基于宏观数据与个体活动模拟的交通需求预测交通模型制造技术

本发明专利技术涉及货运交通需求预测技术领域，并公开了基于宏观数据与个体活动模拟的交通需求预测交通模型，包括宏观数据分析模块

【技术实现步骤摘要】
基于宏观数据与个体活动模拟的交通需求预测交通模型


[0001]本专利技术涉及货运交通需求预测
，尤其涉及基于宏观数据与个体活动模拟的交通需求预测交通模型
。

技术介绍

[0002]传统的货运交通需求预测方法主要基于经验统计分析和调查调查研究，这些方法往往缺乏对宏观数据和个体行为的综合分析，无法准确预测混合交通模式下的货运交通需求，同时，传统的方法通常只能提供静态的需求预测结果，难以捕捉到时空变化的动态特性，其具体不足如下：
(1)
缺乏对宏观数据的综合利用：现有方法在货运交通需求预测中往往只依赖于部分宏观数据，无法充分利用城市交通大数据信息源；
(2)
忽略个体活动模拟的影响：现有方法忽视了个体活动模式对货运交通需求的影响，因此无法准确预测个体活动行为对交通需求的影响；
(3)
静态预测结果的局限性：现有方法基于静态数据分析，无法捕捉到交通需求随时间和空间变化的动态特性，预测结果的准确性有限
。
[0003]所以，需要设计基于宏观数据与个体活动模拟的交通需求预测交通模型来解决上述问题
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于宏观数据与个体活动模拟的交通需求预测交通模型
。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]基于宏观数据与个体活动模拟的交通需求预测交通模型，包括：
[0007]宏观数据分析模块：该模块利用城市交通大数据信息源，综合分析各种宏观数据，包括人口分布
、
道路网络数据
、
公共交通数据，以提取与货运交通需求相关的特征；
[0008]个体活动模拟模块：该模块通过对个体的出行行为进行模拟，包括居民的日常出行和货物的运输活动，考虑交通出行目的
、
出行时间段因素，以捕捉个体活动模式对货运交通需求的影响；
[0009]混合交通模型构建模块：该模块将宏观数据分析结果与个体活动模拟结果进行融合，构建混合交通模型，以预测不同时间段和区域的货运交通需求；
[0010]动态需求模拟模块：该模块基于时间和空间的变化规律，利用历史数据和监测数据对交通需求进行动态建模，提供实时的货运交通需求预测结果
。
[0011]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述宏观数据分析模块包括：
[0012]数据采集单元：负责从各种数据源获取宏观数据，包括人口分布
、
道路网络数据
、
公共交通数据
、
货运数据，这些数据来自城市交通管理部门
、
统计局
、
电子地图
、
传感器；
[0013]数据预处理单元：收集到的宏观数据可能存在噪声
、
缺失值或不一致的情况，数据预处理单元负责对采集到的宏观数据进行清洗
、
整理和预处理，使其符合分析要求；
[0014]特征提取单元：该单元基于预处理后的宏观数据，运用统计分析
、
机器学习
、
数据
挖掘方法，提取与货运交通需求相关的特征，包括从人口分布数据中提取人口密度
、
年龄结构；从道路网络数据中提取道路通行能力
、
拓扑结构；从公共交通数据中提取交通线路
、
车辆运营情况；
[0015]特征融合单元：该单元将不同特征进行融合，生成综合的供给和需求特征，以更全面地描述货运交通需求的情况，特征融合的方法包括加权融合
、
特征组合
、
特征转换
。
[0016]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述个体活动模拟模块包括：
[0017]个体行为建模单元：负责对个体的出行行为进行建模，该单元根据宏观数据和个体特征，建立个体行为模型，包括个体的出行目的
、
出行方式选择
、
出行时间段选择，这些模型基于统计分析
、
行为建模理论和机器学习方法构建；
[0018]活动生成单元：该单元根据个体行为模型生成实际的个体活动，在时间和空间上进行模拟，这包括模拟个体的日常活动以及货物的运输活动，在生成个体活动时，考虑到交通出行目的
、
出行时间段
、
活动之间的依赖关系因素；
[0019]交通需求模拟单元：该单元根据生成的个体活动模拟交通需求，通过将生成的个体活动映射到网络中的交通流，计算在不同时间段和区域内的货运交通需求量
。
[0020]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述混合交通模型构建模块包括：
[0021]货物流量分配单元：负责将生成的货运交通需求分配到不同的交通模式和路径上，该单元基于多种分配算法和模型，包括重力模型
、
随机模型
、
优化模型，以确定货物在网络中的流动路径和交通模式选择，考虑到交通网络的拓扑结构
、
运输成本
、
货物属性因素，进行合理的货物流量分配；
[0022]交通网络模型单元：该单元建立交通网络模型，包括路网
、
铁路网
、
水路网交通网络的拓扑结构和属性，这些模型基于地理信息系统
、
网络分析算法方法构建，并考虑交通需求和交通运行特点，通过对交通网络模型的建立和改进，准确评估交通网络的负荷
、
拥堵状况以及交通模式的使用情况；
[0023]预测和评估单元：该单元根据前两个单元的结果，预测未来的货运交通需求，并对交通网络的运行状况进行评估，通过模型的预测结果，辅助决策者进行交通规划
、
交通管理和资源配置方面的决策，预测和评估的方法包括数据分析
、
模拟仿真
、
统计模型
。
[0024]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述动态需求模拟模块包括：
[0025]生成动态需求单元：该单元根据基于历史数据
、
调查数据和其他相关信息，生成动态的货运交通需求，它考虑各种因素，如经济活动水平
、
货物属性
、
交通方式选择
、
时间和空间分布，这个单元使用统计模型
、
机器学习算法方法来生成交通需求模型；
[0026]行为建模单元：该单元根据生成的动态需求，建立货运交通参与者的行为模型，行为模型描述货主
、
承运人参与者的决策过程和行为特征，包括货物选择交通方式
、
路径选择
、
出发时间选择，这基于理性决策模型
、
博弈论模型进行建模；
[0027]动态路网仿真单元：该单元利用生成的动态需求和行为模型，对交通网络进行动态仿真，它考虑交通参与者的决策行为
、<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于宏观数据与个体活动模拟的交通需求预测交通模型，其特征在于，包括：宏观数据分析模块：该模块利用城市交通大数据信息源，综合分析各种宏观数据，包括人口分布
、
道路网络数据
、
公共交通数据，以提取与货运交通需求相关的特征；个体活动模拟模块：该模块通过对个体的出行行为进行模拟，包括居民的日常出行和货物的运输活动，考虑交通出行目的
、
出行时间段因素，以捕捉个体活动模式对货运交通需求的影响；混合交通模型构建模块：该模块将宏观数据分析结果与个体活动模拟结果进行融合，构建混合交通模型，以预测不同时间段和区域的货运交通需求；动态需求模拟模块：该模块基于时间和空间的变化规律，利用历史数据和监测数据对交通需求进行动态建模，提供实时的货运交通需求预测结果
。2.
根据权利要求1所述的基于宏观数据与个体活动模拟的交通需求预测交通模型，其特征在于，所述宏观数据分析模块包括：数据采集单元：负责从各种数据源获取宏观数据，包括人口分布
、
道路网络数据
、
公共交通数据
、
货运数据，这些数据来自城市交通管理部门
、
统计局
、
电子地图
、
传感器；数据预处理单元：收集到的宏观数据可能存在噪声
、
缺失值或不一致的情况，数据预处理单元负责对采集到的宏观数据进行清洗
、
整理和预处理，使其符合分析要求；特征提取单元：该单元基于预处理后的宏观数据，运用统计分析
、
机器学习
、
数据挖掘方法，提取与货运交通需求相关的特征，包括从人口分布数据中提取人口密度
、
年龄结构；从道路网络数据中提取道路通行能力
、
拓扑结构；从公共交通数据中提取交通线路
、
车辆运营情况；特征融合单元：该单元将不同特征进行融合，生成综合的供给和需求特征，以更全面地描述货运交通需求的情况，特征融合的方法包括加权融合
、
特征组合
、
特征转换
。3.
根据权利要求1所述的基于宏观数据与个体活动模拟的交通需求预测交通模型，其特征在于，所述个体活动模拟模块包括：个体行为建模单元：负责对个体的出行行为进行建模，该单元根据宏观数据和个体特征，建立个体行为模型，包括个体的出行目的
、
出行方式选择
、
出行时间段选择，这些模型基于统计分析
、
行为建模理论和机器学习方法构建；活动生成单元：该单元根据个体行为模型生成实际的个体活动，在时间和空间上进行模拟，这包括模拟个体的日常活动以及货物的运输活动，在生成个体活动时，考虑到交通出行目的

【专利技术属性】
技术研发人员：荣利利，杨健荣，曾文康，胡文喆，郭超杰，秦鸿睿，贾庭勇，赵岩，刘芳宏，
申请(专利权)人：深圳市综合交通与市政工程设计研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：