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原文传递 一种时空关联度与SVR结合的高速公路短时流量预测方法
专利名称: 一种时空关联度与SVR结合的高速公路短时流量预测方法
摘要: 本发明公开了一种时空关联度与SVR结合的高速公路短时流量预测方法,包括:确定待预测的目标断面i和多个上游断面j;获取目标断面i以及多个上游断面j在时刻t所对应的时段Tt内的交通流量原始数据序列;对时刻t所对应的时段Tt内的交通流量原始数据序列进行预处理;计算交通流量原始数据序列与历史状态矩阵的时空关联度;对目标断面下一检测周期的流量进行预测,得到预测结果qi‑D(t+T);训练得到支持向量机回归模型;用支持向量机回归模型对测试样本集进行预测,输出预测结果qi‑SVR(t+T);将预测结果qi‑D(t+1)、qi‑SVR(t+1)进行加权融合,得到最终的预测结果。本发明将高速公路路段交通流的时空关联特性与支持向量机回归(SVR)结合,提高高速公路路段流量的预测精度。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 重庆;50
申请人: 重庆大学
发明人: 赵敏;孙棣华;郑林江;陈雪
专利状态: 有效
发布日期: 2019-01-01T00:00:00+0800
申请号: CN201810785606.9
公开号: CN108922183A
代理机构: 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228
代理人: 武君
分类号: G08G1/01(2006.01)I;G;G08;G08G;G08G1;G08G1/01
申请人地址: 400044 重庆市沙坪坝区正街174号
主权项: 1.一种时空关联度与SVR结合的高速公路短时流量预测方法,其特征在于,包括以下步骤:确定待预测的目标断面i,记当前时刻为t,预测时长为T,选择与目标断面i在t+T时刻的流量相关的多个上游断面j;获取目标断面i以及多个上游断面j在时刻t所对应的时段Tt内的交通流量原始数据序列;对目标断面i以及多个上游断面j在时刻t所对应的时段Tt内的交通流量原始数据序列进行预处理;计算当前时刻t上游断面j所对应的时段Tt内的交通流量原始数据序列与历史状态矩阵的时空关联度;对目标断面下一检测周期的流量进行预测,得到预测结果qi‑D(t+T);选择目标断面i与t时刻相邻的前n个检测周期的数据作为支持回归机的输入来训练得到支持向量机回归模型;用支持向量机回归模型进行预测,输出预测结果qi‑SVR(t+T);将预测结果qi‑D(t+1)、qi‑SVR(t+1)进行加权融合,得到最终的预测结果。
所属类别: 发明专利
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