[发明专利]一种卡口交通流量预测方法

摘要

一种卡口交通流量预测方法，包括下列步骤：步骤1.对历史卡口交通数据进行预处理2.构建数据结构存储历史数据；步骤3.从R树中获取预测模型所需要的历史数据；步骤4.结合相关卡口和相关时间段找到K个最相关历史时间段进行预测。本发明根据“交通流量预测”的问题，利用非参数回归的算法思想，使用R树和哈希函数结合的方法对数据进行存储和查找，结合历史数据和周边路口数据进行交通流量的预测，高效的实现了交通数据流量的预测需求。本发明能够根据用户对交通拥堵预测情况的需求，预测目标路口在预测时间的拥堵情况，并且可以高效准确的实现交通流量的预测。

主权项

1.卡口交通流量预测方法，包括下列步骤：步骤1.对历史卡口交通数据进行预处理；对原始卡口数据进行处理，将监控摄像头记录的车辆信息处理为包含时间和空间属性的车流量数据；预处理后每一条数据是一个时间段，时间段中包含卡口的空间信息和该时间段内通过的车辆数；步骤2构建数据结构存储历史数据；将所有包含卡口交通流量的数据的时间段按空间经纬度信息存放到R树中，R树的叶子节点为每个卡口的全部历史交通卡口时间段数据段依照时间先后顺序按哈希函数的方法进行存储，R树的数据会周期性更新；步骤3获取历史数据；进行预测时，需要提供预测的卡口、预测的时间段以及当前时刻的交通卡口数据，从R树中按照条件进行检索得到所需要的历史数据；首先根据预测的目标卡口经纬度和卡口方向等空间属性信息，得到目标卡口的周边相关卡口，其次根据当前时间段的交通卡口数据，从R树中得到与当前时间段交通情况相近的历史时间段；最后得到与当前时间段在空间上相关的所有历史时间段；步骤4.找到K个最相关的历史时间段；得到历史时间段后，根据下面公式，计算出每个目标卡口在时间段的交通情况：交通流量值M＝相关卡口的车流量值P×各个卡口对目标卡口的影响权重+(1‑P)目标卡口的车流量值；参数P是一个根据历史卡口数据进行调整的权重参数，表示相关卡口对目标卡口影响程度，计算P时从历史卡口数据中得到相关卡口和目标卡口的空间位置，然后结合每一个历史时间段里目标卡口和相关卡口的交通流量值之间的相似度进行计算和调整，最后得到一个相关卡口对目标卡口的影响权重参数P；每个时间段都计算得到一个交通流量值M，与当前时间段的交通情况值M进行比较找到与当前时间段交通情况最相近的K个历史时间段；再根据当前时间段和预测时间段的时间差，找到所有K个历史时间段各自相同时间差的时间段，得到这些时间段的交通流量值计算平均数，作为目标卡口在预测时间段的预测车流量值。