The invention discloses a method of traffic congestion probability prediction based on user feedback mechanism, which includes four steps: determining the influencing factor coefficient of traffic flow, determining the prediction and correction method of traffic flow, determining the method of using probability to predict traffic congestion, and determining the method of modifying traffic congestion index. In this method, the revised historical traffic data is used as the base traffic volume to improve the accuracy of traffic flow prediction and establish a good foundation for accurate prediction. The method of the invention adjusts the forecasting result by considering the driver's feedback to the release of the traffic congestion index, has high forecasting accuracy, strong adaptability and high practicability. Moreover, this method calculates the probability of congestion state, enriches the form of prediction results, makes the results more direct, the congestion prediction model more novel, improves the reliability of prediction, and provides more practical reference for drivers'travel.
【技术实现步骤摘要】
一种基于用户反馈机制的交通拥堵概率预报的方法
本专利技术涉及城市道路交通拥堵预报
,特别是涉及一种基于用户反馈机制的交通拥堵概率预报的方法。
技术介绍
交通预报是指对城市局部或全部路网上未来一段时间内的交通状况按照事先制定的系统评价体系进行科学评价,并将评价结果以交通指数的形式客观地发布给驾驶员,为驾驶员的主观出行决策提供参考依据。交通预测和交通预报是不同的概念,交通预测只是交通预报的一个环节,交通预报不但要对路网上未来一段时间内的交通状况进行预测,而且要将预测结果以交通指数的形式发布给驾驶员,而驾驶员又会根据预报情况和实际需要做出相应改变。驾驶员的路径选择会影响到车流量,从而影响到预测结果,这其中存在复杂的相互影响关系。近年来,随着城市的发展,国民经济的快速增长,城市道路交通问题逐渐突显,愈发严峻,交通拥堵问题已经影响了我们的日常生活,成为亟待解决的问题之一。如今,各城市已经出台了一些缓解交通拥堵问题的措施,比如可变情报板等提醒驾驶员前方道路状况,提前告知驾驶员前方道路拥堵状况。但在一般情况下,驾驶员发现前方是拥堵区域时,往往没有足够的时间和空间做出调整,驾驶员只能走拥堵路线。因此,对于驾驶员来说,可变情报板的实时数据远远不能满足要求,能够提前知道出现拥堵的准确时间和路段才能对驾驶员的出行提供指导,这需要准确的交通信息预报。为此,东南大学李东亚等提出的基于用户反馈机制的交通拥堵概率预报方法为交通拥堵预报技术提出了一种切实可行的新方案。通过将交通预报的信息提前发布给驾驶员,驾驶员根据所得信息提前进行线路调整或是出行方式的改变,减少堵在路上的概率,从而 ...
【技术保护点】
1.一种基于用户反馈机制的交通拥堵概率预报的方法,具体步骤如下,其特征在于:步骤1,确定影响交通流的不同种类参数的系数,将参数分为常态影响因素对应的参数和特殊影响因素对应的参数,常态影响因素是指每天都会对所有路段交通流量产生影响的因素;特殊影响因素是指在某个特定时间段在某个地段产生影响的因素,不同种类参数的确定公式如下:
【技术特征摘要】
1.一种基于用户反馈机制的交通拥堵概率预报的方法,具体步骤如下,其特征在于:步骤1,确定影响交通流的不同种类参数的系数,将参数分为常态影响因素对应的参数和特殊影响因素对应的参数,常态影响因素是指每天都会对所有路段交通流量产生影响的因素;特殊影响因素是指在某个特定时间段在某个地段产生影响的因素,不同种类参数的确定公式如下:其中,k为影响因素对交通量的影响的总系数,q′为历史流量的记录值,q0′为历史流量的基准值且不受影响因素影响的流量值,ki为每一种具体因素对流量的影响系数,ai为各因素之间对总系数k的权重,使用控制变量法,分别计算各个因素对应的ki的值,ai的确定使用经验法结合历史数据修正即可得到,从而计算可得各个因素对交通流量的影响大小;步骤2,交通流量的预测与修正,即预测基础交通流量和根据特殊影响因素的修正预测的流量,根据已经确定的参数对收集得到的历史交通流量进行去参数化处理,建立非节假日的基础流量数据库和节假日的基础流量数据库,预测时先判断预测的日期是否为节假日,若为节假日,则使用节假日基础流量数据库进行预测;反之,则用非节假日基础流量数据库进行预测,节假日和非节假日数据库的处理方法相同,这里使用去除影响因素干扰的历史数据,通过统计学模型得到预测时段的基础流量数据q0,根据历史数据中的流量q′以及影响因素对应的值,结合由上一步骤中求得的参数k的计算方法得到该历史数据对应的k值,计算无参数影响下的历史数据基准流量值的公式为:其中,q′为观测到的历史流量值,q0′为该时段的基准流量值,即不受影响因素影响的流量值,k为影响因素对交通量的影响的总系数,确定去参数化之后得到的历史流量数据基本只包含时间因素,所以使用时间统计模型计算预测时段的基准流量值q0=f(q0′),这里可采用使用广泛的指数平滑趋势模型计算q0,然后计算预测时段的对应的k值...
【专利技术属性】
技术研发人员:王炜,李东亚,卢慕洁,徐浠鹏,罗晨伟,
申请(专利权)人:东南大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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