【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能交通系统、交通状态估计，具体涉及一种基于transformer的高速公路交通状态估计方法。
技术介绍
1、在现代交通系统管理中，交通流状态的识别和分析始终处于重要位置。交通状态为我们提供了对整个交通环境的洞察，为优化交通管理、提高道路使用效率和缓解交通拥堵奠定了基础。然而，道路交通状态并非孤立存在，而是由大量车辆的微观行为所构成。在车联网、自动驾驶等新兴技术的推动下，车辆运动行为对交通流状态的影响愈发显著。理解微观车辆运动行为与交通流特性之间的关联成为现代交通系统管理的关键。传统交通状态分析模型主要聚焦于交通流宏观特性，但这些模型往往忽视了微观层面车辆运动行为的影响。然而，近年来，受到多学科交叉研究和新兴检测技术的推动，微观层面的车辆运动参数研究已逐渐成为交通领域的焦点。
2、交通流视为由众多交通个体构成的可压缩连续介质，当交通系统所包含的交通个体数量降低到一定水平时，宏观体系的平均性将会消失。微观车辆运动参数主要聚焦于单一车辆的行为特性，这种分析方法常常忽略了交通流作为一个整体的宏观特性。这样的局限性使得...
【技术保护点】
1.一种基于Transformer的高速公路交通状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于Transformer的高速公路交通状态估计方法，其特征在于，步骤S1中，采集高速公路的交通数据并进行预处理，微观车辆运动参数转化为交通特征向量，得到标准化的时间序列数据集，方法包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于Transformer的高速公路交通状态估计方法，其特征在于，步骤S14中，对于给定的特征xi，归一化过程表示为:
4.根据权利要求1所述的基于Transformer的高速公路交通状态估计方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于transformer的高速公路交通状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于transformer的高速公路交通状态估计方法，其特征在于，步骤s1中，采集高速公路的交通数据并进行预处理，微观车辆运动参数转化为交通特征向量，得到标准化的时间序列数据集，方法包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于transformer的高速公路交通状态估计方法，其特征在于，步骤s14中，对于给定的特征xi，归一化过程表示为:
4.根据权利要求1所述的基于transformer的高速公路交通状态估计方法，其特征在于，步骤s2中，交通状态估计模型构建过程，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于transformer的高速公路交通状态估计方法，其特征在于，步骤s21中，位置编码pe的计算过程为：
6.根据权利要求4所述的基于transformer的高速公路交通状态估计方法，其特征在于，步骤s22中，所述多头自注意力模块基...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵妍，李林恒，王灿，芮一康，冉斌，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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