基于高速公路路网监测的拥堵预测方法技术

本发明专利技术提出了基于高速公路路网监测的拥堵预测方法，为了解决现有技术存在的无法根据实时发生的事件自适应调整邻域路段的影响权重缺陷。本发明专利技术通过基于影响衰减锥模型，充分考虑事故、施工事件类型，以及时空距离、路段属性对交通影响的动态衰减特性，精准地捕捉交通流的空间关联及实时变化，融合交通流、路网拓扑和外部事件，全面提取时序滞后、动态空间邻近及静态特征，为模型提供更丰富的输入维度，使对复杂交通场景的刻画更细致，动态校准优化机制针对匝道、施工、事故进一步调整模型参数，提升对异常场景的适应能力，显著提高了拥堵预测的准确性与实时性，使系统能够更及时、精准地预判路网拥堵趋势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车流预测，尤其涉及基于高速公路路网监测的拥堵预测方法。

技术介绍

1、目前，高速公路路网的拥堵预测技术主要通过分析历史交通流数据，如车流密度、速度等，结合固定权重的上下游路段关联关系进行建模。部分方法采用传统机器学习模型，如固定参数的回归分析或简单的决策树，对路网拓扑结构和外部影响因素做静态处理，将邻域路段对当前路段的影响权重设为固定值，未充分考虑实时交通事件和动态路网特征对拥堵传播的影响。

2、然而，现有技术存在一个核心问题：无法根据实时发生的交通事件，如突发事故、施工以及路网拓扑的动态变化，自适应调整邻域路段的影响权重，导致对交通流空间相关性的捕捉严重不足。例如，当某路段突发事故时，其对上游路段的汇入压力会随时间和距离动态变化，但固定权重的分析方式无法及时反映这种变化，使得预测模型在复杂交通场景下的精度大幅下降，难以满足智能交通系统对实时性和准确性的要求。

技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问题是克服现有技术存在的无法根据实时发生的事件自适应调整邻域路段的影响权重缺陷，本专本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于高速公路路网监测的拥堵预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于高速公路路网监测的拥堵预测方法，其特征在于，所述交通流数据包括各路段的车流密度、速度、车道占有率，通过微波雷达、线圈传感器、ETC门架及浮动车GPS实时采集，时间粒度为5分钟；所述路网拓扑数据包括车道数Ci、限速Si、长度Li以及经纬度坐标，构建路网无向图并存储邻接表；所述外部数据包括施工状态Vi,t和事故报警信息Ai,t。

3.根据权利要求1所述的基于高速公路路网监测的拥堵预测方法，其特征在于，所述时间依赖性分析通过自相关函数实现，构建包含密度、速度、占有率的多粒度滞...

【技术特征摘要】

1.基于高速公路路网监测的拥堵预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于高速公路路网监测的拥堵预测方法，其特征在于，所述交通流数据包括各路段的车流密度、速度、车道占有率，通过微波雷达、线圈传感器、etc门架及浮动车gps实时采集，时间粒度为5分钟；所述路网拓扑数据包括车道数ci、限速si、长度li以及经纬度坐标，构建路网无向图并存储邻接表；所述外部数据包括施工状态vi,t和事故报警信息ai,t。

3.根据权利要求1所述的基于高速公路路网监测的拥堵预测方法，其特征在于，所述时间依赖性分析通过自相关函数实现，构建包含密度、速度、占有率的多粒度滞后特征向量。

4.根据权利要求1所述的基于高速公路路网监测的拥堵预测方法，其特征在于，所述动态邻域权重通过影响衰减锥模型计算，公式为：其中事故影响初始权重更高，反映其紧急性，衰减系数与事件路段长度li、车道数ci、限速si相关，衰减系数与事件路段长度、车道数成反比，与限速成反比，di,j为gis地理距离，cj，sj为受影响路段的车道数和限速。

5.根据权利要求4所述的基于高速公路路网监测的拥堵预测方法，其特征在于，所述动态邻域范围通过有效影响半径筛选：筛选，为事件前30分钟平均速...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴玉东，张剑峰，郭登峰，李赫，张际宇，温俊钢，冀勇，聂林飞，兰建军，吕宁宁，谭柏超，马加，李文华，
申请(专利权)人：内蒙古路桥建筑安装工程有限责任公司，
类型：发明
国别省市：