[发明专利]一种收费站出站口流量预测方法及系统

权利要求书

1.一种收费站出站口流量预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

获取目标出站口的历史流量；

获取与目标出站口路程距离在距离阈值之内一门架监测到的门架流量；

将历史流量赋予第一加权值，将门架流量赋予第二加权值，累加计算得到预测流量；所述第一加权值大于第二加权值，且第一加权值和第二加权值都小于1。

2.根据权利要求1所述的一种收费站出站口流量预测方法，其特征在于：将预测流量与测定流量进行对比，若差值不小于第一阈值，则按照差值方向修正第一加权值；若差值小于第一阈值大于第二阈值，则按照差值方向修正第二加权值。

3.根据权利要求1所述的一种收费站出站口流量预测方法，其特征在于：所述距离阈值按照如下步骤得到：

在目标出站口对应的每个支路上分别选择最邻近目标出站口的门架作为预选门架；

将所有的预选门架与目标出站口之间的路程距离进行计算得到平均路程，将路程距离小于平均路程的支路上的门架进行更换，更换为更加接近平均路程的门架，得到备用门架；

以预选门架数据得到的车流量作为门架流量进行监测得到第一预测流量，将备用门架数据得到的车流量作为门架流量进行监测得到第二预测流量，将第一预测流量和第二预测流量和测定流量进行对比，选择与测定流量更加接近的门架作为最终选中的门架。

4.根据权利要求1所述的一种收费站出站口流量预测方法，其特征在于：所述第一加权值不小于第二加权值的5倍。

5.根据权利要求1所述的一种收费站出站口流量预测方法，其特征在于：历史流量按照如下步骤得到：对于历史流量进行最大值最小值归一化，然后利用LSTM算法训练周期流量模型，算法网络结构为[36，256，256，1]，激活函数为RELU，输出最后一层前加DROP层，丢弃率为0.2，得到历史流量。

6.根据权利要求5所述的一种收费站出站口流量预测方法，其特征在于：将历史流量结合门架瞬时流量，利用多元线性回归算法训练预测流量模型。

7.根据权利要求6所述的一种收费站出站口流量预测方法，其特征在于：利用监测流量，对于预测流量模型进行结果反归一化处理得到最终预测模型。

8.根据权利要求1所述的一种收费站出站口流量预测方法，其特征在于：所述门架流量包括公路上的门架流量，还包括在前的其他出站口的出站流量以及在前的其他进站口的进站流量。

9.根据权利要求8所述的一种收费站出站口流量预测方法，其特征在于：所述出站流量做负数统计处理。

10.一种收费站出站口流量预测系统，其特征在于：包括如下模块：

数据获取模块，用于获取目标出站口的历史流量以及获取与目标出站口路程距离在距离阈值内一门架监测到的门架流量；

预测模块，用于将历史流量赋予第一加权值，将门架流量赋予第二加权值，累加计算得到预测流量；所述第一加权值大于第二加权值，且第一加权值和第二加权值都小于1；

修正模块，用于将预测流量与测定流量进行对比，若差值不小于第一阈值，则按照差值方向修正第一加权值；若差值小于第一阈值大于第二阈值，则按照差值方向修正第二加权值，得到修正之后的预测流量。