本发明专利技术公开了一种高速公路的交通状态预测方法，涉及交通预测领域，本发明专利技术包括S1、高速公路数据检测、S2、时空模型构建、S3、实时预测、S4、反馈优化；检测设定周期内高速公路各路段基础数据与外部环境数据，提取时间周期性、空间关联性及外部特征构建时空关联模型，利用模型进行短、中、长期预测，处理异常场景并可视化展示，通过评估指标检验效果以迭代优化模型；通过多源数据整合与时空建模，实现交通状态实时精准预测；借助反馈优化与可视化，形成“检测‑建模‑预测‑优化”的管理闭环，有效提升交通预测的准确性与可靠性，增强高速公路应对复杂交通状况的能力，助力智能交通高效运行。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通预测领域，具体涉及一种高速公路的交通状态预测方法。
技术介绍
1、随着高速公路交通流量与场景日益复杂，对交通状态的精准预测成为保障通行效率与安全的关键；亟需智能化、精准化的预测手段以满足实时监测、异常场景处理及交通优化等需求；深度提取时间周期性、空间关联性及外部特征以构建时空关联模型，实现短、中、长期交通状态预测并可视化展示；有效提升了预测精度，增强了高速公路应对复杂交通状况的能力，保障交通流畅运行，为智慧交通的高效、安全发展提供有力支撑。
2、现有技术中传统交通状态预测方式多依赖人工检测或简单单一的数据判断，不仅效率低下，且难以应对复杂多变的交通场景，更无法有效融合多源异构数据进行深度分析；且缺乏对预测模型动态优化及实时反馈的有效机制，无法量化分析各影响因素的综合作用，易造成预测资源浪费与预测时效性损耗，缺乏交互功能与动态优化机制，无法适应复杂多变的交通运行场景，面对实际交通状况的变化难以及时调整，难以满足高速公路精细化、智能化预测的发展需求。
技术实现思路
>1、本专利技术的目本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高速公路的交通状态预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种高速公路的交通状态预测方法，其特征在于，所述检测高速公路各路段的基础数据和外部环境数据，其具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种高速公路的交通状态预测方法，其特征在于，所述通过傅里叶级数分解提取交通数据的时间周期性，其具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种高速公路的交通状态预测方法，其特征在于，所述基于相邻路段的交通流量提取空间关联性，其具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的一种高速公路的交通状态预测方法，其特征在于，所述提取外部特征构建连续性和离散型...
【技术特征摘要】
1.一种高速公路的交通状态预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种高速公路的交通状态预测方法，其特征在于，所述检测高速公路各路段的基础数据和外部环境数据，其具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种高速公路的交通状态预测方法，其特征在于，所述通过傅里叶级数分解提取交通数据的时间周期性，其具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种高速公路的交通状态预测方法，其特征在于，所述基于相邻路段的交通流量提取空间关联性，其具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的一种高速公路的交通状态预测方法，其特征在于，所述提取外部特征构建连续性和离散型外部特征模型，其具体步骤为：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶烜华，沈一帆，郭森科，应哲南，
申请(专利权)人：绍兴市高速公路运营管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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