发明名称 高速公路网交通流量分布的预测方法
摘要 本发明公开了一种高速公路网交通流量分布的预测方法,假设已经预测了高速公路网在某一时间标度下各入口站的未来产生量和各出口站的未来吸引量,通过站点的历史流量分布来计算现状流量分布和现状效用系数,之后计算预测流量分布,得到预测结果。本发明的有益效果在于:(1)对高速公路流量分布预测具有较高的预测准确率;(2)算法收敛速度快;(3)采用滑动窗口技术,能够充分利用历史流量数据,从而准确、有效的修正分布预测模型中的参数,提高预测的准确度;(4)具有较好的普遍适用性,不局限于某一特定高速路段。
申请公布号 CN103870890A 申请公布日期 2014.06.18
申请号 CN201410102970.2 申请日期 2014.03.19
申请人 四川大学 发明人 王俊峰;史汉发;盛鹏;谢强;周颖杰
分类号 G06Q10/04(2012.01)I;G08G1/065(2006.01)I 主分类号 G06Q10/04(2012.01)I
代理机构 成都信博专利代理有限责任公司 51200 代理人 舒启龙
主权项 1.一种高速公路网交通流量分布的预测方法,所述高速公路网包括m个入口站和n个出口站,其特征在于,包括步骤1:选择一个时间标度;步骤2:根据所选择的时间标度,按照车辆出站时间统计从入口站i到出口站j的车流量q<sub>ij</sub>,建立流量分布矩阵OD=(q<sub>ij</sub>),其中i=1,2,...,m,j=1,2,...,n;步骤3:依照步骤2的方法建立k个时间上连续的流量分布矩阵,得到流量分布矩阵的时间序列OD<sub>1</sub>,OD<sub>2</sub>,...,OD<sub>k</sub>;其中,OD<sub>1</sub>为距预测的流量分布最近的那个流量分布矩阵,OD<sub>2</sub>为距预测的流量分布次近的那个流量分布矩阵,依此类推;步骤4:计算流量分布矩阵的时间序列中每个流量分布矩阵对应的效用系数矩阵weightOD=(p<sub>ij</sub>),得到效用系数矩阵的时间序列weightOD<sub>1</sub>,weightOD<sub>2</sub>,...,weightOD<sub>k</sub>;其中,<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>p</mi><mi>ij</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>q</mi><mi>ij</mi></msub><mrow><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></munder><msub><mi>q</mi><mi>ij</mi></msub></mrow></mfrac><mo>;</mo></mrow></math>]]></maths>步骤5:计算现状流量分布矩阵<img file="FDA0000479264280000012.GIF" wi="311" he="194" />和现状效用系数矩阵<img file="FDA0000479264280000013.GIF" wi="606" he="194" />其中,w为根据不同时间标度确定的调整系数,w≤k;步骤6:根据现状流量分布矩阵OD<sup>0</sup>计算每一个入口站的现状产生量<img file="FDA0000479264280000014.GIF" wi="234" he="140" />和每一个出口站的现状吸引量<img file="FDA0000479264280000015.GIF" wi="259" he="134" />其中,q<sup>0</sup><sub>ij</sub>为现状流量分布矩阵OD<sup>0</sup>的元素值;步骤7:根据预测的相同时间标度下的每一个入口站的未来产生量O<sub>i</sub>和每一个出口站的未来吸引量D<sub>j</sub>,计算每一个入口站的初始产生变化率<img file="FDA0000479264280000016.GIF" wi="178" he="135" />和每一个出口站的初始吸引变化率<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>F</mi><mi>Dj</mi><mn>0</mn></msubsup><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>D</mi><mi>j</mi></msub><msubsup><mi>D</mi><mi>j</mi><mn>0</mn></msubsup></mfrac><mo>;</mo></mrow></math>]]></maths>步骤8:令r=0;步骤9:计算流量分布变化函数<maths num="0003"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>f</mi><mi>F</mi><mi>r</mi></msubsup><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>F</mi><mi>Oi</mi><mi>r</mi></msubsup><mo>+</mo><msubsup><mi>F</mi><mi>Dj</mi><mi>r</mi></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>&CenterDot;</mo><mi>weight</mi><msup><mi>OD</mi><mn>0</mn></msup><mo>;</mo></mrow></math>]]></maths>步骤10:计算预测流量分布矩阵<img file="FDA0000479264280000021.GIF" wi="388" he="78" />步骤11:判断是否满足<img file="FDA0000479264280000028.GIF" wi="234" he="65" />且<img file="FDA0000479264280000029.GIF" wi="265" he="67" />其中s为趋近系数;如是,则OD<sup>r+1</sup>为交通流量分布的预测结果,否则继续;步骤12:根据预测流量分布矩阵OD<sup>r+1</sup>计算每一个入口站的产生量<img file="FDA0000479264280000023.GIF" wi="280" he="142" />和产生变化率<img file="FDA0000479264280000024.GIF" wi="267" he="141" />以及每一个出口站的吸引量<img file="FDA0000479264280000025.GIF" wi="284" he="134" />和吸引变化率<img file="FDA0000479264280000026.GIF" wi="273" he="152" />其中,<img file="FDA0000479264280000027.GIF" wi="90" he="85" />为预测流量分布矩阵OD<sup>r+1</sup>中的元素;步骤13:将r+1代换为r,返回到步骤9重新计算。
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