高速公路收费站下道交通流量预测方法技术

本发明专利技术属于交通数据分析技术领域，公开了一种高速公路收费站下道交通流量预测方法，包括如下步骤：提取影响两收费站间流量转移关系的特征，将特征进行处理，利用数学语言进行表示；对提取并处理后的特征进行分析聚类；计算不同时间窗下的上道收费站和下道收费站之间的OD分流比例；确定目标收费站与其相关收费站的OD分流比例的最优时间窗；计算最优时间窗下上道收费站和下道收费站之间的OD分流比例；通过历史数据学习获得的特征与OD分流比例的关系；提取与目标收费站相关的各个收费站上道信息的特征参数，根据所获得的关系，获取各收费站与目标收费站间的OD分流比例；根据上道收费站的上道流量预测下道收费站的下道流量；获得下道收费站的下道流量；本发明专利技术算法稳定性好、预测精度高。

【技术实现步骤摘要】
高速公路收费站下道交通流量预测方法
本专利技术属于交通数据分析
，具体涉及一种交通流量预测方法。
技术介绍
高速公路自20世纪90年代起在我国得到了突飞猛进的发展，以其本身固有的特点和优势，在现代交通运输中占有极为重要的地位和作用。然而与之相应的，随着我国各地经济互动越来越频繁，行驶在城际高速公路和环城高速公路上的车辆也越来越多，导致高速公路上的道路拥堵情况愈加严重。准确地预测高速公路收费站下道流量，掌握高速公路收费站间流量关系，有利于交管部门和营运部门合力管控，交管部门可以进行限流、交通管制，保证主线上车辆数低于饱和，有效避免拥堵；营运部门可以通过预测结果进行收费站车道及收费员资源合理配置，低峰期避免资源浪费，高峰期可提前做好应对措施，启动应急预案。同时，也能够为出行者提供有效的路径诱导服务。因此如何选用合适的模型刻画收费站间流量关系，预测收费站的下道流量，具有十分重要的意义。通过查阅相关专利和论文，发现现有高速公路收费站下道交通流量预测方法主要有：现有技术一：专利CN104269055A使用ARMA模型将历史收费站流量数据进行时间序列回归得到目标收费站流量预测值。这种方法计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.高速公路收费站下道交通流量预测方法，其特征在于：包括如下步骤：1)提取影响两收费站间流量转移关系的特征，将特征进行处理，利用数学语言进行表示；2)对步骤1)提取并处理后的特征进行分析聚类；3)计算不同时间窗下的上道收费站和下道收费站之间的OD分流比例；4)根据步骤3)的结果，确定目标收费站与其相关收费站的OD分流比例的最优时间窗；5)根据步骤4)的结果，计算最优时间窗下上道收费站和下道收费站之间的OD分流比例；6)通过历史数据学习步骤1)所获得的特征与步骤5)所获得的OD分流比例的关系；7)提取与目标收费站相关的各个收费站上道信息的特征参数，根据步骤6)所获得的关系，获取各收费站与目标收费...

【技术特征摘要】
1.高速公路收费站下道交通流量预测方法，其特征在于：包括如下步骤：1)提取影响两收费站间流量转移关系的特征，将特征进行处理，利用数学语言进行表示；2)对步骤1)提取并处理后的特征进行分析聚类；3)计算不同时间窗下的上道收费站和下道收费站之间的OD分流比例；4)根据步骤3)的结果，确定目标收费站与其相关收费站的OD分流比例的最优时间窗；5)根据步骤4)的结果，计算最优时间窗下上道收费站和下道收费站之间的OD分流比例；6)通过历史数据学习步骤1)所获得的特征与步骤5)所获得的OD分流比例的关系；7)提取与目标收费站相关的各个收费站上道信息的特征参数，根据步骤6)所获得的关系，获取各收费站与目标收费站间的OD分流比例；8)根据上道收费站的上道流量预测下道收费站的下道流量；9)获得下道收费站的下道流量。2.如权利要求1所述的高速公路收费站下道交通流量预测方法，其特征在于：所述步骤1)中，通过GBRT模型输出每个变量对于预测结果的重要程度，删除重要程度小于阈值的特征。3.如权利要求2所述的高速公路收费站下道交通流量预测方法，其特征在于：所述2)中，利用模糊C均值聚类的方法对步骤1)提取并处理后的特征进行分析聚类。4.如权利要求3所述的高速公路收费站下道交通流量预测方法，其特征在于：所述3)具体包括如下步骤：31)找出不同时间窗T下的下道车辆数N，统计行程时间τ；32)拟合行程时间τ的分布；33)排除个体车辆过快或者过慢的极端情况，在置信度为95％的条件下，确定置信区间的上界τ1和下界τ0；34)通过下式，计算不同时间窗T下的上道收费站i和下道收费站j之间的OD分流比例αij：其中，t0为下道收费站j统计下道车流量的起始时刻；T为下道收费站j统计下道车流量的时间窗；τ0为一定置信度下行程时间的下界；τ1为一定置信度下行程时间的上界；Qj(t0,t0+T)为t0到t0+T时段内下道收费站j的下道流量；Qi(t0-τ1,t0+T-τ0)为t0-τ1到t0+T-τ0时段内上道收费站i的上道流量；αij为一定时间窗下，上道收费站i上道的车从下道收费站j下道的比例，称为上道收费站i和下道收费站j收费站之间的OD分流比例。5.如权利要求4所述的高速公路收费站下道交通流量预测方法，其特征在于：所述步骤4)具体包括如下步骤：41)通过下式，获取步骤3中利用模糊C均值聚类的方法聚类后的同一类中不同时间窗T下的OD分流比例αij的变异系数C.Vα：其中，C.Vα为OD分流比例变异系数，用于描述数据的离散度；OD分流比例的标准差：OD分流比例的均值：42)判断时间窗Tij是否为为上道收费站i和下道收费站j之间OD分流比例离散度最小的时间窗；43)重复上述步骤41)、步骤42)，确定上道收费站i(i＝1,2...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙棣华，赵敏，郑林江，和婧，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50