The invention relates to a highway holiday traffic flow prediction method based on multi-variable grey model, which comprises the following steps: collecting vehicle information and external variables in and out of toll stations of highway, and pretreating vehicle information and external variables; establishing a grey dynamic pretreatment model based on the pretreated data; and The model is used to predict the traffic flow, and the precision of the model is checked according to the relative error, variance ratio and small error probability. The invention can adjust and transform parameters according to actual needs to achieve different prediction objectives, has strong practicability, is suitable for expressway traffic flow prediction in various situations and regions, and provides reference convenience for traffic management departments in various places.
【技术实现步骤摘要】
一种基于多变量灰色模型的高速公路节假日车流量预测方法
本专利技术属于智能交通
，具体涉及一种基于多变量灰色模型的高速公路节假日车流量预测方法。
技术介绍
随着社会经济的不断发展，高速公路成为连接各城市间交通脉络的关键因素，其拥堵程度也成为与国家经济建设休戚相关的制约点，因此对交通流量的预测的必要性日益凸显。目前，对车流量预测的研究已有较多成果，例如采用时间序列预测技术、神经网络等方法来建立模型，在实现车流量预测上也有良好的表现。但对于实行7座及以下客车实行免费的节假日来说，数据产生了一定的变化，专门针对该现象进行的车流量预测却少之又少，故本专利技术的侧重点在于对高速公路的节假日车流量进行预测。节假日的高速公路车流量呈现出了与平时不同的数据特点，即节假日前后开始出现流量增加的迹象，大交通流量可能会在整个假期中持续，若突发事故，可能造成高速公路车流量的突变。灰色模型是揭示系统内部事物连续发展变化过程，用离散的时间序列数据建立近似连续的微分方程的模型，它适用于预测变化趋势较为明显的时间序列，对随机波动性大的时间序列则效果不是太好，而马尔科夫链的理论适用于随机过程的...
【技术保护点】
1.一种基于多变量灰色模型的高速公路节假日车流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集高速公路收费站进出车辆信息和外部变量，并对车辆信息和外部变量进行预处理；S2、根据预处理后的数据建立灰色动态预处理模型，并对模型进行车流量预测；S3、根据相对误差、方差比和小误差概率三个数理统计值对车流量预测结果进行模型精度检验。
【技术特征摘要】
1.一种基于多变量灰色模型的高速公路节假日车流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集高速公路收费站进出车辆信息和外部变量，并对车辆信息和外部变量进行预处理；S2、根据预处理后的数据建立灰色动态预处理模型，并对模型进行车流量预测；S3、根据相对误差、方差比和小误差概率三个数理统计值对车流量预测结果进行模型精度检验。2.根据权利要求1所述的基于多变量灰色模型的高速公路节假日车流量预测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：S11、采集高速公路收费站进出车辆信息和对应的外部变量，所述外部变量包括天气情况、收费站车道数、收费口数和突发事件；S12、按照时间间隔统计每个时间段内的车流量；S13、将各个时段内的车流量、天气情况、收费站车道数、...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈非，张凤荔，李凯，王瑞锦，杨婉懿，翟嘉伊，叶琳，蒋贵川，陈学勤，高强，刘崛雄，张雪岩，唐晨，刘行，
申请(专利权)人：四川高路交通信息工程有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51
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