段p的特征向量xrp，然后计算特征向量xrp与路段r的所有历史特征向量之间的距离；步骤4.对路段r在时间段p的特征向量xrp在历史数据集中K个最近邻的特征向量所对应的值进行加权估计得到路段r在时间段p的路段行程时间预测值TP(p)。 | ||
| 搜索关键词： | 路段 特征向量 时间段 行程时间预测 电子车牌 车流量数据 历史数据 构造特征向量 计算特征向量 历史特征向量 历史时间段 时间估计 采集点 最近邻 加权 | ||
【主权项】：
1.一种基于RFID电子车牌数据的行程时间预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1.通过RFID电子车牌历史数据计算路段r在时间段p的路段行程时间的估计值Trp，以及计算位于路段r两端的RFID采集点A、B在各历史时间段通过的车流量数据vA(p)和vB(p)；步骤2.构造特征向量，通过步骤1中计算得到路段r在间段p的行程时间估计值Trp以及车流量数据vA(p)和vB(p)，进行特征向量的构造；步骤3.根据步骤2计算得到路段r在时间段p的特征向量xrp，然后计算特征向量xrp与路段r的所有历史特征向量之间的距离；步骤4.对路段r在时间段p的特征向量xrp在历史数据集中K个最近邻的特征向量所对应的值进行加权估计得到路段r在时间段p的路段行程时间预测值TP(p)。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆大学，未经重庆大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810550232.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：车辆超载监控方法及系统
- 下一篇：一种基于定位系统的电动自行车检测系统
