[发明专利]基因搜索短时交通流预测方法

摘要

本发明公开了一种基因搜索短时交通流预测方法，包括如下步骤:(1)对交通流数据进行采集时，保证采集到的数据中包含一定量的工作日数据、非工作日数据和重大节假日数据，即数据库的多样性；(2)对采集到的连续时间段交通流数据进行二进制编码，建立短时交通流预测基因库；(3)对当前连续时间段的交通流数据进行二进制编码；(4)通过当前交通流数据染色体基因与短时交通流预测基因库中的历史交通流数据染色体基因进行比对，搜索到最相似的染色体种群；(5)计算出相似种群中所有染色体基因的偏差值；(6)将偏差值最小的三条染色体的预测基因片段进行解码，取三个预测基因片段解码值的平均数作为最终的预测结果，因此预测精度高于利用当天或者几天历史数据进行预测的模型，是短时交通流预测的有效方法。

主权项

一种基因搜索短时交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1)、数据采集： 对交通流数据进行采集时，保证采集到的数据中包含一定量的非工作日数据和重大节假日数据，保证数据库的多样性； 步骤2)、历史交通流数据编码： 利用当前t‑3、t‑2、t‑1时间段的交通流数据来对t时间段的交通流量进行预测，选取连续4个时间段的交通流数据q(t‑3)、q(t‑2)、q(t‑1)、q(t)的基因组合作为一个染色体C，具体是针对不同的交通流数据库大小以及要求的预测精确度，选择不同长度的连续时间段交通流数据对当前交通流状况进行预测，利用t‑m、t‑m+1、…t‑2、t‑1时间段的交通流数据q(t‑m)、q(t‑m+1)、…q(t‑2)、q(t‑1)对t时间段的交通流量进行预测，其中m为正的自然数，染色体C中包含了比对基因片段D₁和预测基因片段D₂，D₁由q(t‑3)、q(t‑2)、q(t‑1)对应的基因组合而成，D₂由q(t)对应的基因组成；步骤3)、当前交通流数据编码： 对当前t时间段交通流量进行预测时，将t时间段之前的t‑3、t‑2、t‑1三个时间段的交通流数据的基因组合作为一个染色体Y₁，该染色体基因为36位二进制编码值，其中前12位为交通流数字百位对应的二进制编码值组合而成，中间12位为交通流数字十位对应的二进制编码值组合而成，后12位为交通流数字个位对应的二进制编码值组合而成； 短时交通流预测基因库中的染色体C因带有预测基因片段D₂，所以它是48位二进制编码值；为了便于与染色体C进行比对，对染色体Y₁进行修补，增加12位编码为0的无效基因片段000000000000，修补后的染色体为48位二进制编码值，记为匹配标准染色体Y； 步骤4)、搜索相似染色体种群： 在短时交通流预测基因库中，搜索与匹配标准染色体Y前18位基因相同的染色体C作为初始种群，当短时交通流预测基因库较大时，选择更多位的相同基因，以提高搜索效率，初始种群数量定义为P，当P＞10时，则以匹配标准染色体Y的第19位基因值为标准，在初始种群中继续搜索与匹配标准染色体Y第19位基因值相同的染色体C，然后重新统计符合条件的相似染色体总数，如果P仍然大于10，则以匹配标准染色体Y的第20位基因值为标准，直到P＜10时，停止，此为初始种群数量； 步骤5)、相似染色体偏差值计算： 初始种群中的每个染色体均含有48位基因，根据搜索条件，前18位基因完全一样，将染色体C的48位基因分为16个基因片段，每三位基因为一个基因片段，每个基因片段的偏差值记为因为前18位基因完全一样，前6个基因片段是一样的，计算偏差值时从第7个基因片段开始计算；每三位基因为一个基因片段，是因为在t‑3、t‑2、t‑1时间段所对应的交通流数据二进制码中，这三位基因对应的二进制值的位置是一样的，在计算偏差值时，它们具有同等性；对于初始种群中每一个染色体C_n，n为正的自然数，且n＜10，染色体C_n的任一基因片段在计算与匹配标准染色体Y的偏离值时计算原则都不一样；具体公式如下： 初始种群P中染色体C_n，n为正的自然数，且n＜10，第i个基因片段与匹配标准染色体Y第i个基因片段有a个基因不一样(a＝0,1,2,3)，则初始种群P中染色体C_n的第i个基因片段其偏差值为： 式中2^b为该基因片段对应的十进制转化关系，10^c代表该基因位是交通流数 字十位或者个位对应的二进制编码值组合而成； 初始种群P中染色体C_n的总偏差值： 步骤6)、预测基因片段解码及预测： 选取偏差值Δ_n最小的三条染色体C_n，n＝1,2,3，将每一条染色体中的预测基因片段D₂解码为十进制数分别为S₁、S₂、S₃，它们为历史数据库中与当前t时间段交通流量相似的时间段的交通流量，利用它们对当前t时间段的交通流量进行预测的值S为：