CN109377754A - 一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，该方法包含了确定短时交通流预测参数、数据采集与处理、组合预测模型建立、车联网环境下的短时交通流速度预测四个步骤，通过对车联网环境下交通流运行数据的采集、存储与处理，并基于该数据，构建并标定了短时交通流速度组合预测模型，实现车联网环境下的短时交通流速度预测，通过本发明方法，可以有效利用车联网环境下产生的各类数据，提升短时交通流速度预测的数据采集效率、数据获取精度以及预测的精度。

Description

一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法
所属领域
本发明属于交通***短时交通流预测技术领域，具体涉及一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法。
背景技术
随着道路交通领域技术的不断发展与进阶，道路交通流预测预报已成为智能交通***极为关键的技术之一，其中，短时交通流预测又是交通控制和交通诱导的基础，通过各类交通运行的数据提前感知与预测未来即将到来的交通流的运行情况，并提前做好应对准备，这一直是短时交通流领域研究的热点，无数学者在短时交通流的预测方面进行了大量的基础性与实践性探索。
目前，各国政府都在大力推进车联网、车路协同等技术，通过车与车、车与路之间通讯与交互，可以实现交通***有机要素间的信息共享，提升交通***运行的效率与安全性。在车联网环境下，对于短时交通流的预测同样是有提升作用的，一方面传统的短时交通流预测，需要基于传统的交通信息采集设备，采集得到的信息点位较为固定，且会存在数据采集的误差甚至是错误，而在引入车联网环境后，车辆可以在运行过程中的任何位置、任何时间向***传输自身的运行状态信息，并且信息的精度完全具有保障；另一方面，在车联网环境下，车辆间信息的交互，也降低了交通流运行的波动性，间接提升了交通流运行的可靠性，因而在此情况下，积极开发一种能够在车联网环境下的短时交通流速度预测方法，将是对交通***短时交通流预测技术领域的极大推动和改革。
发明内容
本发明正是针对现有技术中的问题，提供了一种交通***短时交通流预测技术领域，相比较现有的短时交通流预测技术，更加有助于提升短时交通流预测的精度与预测效率，降低短时交通流预测的技术与设备门槛，本方法包含了确定短时交通流预测参数、数据采集与处理、组合预测模型建立、车联网环境下的短时交通流速度预测四个步骤，通过对车联网环境下交通流运行数据的采集、存储与处理，并基于该数据，构建并标定了短时交通流速度组合预测模型，实现车联网环境下的短时交通流速度预测。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，包含如下步骤：
S1，确定短时交通流预测参数：所述预测参数至少包括短时交通流速度预测点位位置L，短时交通流速度预测的时间间隔G及短时交通流速度预测的车流方向D；
S2，数据采集与处理：所述步骤用来采集机动车经过预测点位位置L时的速度和时间，根据数据采集的日期和时间对数据进行分组存储，随后进行取平均处理；
S3，组合预测模型建立：所述步骤通过采用组合预测模型，将对短时交通流预测转变为对预测参数连续变化规律的拟合与离散残差的预测；
S4，车联网环境下的短时交通流速度预测：将需要进行短时交通流速度预测的日期及时间分组序号带入步骤S3中的组合预测模型中，计算得到短时交通流速度预测值。
作为本发明的一种改进，所述步骤S1中短时交通流速度预测点位位置L采用经纬度坐标，所述时间间隔G的单位为分钟，且G∈{3,5,6,10,15,20,30,60}。
作为本发明的又一种改进，所述步骤S2进一步包括：
S21，数据采集；当有机动车经过点位位置L处，且该机动车的行驶方向等于D时，车联网***自动记录该机动车经过点位位置L处时的速度，并自动记录经过点位位置L处时的时间；
S22，数据存储；将步骤S21中采集得到的交通流速度数据按照采集得到数据的日期和时间进行分组存储，所述分组存储后，组中存储的交通流速度数据分别记为其中，上标date为数据采集时的日期，下标q为数据采集时的时间分组序号；所述组中共存储交通流速度数据个数为个；
S23，数据处理；将步骤S22中存储的数据进行取平均处理，即：组的交通流代表速度为
作为本发明的又一种改进，所述步骤S22中数据采集的时间分组序号q为正整数，且q≤1440/G。
作为本发明的又一步改进，所述步骤S3中进一步包括：所述步骤通过采用组合预测模型，将对短时交通流预测转变为对预测参数连续变化规律的拟合与离散残差的预测；
S31，连续变化模型拟合；构建连续变化模型的拟合，所述拟合函数为：
其中，m0、m1、m2为函数的待定系数；
S32，残差计算；根据步骤S31中的拟合函数，计算拟合后速度的残差，计算公式为：
其中为速度的残差；
S33，残差预测模型建立；采用支持向量机模型作为残差的预测模型，根据q的大小，确定训练样本数据输入残差预测模型的函数f(x)并训练模型，待残差预测模型训练完成后，将预测的残差值记为所述即为当交通流代表速度为时，残差预测模型计算得到的残差预测值；
S34，车联网环境下的短时交通流速度预测模型建立；所述车联网环境下的短时交通流速度预测模型为：
其中为短时交通流速度预测值。
作为本发明的又一种改进，所述步骤S33中，当q大于1时，将作为支持向量机模型的训练样本数据输入模型，其中为输入参数，为预测值；当q等于1时，将作为支持向量机模型的训练样本数据输入模型，其中为输入参数，为预测值。
作为本发明的更进一步改进，所述步骤S2中采集并存储的短时交通流速度数据，至少包括了从预测当天开始，向前推180天内的总历史数据。
与现有技术相比，本发明提出的一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，通过对车联网环境下交通流运行数据的采集、存储与处理，构建并标定了基于数据的短时交通流速度组合预测模型，实现车联网环境下的短时交通流速度预测，与现有的基于定点检测装置的短时交通流预测方法相比，本发明方法车辆可以在运行过程中的任何位置、任何时间向***传输自身的运行状态信息，信息的精度具有保障，可以有效降低短时交通流预测对地点与车辆检测硬件设备的要求，并且由于在车联网环境下，车辆间信息实现交互，也降低了交通流运行的波动性，间接提升了交通流运行的可靠性，数据的采集精度大幅提升，基于数据的短时交通流速度组合预测模型的预测精度也有一定的提升。
附图说明
图1为本发明车联网环境下的短时交通流速度预测方法的步骤流程图；
图2为本发明实施例2的道路状况示意图；
图3为本发明实施例2的预测方法中连续变化模型拟合结果的示意图；
图4为本发明实施例2的预测方法中残差计算结果的示意图。
具体实施方式
以下将结合附图和实施例，对本发明进行较为详细的说明。
实施例1
一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，图如1所示，包含如下步骤：
S1，确定短时交通流预测参数：所述确定的预测参数至少包括短时交通流速度预测点位位置L，短时交通流速度预测的时间间隔G及短时交通流速度预测的车流方向D；其中，短时交通流速度预测点位位置L采用经纬度坐标，时间间隔G的单位为分钟，且G∈{3,5,6,10,15,20,30,60}
S2，数据采集与处理：所述步骤用来采集机动车经过预测点位位置L时的速度和时间，根据数据采集的日期和时间对数据进行分组存储，随后进行取平均处理；
S21，数据采集；当有机动车经过点位位置L处，且该机动车的行驶方向等于D时，车联网***自动记录该机动车经过点位位置L处时的速度，并自动记录经过点位位置L处时的时间；
S22，数据存储；将步骤S21中采集得到的交通流速度数据按照采集得到数据的日期和时间进行分组存储，所述分组存储后，组中存储的交通流速度数据分别记为其中，上标date为数据采集时的日期，下标q为数据采集时的时间分组序号；所述组中共存储交通流速度数据个数为个；
在本步骤中，数据采集的时间分组序号q为正整数，且q≤1440/G，而为date日期当天第(q-1)G分钟到第qG分钟这一时间区间内采集得到的交通流速度组成的分组，即组中共存储交通流速度数据个数；此处需要采集并存储短时交通流速度预测当天之前至少180天的历史数据。
S23，数据处理；将步骤S22中存储的数据进行取平均处理，即：组的交通流代表速度为
S3，组合预测模型建立：所述步骤通过采用组合预测模型，将对短时交通流预测转变为对预测参数连续变化规律的拟合与离散残差的预测；
S31，连续变化模型拟合；采用所述步骤S23处理后的交通流代表速度作为因变量，将q作为自变量，拟合如下函数其中，m0、m1、m2为函数的待定系数，为速度的拟合函数；
S32，残差计算；根据步骤S31中的拟合函数，计算拟合后速度的残差，计算公式为：
其中为速度的残差；
S33，残差预测模型建立；采用支持向量机模型作为残差的预测模型，根据q的大小，确定训练样本数据输入模型，获取预测值；
当q大于1时，将作为支持向量机模型的训练样本数据输入模型，其中为输入参数，为预测值；当q等于1时，将作为支持向量机模型的训练样本数据输入模型，其中为输入参数，为预测值，待残差预测模型训练完成后，记为所述即为当交通流代表速度为时，残差预测模型计算得到的残差预测值；
S34，车联网环境下的短时交通流速度预测模型建立；所述车联网环境下的短时交通流速度预测模型为：
其中为短时交通流速度预测值。
S4，车联网环境下的短时交通流速度预测：将需要进行短时交通流速度预测的日期及时间分组序号带入步骤S3中的组合预测模型中，计算得到短时交通流速度预测值。
本发明方法车辆可以在运行过程中的任何位置、任何时间向***传输自身的运行状态信息，信息的精度具有保障，可以有效降低短时交通流预测对地点与车辆检测硬件设备的要求，并且由于在车联网环境下，车辆间信息实现交互，也降低了交通流运行的波动性，间接提升了交通流运行的可靠性，数据的采集精度大幅提升，基于数据的短时交通流速度组合预测模型的预测精度也有一定的提升。
实施例2
本实施例选取选择美国某州际道路作为实例，道路状况示意图如图2所示，一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，包含如下步骤：
S1，确定短时交通流预测参数：
确定的参数包含：短时交通流速度预测点位位置L，即图2所示标记点位，短时交通流速度预测的时间间隔G＝5分钟，短时交通流速度预测的车流方向D为从图中的左侧向右的方向；
S2，数据采集与处理：包含数据采集、数据存储、数据处理三个步骤：
S21，数据采集：当有机动车经过点位位置L处，且该机动车的行驶方向等于D，车联网***自动记录该机动车经过点位位置L处时的速度，并自动记录经过点位位置L处时的时间；
S22，数据存储：将上述步骤采集得到的交通流速度数据按照采集得到数据的日期和时间进行分组存储；分组存储后，组中共存储交通流速度数据个，分别记为其中，上标date为数据采集时的日期，下标q为数据采集时的时间分组序号，q为正整数，且q≤1440/G，为date日期当天第(q-1)G分钟到第qG分钟这一时间区间内采集得到的交通流速度组成的分组，为组中共存储交通流速度数据个数；
S23，数据处理：将所述步骤B2)存储的数据进行取平均处理，组的交通流代表速度为
本步骤中需要采集并存储短时交通流速度预测当天之前至少180天的历史数据。
S3，组合预测模型建立：采用组合预测模型，将对短时交通流预测转变为对预测参数连续变化规律的拟合与离散残差的预测，包含如下步骤：
S31，连续变化模型拟合：采用处理后的交通流代表速度作为因变量，将q作为自变量，拟合如下函数其中，m0、m1、m2为函数的待定系数，为速度的拟合函数；拟合完成后，m0、m1、m2的取值分别为70.9、-2.017、4.808，拟合结果示意图如图3所示；
S32，残差计算：完成连续变化模型拟合后，计算拟合后速度的残差，如下式：其中为速度的残差；所述残差的结果(部分)如图4所示；
S33，残差预测模型建立：采用支持向量机模型作为残差的预测模型，根据q的大小，分成两种情况：当q大于1时，将作为支持向量机模型的训练样本数据输入模型，其中 为输入参数，为预测值；当q等于1时，将作为支持向量机模型的训练样本数据输入模型，其中为输入参数，为预测值；残差预测模型训练完成后，记为
S34，车联网环境下的短时交通流速度预测模型建立；车联网环境下的短时交通流速度预测模型表示为下式其中为短时交通流速度预测值；
S4，车联网环境下的短时交通流速度预测；将需要进行短时交通流速度预测的日期及时间分组序号带入所述步骤S34获得的车联网环境下的短时交通流速度预测模型，得到短时交通流速度预测值。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实例的限制，上述实例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (7)

1.一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，其特征在于，包含如下步骤：
S1，确定短时交通流预测参数：所述预测参数至少包括短时交通流速度预测点位位置L，短时交通流速度预测的时间间隔G及短时交通流速度预测的车流方向D；
S2，数据采集与处理：所述步骤用来采集机动车经过预测点位位置L时的速度和时间，根据数据采集的日期和时间对数据进行分组存储，随后进行取平均处理；
S3，组合预测模型建立：所述步骤通过采用组合预测模型，将对短时交通流预测转变为对预测参数连续变化规律的拟合与离散残差的预测；
S4，车联网环境下的短时交通流速度预测：将需要进行短时交通流速度预测的日期及时间分组序号带入步骤S3中的组合预测模型中，计算得到短时交通流速度预测值。
2.如权利要求1所述的一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，其特征在于所述步骤S1中短时交通流速度预测点位位置L采用经纬度坐标，所述时间间隔G的单位为分钟，且G∈{3,5,6,10,15,20,30,60}。
3.如权利要求1所述的一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，其特征在于所述步骤S2进一步包括：
S21，数据采集；当有机动车经过点位位置L处，且该机动车的行驶方向等于D时，车联网***自动记录该机动车经过点位位置L处时的速度，并自动记录经过点位位置L处时的时间；
S22，数据存储；将步骤S21中采集得到的交通流速度数据按照采集得到数据的日期和时间进行分组存储，所述分组存储后，组中存储的交通流速度数据分别记为其中，上标date为数据采集时的日期，下标q为数据采集时的时间分组序号；所述组中共存储交通流速度数据个数为个；
S23，数据处理；将步骤S22中存储的数据进行取平均处理，即：组的交通流代表速度为
4.如权利要求3所述的一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，其特征在于所述步骤S22中数据采集的时间分组序号q为正整数，且q≤1440/G。
5.如权利要求1所述的一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，其特征在于所述步骤S3中进一步包括：
S31，连续变化模型拟合；构建连续变化模型的拟合，所述拟合函数为：
其中，m0、m1、m2为函数的待定系数；
S32，残差计算；根据步骤S31中的拟合函数，计算拟合后速度的残差，计算公式为：
其中为速度的残差；
S33，残差预测模型建立；采用支持向量机模型作为残差的预测模型，根据q的大小，确定训练样本数据输入残差预测模型的函数f(x)并训练模型，待残差预测模型训练完成后，将预测的残差值记为所述即为当交通流代表速度为时，残差预测模型计算得到的残差预测值；
S34，车联网环境下的短时交通流速度预测模型建立；所述车联网环境下的短时交通流速度预测模型为：
其中为短时交通流速度预测值。
6.如权利要求5所述的一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，其特征在于所述步骤S33中，当q大于1时，将作为支持向量机模型的训练样本数据输入模型，其中为输入参数，为预测值；当q等于1时，将作为支持向量机模型的训练样本数据输入模型，其中 为输入参数，为预测值。
7.如上述任一权利要求所述的一种车联网环境下的短时交通流速度预测方法，其特征在于所述步骤S2中采集并存储的短时交通流速度数据，至少包括了从预测当天开始，向前推180天内的总历史数据。
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