專利名稱：大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及交通數(shù)據(jù)的處理及監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，城市中的交通流檢測器的數(shù)量在不斷增加，可以為道路交通管理者和出行者提供越來越豐富的歷史和實時交通流信息。同時利用歷史和實時交通信息對未來交通狀況進(jìn)行預(yù)測，一方面可以使交通管理者針對即將發(fā)生的交通擁堵提前采取有效的管理措施，從而避免大范圍擁堵的發(fā)生或減輕擁堵程度，另一方面可以使交通出行者有針對性地選擇出行路線和出行時間，有效地避開擁堵區(qū)域和擁堵時間，提高出行效率，節(jié)省出行時間。此外，由于交通網(wǎng)絡(luò)的特性，交通網(wǎng)絡(luò)中的不同地點的交通流之間有明顯的空間關(guān)系，而同一地點的交通流之間具有類似的時間特性，因此，當(dāng)前地點、臨近地點的實時和歷史檢測數(shù)據(jù)為當(dāng)前地點交通流的預(yù)測提供了豐富的信息。但是，由于道路交通流的時變性、非線性和高度的不確定性，常規(guī)的僅僅依靠數(shù)學(xué)模型的預(yù)測方法和系統(tǒng)無法滿足大規(guī)模道路網(wǎng)實時交通流特性預(yù)測的預(yù)測需求。目前在道路交通流預(yù)測中主要存在如下問題:I)在預(yù)測模型的輸入中往往僅僅考慮某一種數(shù)據(jù)類型，例如，當(dāng)前地點的實時數(shù)據(jù)，而未能充分挖據(jù)交通流時空關(guān)系中所隱含的規(guī)律。2)預(yù)測模型的實效性不高，在預(yù)測一兩個地點時具有良好的效率，而在處理大城市的交通網(wǎng)絡(luò)的成百上千的地點的實時預(yù)測方面難以滿足交通管理及交通信息服務(wù)的實時性要求。3)缺乏有效的實時動態(tài)應(yīng)用的系統(tǒng)和技術(shù)，而對這些問題的解決將為提聞智能交通系統(tǒng)管理和服務(wù)水平具有重要意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的旨在至少解決上述的技術(shù)缺陷之一。為此，本發(fā)明的目的在于提出一種大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)，包括:多個交通流參數(shù)檢測器，用于采集表征路況的多個交通流參數(shù)；數(shù)據(jù)融合模塊，用于對所述表征路況的多個交通流參數(shù)進(jìn)行融合；交通流參數(shù)預(yù)測模塊，用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和融合數(shù)據(jù)對下個時間段的路況進(jìn)行預(yù)測以得到預(yù)測路況信息；交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊，用于對所述表征路況的多個交通流參數(shù)和所述預(yù)測路況信息進(jìn)行對比，以根據(jù)比對結(jié)果對所述預(yù)測路況信息進(jìn)行調(diào)整；交通地理信息平臺，用于顯示道路交通流的當(dāng)前狀況和預(yù)測狀態(tài)；以及交通流狀態(tài)分類評價模塊，用于根據(jù)所述表征路況的多個交通流參數(shù)對當(dāng)前時間段的路況進(jìn)行評價，以根據(jù)評價結(jié)果和預(yù)測路況信息對多個道路進(jìn)行管控。本 發(fā)明的一個實施例中，所述交通流參數(shù)預(yù)測模塊還用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和所述融合數(shù)據(jù)生成交通流參數(shù)預(yù)測模型。
本發(fā)明的一個實施例中，所述交通參數(shù)預(yù)測模型的生成通過如下方式:通過移動平面自回歸模型和歷史數(shù)據(jù)預(yù)測某時刻的第一交通流參數(shù)值；通過傅立葉變換的方法和預(yù)測地點的交通流參數(shù)預(yù)測某時刻的第二交通流參數(shù)值；通過非參數(shù)回歸模型，并利用預(yù)測地點的實時時間序列數(shù)據(jù)、預(yù)測點同類日期的歷史數(shù)據(jù)、預(yù)測點周邊地點的時間序列數(shù)據(jù)得到某時刻的第三交通流參數(shù)值；根據(jù)所述第一至第三交通流參數(shù)值得到所述交通參數(shù)預(yù)測模型；以及根據(jù)所述交通參數(shù)預(yù)測模型對所述下個時間段的路況進(jìn)行預(yù)測以得到預(yù)測路況信息。本發(fā)明的一個實施例中，所述交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊具體包括:獲得單元，用于根據(jù)所述表征路況的多個交通流參數(shù)及預(yù)測路況信息得到最近k個時刻對應(yīng)的預(yù)測模型的預(yù)測誤差；計算單元，用于根據(jù)所述預(yù)測誤差，并利用貝葉斯決策的方法計算所述預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)；以及學(xué)習(xí)單元，用于根據(jù)所述預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。本發(fā)明的一個實施例中，所述交通流狀態(tài)分類評價模塊還用于根據(jù)多個路況的交通流參數(shù)和對應(yīng)的預(yù)測路況信息對城市道路網(wǎng)絡(luò)中的點、段和區(qū)域交通狀態(tài)進(jìn)行臨界值的確定和狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)的劃分，并進(jìn)行管控。本發(fā)明的一個實施例中，所述大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)的多個模塊間的數(shù)據(jù)的傳輸、保存、處理通過多個服務(wù)器完成。本發(fā)明的一個實施例中，所述多個服務(wù)器包括數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、計算服務(wù)器、GIS服務(wù)器和Web服務(wù)器。本發(fā)明的一個實施例中，所述交通流參數(shù)包括交通流的流量、速度和占有率。根據(jù)本發(fā)明實施 例的系統(tǒng)，通過實時采集的交通流參數(shù)和道路交通流的時空關(guān)系預(yù)測下一個時間段的路況信息，并根據(jù)多個不同路段、區(qū)域的路況預(yù)測信息對相應(yīng)的路段或區(qū)域進(jìn)行管控。本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。


本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中:圖1為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；圖2為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)的示意圖；圖3為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖4為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的交通流參數(shù)預(yù)測模塊的預(yù)測示意圖。
具體實施例方式下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能解釋為對本發(fā)明的限制。
圖1為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明實施例的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)包括多個參數(shù)檢測器100、數(shù)據(jù)融合模塊200、交通流參數(shù)預(yù)測模塊300、交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊400、交通地理信息平臺500和交通流狀態(tài)分類評價模塊600。多個參數(shù)檢測器100用于采集多個路況的交通流參數(shù)。數(shù)據(jù)融合模塊200用于對多個路況的交通流參數(shù)進(jìn)行融合。具體地，數(shù)據(jù)融合模塊200的對各種不同道路斷面交通流的多個參數(shù)檢測器所上傳的實時交通流參數(shù)進(jìn)行異常數(shù)據(jù)修正、錯誤數(shù)據(jù)剔除、缺失數(shù)據(jù)補充，其中，交通流參數(shù)包括交通流的流量、速度和占有率。在本發(fā)明的一個實施例中，數(shù)據(jù)融合模塊200利用不同檢測點的數(shù)據(jù)針對每個檢測點建立對應(yīng)該檢測點的不同特征日，例如，周一至周日、特殊節(jié)假日等的交通流變化曲線圖式以及流量、速度、密度(占有率)三參數(shù)之間的多相交通流模型，并設(shè)置各參數(shù)的計數(shù)時段，例如，設(shè)置為5分鐘，利用曲線圖式和多相交通流模型對檢測設(shè)備上傳的實時交通流參數(shù)進(jìn)行是否異常數(shù)據(jù)及錯誤數(shù)據(jù)的判斷。之后，利用歷史數(shù)據(jù)結(jié)合交通流變化曲線圖式及多相交通流模型對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行修正、對錯誤數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，同時對于剔除后造成的缺失數(shù)據(jù)或上傳時的缺失數(shù)據(jù)利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行補充。通過數(shù)據(jù)融合模塊200對數(shù)據(jù)融合，提高了用于進(jìn)行預(yù)測的數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而為預(yù)測精度的提高奠定良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。交通流參數(shù)預(yù)測模塊300用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和融合數(shù)據(jù)對下個時間段的路況進(jìn)行預(yù)測以得到預(yù)測路況信息。在本發(fā)明的一個實施例中，交通流參數(shù)預(yù)測模塊還用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和融合數(shù)據(jù)生成交通參數(shù)預(yù)測模型。交通流參數(shù)預(yù)測模塊300利用實時采集的交通流參數(shù)和歷史數(shù)據(jù)庫中提供的歷史數(shù)據(jù)，并考慮交通流時空狀態(tài)關(guān)系，以及綜合利用不同時空范圍內(nèi)的交通流參數(shù)的實時及歷史數(shù)據(jù)對未來確定時刻的交通流狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，從而提供預(yù)測路況信息，該預(yù)測路況信息的交通流參數(shù)包括流量、速度、占有率等。如圖3所示。利用預(yù)測地點的當(dāng)前某時段內(nèi)的實時時間序列數(shù)據(jù)，主要應(yīng)用移動平均自回歸模型根據(jù)交通流的時間變化趨勢預(yù)測未來某時刻的第一交通流參數(shù)值λ;利用預(yù)測地點的預(yù)測時刻的同類日期的近期的歷史數(shù)據(jù)，主要利用傅立葉變換的方法根據(jù)預(yù)測地點交通流參數(shù)的長期發(fā)展趨勢來預(yù)測未來某時刻的第二交通流參數(shù)值九；綜合利用預(yù)測地點的實時時間序列數(shù)據(jù)、預(yù)測點同類日期的歷史數(shù)據(jù)、預(yù)測點周邊地點的時間序列數(shù)據(jù)，主要利用非參數(shù)回歸模型來預(yù)測未來某時刻的第三交通流參數(shù)值λ。交通流參數(shù)預(yù)測模塊300根據(jù)第一至第三交通流參數(shù)值得到交通參數(shù)預(yù)測模型，該預(yù)測模型可通過如下公式表示，:P = c^+/h+#3,其中，α、β和Y為三個加權(quán)系數(shù)。交通流參數(shù)預(yù)測模塊300根據(jù)交通參數(shù)預(yù)測模型對下個時間段的路況進(jìn)行預(yù)測以得到預(yù)測路況信息。交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊400用于對多個路況的交通流參數(shù)和預(yù)測路況信息進(jìn)行對比，以根據(jù)比對結(jié)果對預(yù)測路況信息進(jìn)行調(diào)整。

在本發(fā)明的一個實施例中，交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊400包括獲得單元410、計算單元420和學(xué)習(xí)單元430。
具體地，獲得單元410用于根據(jù)表征路況的多個交通流參數(shù)及預(yù)測路況信息得到最近k個時刻對應(yīng)的預(yù)測模型的預(yù)測誤差。計算單元420用于根據(jù)預(yù)測誤差，并利用貝葉斯決策的方法計算預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)。學(xué)習(xí)單元430用于根據(jù)預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。在本發(fā)明的一個實施例中，交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊400主要是根據(jù)表征路況信息的預(yù)測的交通流參數(shù)和實時采集的交通流參數(shù)，并通過對比利用貝葉斯決策的方法對預(yù)測模型的參數(shù)進(jìn)行不斷的修正，使其更加適應(yīng)道路交通流的變化并不斷提高預(yù)測模型的預(yù)測精度。交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊400的學(xué)習(xí)過程如下:在系統(tǒng)開始運行時，根據(jù)離線分析形成權(quán)重系數(shù)的初始值。然后針對當(dāng)前實時采集的交通流參數(shù)和預(yù)測路況信息，并根據(jù)最近k個時刻的交通參數(shù)預(yù)測模型的預(yù)測誤差，計算該交通參數(shù)預(yù)測模型能夠進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測的概率，由此利用貝葉斯決策的方法計算出該交通參數(shù)預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)，選取預(yù)測誤差較小的交通參數(shù)預(yù)測模型進(jìn)行學(xué)習(xí)。該交通參數(shù)預(yù)測模型越傾向于被利用的原則來進(jìn)行權(quán)重系數(shù)的更新工作，并且將更新后的權(quán)重系數(shù)返回交通參數(shù)預(yù)測模型來改善交通參數(shù)預(yù)測模型的效果。交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊400在整個系統(tǒng)的運行過程中實時運行，不斷提高大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測的精度。交通地理信息平臺500用于顯示道路交通流的當(dāng)前狀況和預(yù)測狀態(tài)。具體而言，交通地理信息平臺500實現(xiàn)對路況預(yù)測信息和實時采集的交通流的可視化顯示。交通地理信息平臺500主要利用基于空間位置的道路交通要素地理編碼技術(shù)，實現(xiàn)大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)可視化顯示的路網(wǎng)地理空間信息數(shù)據(jù)的組織，從而實現(xiàn)了空間數(shù)據(jù)的良好組織，有效的提高了大規(guī)模路網(wǎng)交通流動態(tài)預(yù)測的計算及顯示效率。交通流狀態(tài)分類評價模塊600用于根據(jù)多個路況的交通流參數(shù)對當(dāng)前時間段的路況進(jìn)行評價，以根據(jù)評價·結(jié)果和調(diào)整后的預(yù)測路況信息對多個道路進(jìn)行管控。具體地，交通流狀態(tài)分類評價模塊600根據(jù)實時采集的交通流參數(shù)和交通流參數(shù)預(yù)測模塊300提供的交通流的路況預(yù)測信息進(jìn)行道路交通網(wǎng)絡(luò)交通流狀態(tài)的分類評價工作，并且根據(jù)多個路況的交通流參數(shù)和對應(yīng)的預(yù)測路況信息對城市道路網(wǎng)絡(luò)中的點、段和區(qū)域交通狀態(tài)進(jìn)行臨界值的確定和狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)的劃分，并進(jìn)行管控。在本發(fā)明的一個實施例中，道路監(jiān)管部門可以根據(jù)交通流狀態(tài)分類評價模塊600所反饋的道路狀況信息對存在“風(fēng)險”，即特別擁堵或產(chǎn)生事故的道路即區(qū)域事先進(jìn)行監(jiān)管或增加交警人員，以提前防止類似事態(tài)的發(fā)生。而普通用戶則可以根據(jù)交通流狀態(tài)分類評價模塊600反饋的信息避開相應(yīng)的擁堵或某一時間段存在“風(fēng)險”的路段或區(qū)域。在本發(fā)明的一個實施例中，大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)的多個模塊間的數(shù)據(jù)的傳輸、保存、處理通過多個服務(wù)器完成，且該多個服務(wù)器包括數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、計算服務(wù)器、GIS服務(wù)器和Web服務(wù)器。在本發(fā)明的一個實施例中，服務(wù)器的連接及使用如下:數(shù)據(jù)庫服務(wù)器:用于(I)從數(shù)據(jù)融合模塊獲取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化成滿足預(yù)測預(yù)報系統(tǒng)要求的規(guī)范化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；(2)存儲實現(xiàn)預(yù)測預(yù)報系統(tǒng)各項功能所需要的所有基礎(chǔ)、過程以及成果性的交通流特性數(shù)據(jù)；(3)響應(yīng)其他三個服務(wù)器對交通流特性數(shù)據(jù)的讀取、寫入、更新等請求。計算服務(wù)器:用于(I)從數(shù)據(jù)服務(wù)器提取交通流特性基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，據(jù)此進(jìn)行交通流預(yù)測、路網(wǎng)動態(tài)服務(wù)水平評價、擁擠評價、交通事件預(yù)警等核心功能相關(guān)的計算任務(wù)，并將計算結(jié)果傳輸?shù)綌?shù)據(jù)服務(wù)器進(jìn)行存儲；(2)響應(yīng)來自Web服務(wù)器的針對各項計算任務(wù)的邏輯控制指令，按照請求修改各種配置信息，從而改變計算邏輯；(3)響應(yīng)來自Web服務(wù)器的計算任務(wù)指令，執(zhí)行響應(yīng)的計算任務(wù)，并將計算結(jié)果傳輸給Web服務(wù)器。GIS服務(wù)器:用于(I)存儲支持預(yù)測預(yù)報系統(tǒng)所有功能表現(xiàn)所需要的北京市路網(wǎng)GIS數(shù)據(jù)；(2)響應(yīng)來Web服務(wù)器的請求，將請求解析為相應(yīng)的GIS數(shù)據(jù)需求和交通流特性數(shù)據(jù)需求，通過數(shù)據(jù)服務(wù)器獲取交通流特性數(shù)據(jù)，將其與GIS數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，得到可視化信息，并將其傳輸給Web服務(wù)器；(3)響應(yīng)來自Web服務(wù)器的GIS信息修改指令，按照要求修改GIS信息。Web服務(wù)器:用于響應(yīng)來自網(wǎng)絡(luò)上其他終端的網(wǎng)頁瀏覽請求，將用戶請求解析為對GIS數(shù)據(jù)、交通流特性數(shù)據(jù)以及計算功能的需求，分別對其他三臺服務(wù)器發(fā)出請求，并接收相應(yīng)的返回信息，對其進(jìn)行綜合處理，形成返回給瀏覽器用戶的頁面信息。根據(jù)本發(fā)明實施例的系統(tǒng)，通過實時采集的交通流參數(shù)和道路交通流的時空關(guān)系預(yù)測下一個時間段的路況信息，并根據(jù)多個不同路段、區(qū)域的路況預(yù)測信息對相應(yīng)的路段或區(qū)域進(jìn)行管控。盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下在本發(fā)明的范 圍內(nèi)可以對上述實施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。
權(quán)利要求
1.一種大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，包括: 多個參數(shù)檢測器，用于采集表征路況的多個交通流參數(shù)； 數(shù)據(jù)融合模塊，用于對所述表征路況的多個交通流參數(shù)進(jìn)行融合； 交通流參數(shù)預(yù)測模塊，用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和融合數(shù)據(jù)對下個時間段的路況進(jìn)行預(yù)測以得到預(yù)測路況信息； 交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊，用于對所述表征路況的多個交通流參數(shù)和所述預(yù)測路況信息進(jìn)行對比，以根據(jù)比對結(jié)果對所述預(yù)測路況信息進(jìn)行調(diào)整； 交通地理信息平臺，用于顯示道路交通流的當(dāng)前狀況和預(yù)測狀態(tài)；以及交通流狀態(tài)分類評價模塊，用于根據(jù)所述表征路況的多個交通流參數(shù)對當(dāng)前時間段的路況進(jìn)行評價，以根據(jù)評價結(jié)果和調(diào)整后的預(yù)測路況信息對多個道路進(jìn)行管控。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述交通流參數(shù)預(yù)測模塊還用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和所述融合數(shù)據(jù)生成交通參數(shù)預(yù)測模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述交通參數(shù)預(yù)測模型的生成通過如下方式: 通過移動平面自回歸模型和歷史數(shù)據(jù)預(yù)測某時刻的第一交通流參數(shù)值； 通過傅立葉變換的方法和預(yù)測地點的交通流參數(shù)預(yù)測某時刻的第二交通流參數(shù)值；通過非參數(shù)回歸模型，并利用預(yù)測地點的實時時間序列數(shù)據(jù)、預(yù)測點同類日期的歷史數(shù)據(jù)、預(yù)測點周邊地點的時間序列數(shù)據(jù)得到某時刻的第三交通流參數(shù)值； 根據(jù)所述第一至第三交通流參數(shù)值得到所述交通參數(shù)預(yù)測模型；以及 根據(jù)所述交通參數(shù)預(yù)測 模型對所述下個時間段的路況進(jìn)行預(yù)測以得到預(yù)測路況信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊具體包括: 獲得單元，用于根據(jù)所述表征路況的多個交通流參數(shù)及預(yù)測路況信息得到最近k個時刻對應(yīng)的預(yù)測模型的預(yù)測誤差； 計算單元，用于根據(jù)所述預(yù)測誤差，并利用貝葉斯決策的方法計算所述預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)；以及 學(xué)習(xí)單元，用于根據(jù)所述預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述交通流狀態(tài)分類評價模塊還用于根據(jù)表征路況的多個交通流參數(shù)和對應(yīng)的預(yù)測路況信息對城市道路網(wǎng)絡(luò)中的點、段和區(qū)域交通狀態(tài)進(jìn)行臨界值的確定和狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)的劃分，并進(jìn)行管控。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)的多個模塊間的數(shù)據(jù)的傳輸、保存、處理通過多個服務(wù)器完成。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述多個服務(wù)器包括數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、計算服務(wù)器、GIS服務(wù)器和Web服務(wù)器。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述交通流參數(shù)包括車流的流量、速度和占有率。
全文摘要
本發(fā)明提出一種大規(guī)模路網(wǎng)交通流實時動態(tài)預(yù)測系統(tǒng)。包括交通流檢測器，用于采集多個路況的交通流參數(shù)；數(shù)據(jù)融合模塊用于對交通流參數(shù)進(jìn)行融合；交通流參數(shù)預(yù)測模塊用于根據(jù)歷史和融合數(shù)據(jù)對下個時間段的路況進(jìn)行預(yù)測；交通流預(yù)測模型學(xué)習(xí)模塊，用于對實測交通流參數(shù)和預(yù)測信息進(jìn)行對比，以根據(jù)比對結(jié)果對預(yù)測模型進(jìn)行調(diào)整；交通地理信息平臺用于顯示道路交通流的當(dāng)前和預(yù)測狀態(tài)；交通流狀態(tài)分類評價模塊，用于根據(jù)多個交通流參數(shù)對當(dāng)前及預(yù)測的路況進(jìn)行評價，以根據(jù)評價結(jié)果和預(yù)測信息對道路進(jìn)行管控。根據(jù)本發(fā)明實施例的系統(tǒng)，通過實時采集的交通流參數(shù)和道路交通流的時空關(guān)系預(yù)測路況信息，并根據(jù)預(yù)測信息對相應(yīng)的路段或區(qū)域進(jìn)行管控。
文檔編號G08G1/01GK103247177SQ201310190379
公開日2013年8月14日 申請日期2013年5月21日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月21日
發(fā)明者陸化普, 郭敏, 李瑞敏, 王明哲 申請人:清華大學(xué), 北京市公安局公安交通管理局