CN117437774A - 一种基于ai的多模态交通流量预测*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及交通流量预测技术领域，具体涉及一种基于AI的多模态交通流量预测***，包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析与特征提取模块、AI预测模型模块、实时事件响应模块、预测结果分析模块以及交通控制模块；其中，数据收集模块：用于收集多模态交通数据，该多模态交通数据包括车流量、人流量、公交流量、交通信号状态和天气情况；数据预处理模块：接收来自数据收集模块的原始数据，并进行清洗、标准化和整合，并生成一个数据质量报告，并将其传递给实时事件响应模块。本发明，通过实时分析多模态交通数据并自适应调整控制策略，基于AI的预测***有效提高了城市交通效率，增强了居民出行体验，并有助于减少环境污染。
Description
技术领域
本发明涉及交通流量预测技术领域，尤其涉及一种基于AI的多模态交通流量预测***。
背景技术
随着城市化进程的加速，城市交通流量管理成为一个日益显著的挑战，传统的交通管理方法主要依赖于经验判断和静态的交通模型，往往不能够及时响应突发的交通事件和日常的交通波动，因此，交通拥堵、出行延迟和环境污染等问题日益加剧，给城市居民带来很大的不便。
为了更加精确、高效地管理城市交通流量，研究者和工程师寻求采用更加先进的技术方法，其中，基于数据的方法，尤其是利用大数据和人工智能技术，为交通流量预测和管理提供了新的可能性，通过收集多模态的交通数据，例如车流量、人流量、公交流量、交通信号状态和天气情况，可以为交通管理提供更为全面的信息，然而，如何有效地处理、分析这些数据，并将其转化为实用的交通控制策略，仍然是一个待解决的关键问题。
此外，数据的质量和完整性对于交通预测的准确性至关重要，在实际应用中，由于传感器故障、数据传输中断或其他原因，可能会出现数据缺失或异常，如何有效地识别和处理这些数据问题，确保预测模型的准确性和鲁棒性，也是当前研究的一个热点。
综上所述，开发一个基于AI的多模态交通流量预测***，能够实时收集、处理和分析交通数据，并根据预测结果自动调整交通控制策略，是当前城市交通管理的迫切需求和研究趋势。
发明内容
基于上述目的，本发明提供了一种基于AI的多模态交通流量预测***。
一种基于AI的多模态交通流量预测***，包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析与特征提取模块、AI预测模型模块、实时事件响应模块、预测结果分析模块以及交通控制模块；其中，
数据收集模块：用于收集多模态交通数据，该多模态交通数据包括车流量、人流量、公交流量、交通信号状态和天气情况；
数据预处理模块：接收来自数据收集模块的原始数据，并进行清洗、标准化和整合，并生成一个数据质量报告，并将其传递给实时事件响应模块；
数据分析与特征提取模块：从数据预处理模块接收处理后的数据，并进行数据分析以提取关键特征；
AI预测模型模块：接收来自数据分析与特征提取模块的关键特征，并基于预训练的AI模型进行交通流量预测；
实时事件响应模块：接收数据质量报告和关键特征，以实时识别能影响预测准确性的因素，从而调整AI预测模型模块的参数；
预测结果分析模块：接收AI预测模型模块的预测结果，并进行结果解析和优化；
交通控制模块：接收预测结果分析模块的的预测结果，并据此调整交通控制措施。
进一步的，所述数据收集模块包括车流量数据收集单元、人流量数据收集单元、公交流量数据收集单元、交通信号状态数据收集单元以及天气情况数据收集单元；其中，
车流量数据收集单元：装备有车辆计数器，用于实时监测各个路口和主要道路的车辆流量，同时将收集到的车流量数据以时间戳的形式标记；
人流量数据收集单元：利用地面和高架的人体传感器或者CCTV摄像头，用于实时监测人行道和交叉口的人流量，并且将这些数据与时间和地点信息相关联；
公交流量数据收集单元：通过与公交***的API接口或者GPS追踪***连接，收集每辆公交车的位置、速度、方向以及载客量；
交通信号状态数据收集单元：利用传感器或与交通信号控制***的接口，实时获取交通灯的状态；
天气情况数据收集单元：通过与气象站或在线气象服务接口连接，实时收集当地的气温、湿度、风速、降水量的天气信息。
进一步的，所述数据预处理模块包括数据清洗单元、数据标准化单元、数据整合单元以及数据质量报告生成单元；其中，
数据清洗单元：能够识别并删除数据中的异常值、重复值和无关信息，同时处理丢失或不完整的数据条目，以确保后续分析的准确性；
数据标准化单元：通过预设算法将各种数据转换为统一的标准格式，当车流量和人流量的数据都被转化为每小时流量，以确保数据在之后的分析中具有一致性；
数据整合单元：用于自动识别和整合来自不同数据收集单元的数据，合并为一个结构化的数据集，具体的，将车流量、人流量、公交流量、交通信号状态和天气情况的数据按时间和地点进行整合；
数据质量报告生成单元：用于将基于原始数据和处理后的数据生成一个数据质量报告，该质量报告将列举数据清洗的细节、数据标准化的标准、以及数据整合的结构描述。
进一步的，所述数据分析与特征提取模块具体包括：
时间序列分析单元：对接收到的车流量、人流量和公交流量数据进行时间序列分析，以识别出交通流量的周期性、趋势性以及潜在的季节性影响；
关联分析单元：分析交通信号状态、车流量、人流量和公交流量之间的相互关系；
环境因素分析单元：结合天气情况数据，分析其与交通流量之间的关系，具体的，雨天或雪天对车流量和人流量产生的影响；
特征提取单元：自动提取关键的特征向量，具体为交通高峰时间、主要交通瓶颈路段、天气对交通的影响指数，该特征提取单元还能够根据分析结果自动选择和优化特征，以供AI预测模型使用。
进一步的，所述AI预测模型模块包括模型训练单元、模型优化单元以及实时预测单元；其中，
模型训练单元：使用历史交通数据作为训练集，结合提取的关键特征交通高峰时间、主要交通瓶颈路段和天气对交通的影响指数，进行模型的训练，训练过程基于深度学习的回归模型，其具体算法为：
其中，L(θ)为损失函数，代表预测值与真实值的平均平方差；N为训练样本的数量；yi是第i个样本的真实值；xi是第i个样本的输入特征；f是预测函数，与模型参数θ关联；
模型优化单元：利用随机梯度下降算法进行模型参数的优化，对于随机梯度下降，其具体更新规则为：
其中，θt为在时间t的模型参数，η为学习率，为损失函数L在时间t的梯度；
实时预测单元：接收来自数据分析与特征提取模块的关键特征，将该关键特征输入到预训练好的AI模型中，得到交通流量的实时预测结果。
进一步的，所述实时事件响应模块包括数据质量监测单元、特征偏差识别单元、影响因素分析单元以及参数调整推荐单元；其中，
数据质量监测单元：用于接收并读取来自数据预处理模块的数据质量报告，通过设定的阈值为缺失数据不超过2％、异常数据不超过1％进行监测，确保数据完整性和一致性；
特征偏差识别单元：比对接收的关键特征与历史平均特征值，当任意关键特征与历史平均值偏离超过10％，即触发偏差警报；
影响因素分析单元：结合数据质量监测单元和特征偏差识别单元的结果，利用预设的逻辑规则，具体为，当数据缺失超过2％且特征偏离超过10％时，则判断为高风险；
参数调整推荐单元：当识别为高风险时，该参数调整推荐单元会自动调整模型权重。
进一步的，所述参数调整推荐单元自动调整模型权重的公式为：
其中，wnew是新的权重，wold是原始权重，α是预定义的学习率，设置为0.01，是损失函数J关于权重的梯度。
进一步的，所述预测结果分析模块具体包括：
结果解析单元：用于从A1预测模型模块接收预测结果，并对预测结果进行结构化展现，具体的，利用明确的指标标准包括平均误差率、最大误差和误差分布，进行全面解析预测结果的质量和准确性；
预测误差计算单元：计算预测与实际数据之间的误差，具体公式表示为：
其中，yi,pred是第i个样本的预测值，yi,true是第i个样本的真实值，N是样本数量；
优化建议单元：基于预测误差计算单元的结果，当误差超过预设阈值时，该优化建议单元将生成具体的优化建议，所述优化建议包括重新调整AI模型的参数、增加训练数据量或特征因素。
进一步的，所述交通控制模块具体包括：
结果接收单元：接收预测结果，该预测结果包括各路段未来的车流量、人流量、公交流量和交通信号状态；
控制策略生成单元：基于接收的预测结果算每个路段的交通压力值，具体公式表示为：
Pi＝α·Vcar,i+β·Vped,i+γ·Vbus,i，
其中，Pi是第i个路段的交通压力值，Vcar,i、Vped,i和Vbus,i分别是第i个路段的车流量、人流量和公交流量预测值，而α、β和γ是各流量类型的权重，已预设为固定值；
交通信号调整单元：当某路段的Pi超过预设的上限值1000单位压力值时，该交通信号调整单元会自动调整该路段的交通信号。
本发明的有益效果：
本发明，通过引入基于AI的多模态交通流量预测***，能够全面、实时地收集城市的多模态交通数据，此***利用先进的数据处理和分析方法，确保了数据的质量和完整性，与传统的交通管理方法相比，该***在预测交通流量时能够更加准确地捕捉到交通流的微妙变化和潜在趋势，从而大大提高预测的准确性和实时性。
本发明，能够根据预测结果实时调整交通控制策略，当预测到某一路段或区域可能出现交通压力增大时，***能够自动调整交通信号时长或采取其他控制措施，确保交通流畅，减少交通拥堵的可能性，这一自适应的控制策略，使得城市交通管理更加智能化和高效。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的交通流量预测***示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如图1所示，一种基于AI的多模态交通流量预测***，包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析与特征提取模块、AI预测模型模块、实时事件响应模块、预测结果分析模块以及交通控制模块；其中，
数据收集模块：用于收集多模态交通数据，该多模态交通数据包括车流量、人流量、公交流量、交通信号状态和天气情况；
数据预处理模块：接收来自数据收集模块的原始数据，并进行清洗、标准化和整合，并生成一个数据质量报告，并将其传递给实时事件响应模块；
数据分析与特征提取模块：从数据预处理模块接收处理后的数据，并进行数据分析以提取关键特征；
AI预测模型模块：接收来自数据分析与特征提取模块的关键特征，并基于预训练的AI模型进行交通流量预测；
实时事件响应模块：接收数据质量报告和关键特征，以实时识别能影响预测准确性的因素，从而调整AI预测模型模块的参数；
预测结果分析模块：接收AI预测模型模块的预测结果，并进行结果解析和优化；
交通控制模块：接收预测结果分析模块的的预测结果，并据此调整交通控制措施。
数据收集模块包括车流量数据收集单元、人流量数据收集单元、公交流量数据收集单元、交通信号状态数据收集单元以及天气情况数据收集单元；其中，
车流量数据收集单元：装备有车辆计数器，用于实时监测各个路口和主要道路的车辆流量，同时将收集到的车流量数据以时间戳的形式标记；
人流量数据收集单元：利用地面和高架的人体传感器或者CCTV摄像头，用于实时监测人行道和交叉口的人流量，并且将这些数据与时间和地点信息相关联；
公交流量数据收集单元：通过与公交***的API接口或者GPS追踪***连接，收集每辆公交车的位置、速度、方向以及载客量；
交通信号状态数据收集单元：利用传感器或与交通信号控制***的接口，实时获取交通灯的状态(红绿灯时长、周期等)；
天气情况数据收集单元：通过与气象站或在线气象服务接口连接，实时收集当地的气温、湿度、风速、降水量的天气信息。
数据预处理模块包括数据清洗单元、数据标准化单元、数据整合单元以及数据质量报告生成单元；其中，
数据清洗单元：能够识别并删除数据中的异常值、重复值和无关信息，同时处理丢失或不完整的数据条目，以确保后续分析的准确性；
数据标准化单元：通过预设算法将各种数据转换为统一的标准格式，当车流量和人流量的数据都被转化为每小时流量，以确保数据在之后的分析中具有一致性；
数据整合单元：用于自动识别和整合来自不同数据收集单元的数据，合并为一个结构化的数据集，具体的，将车流量、人流量、公交流量、交通信号状态和天气情况的数据按时间和地点进行整合；
数据质量报告生成单元：用于将基于原始数据和处理后的数据生成一个数据质量报告，该质量报告将列举数据清洗的细节、数据标准化的标准、以及数据整合的结构描述。
数据分析与特征提取模块具体包括：
时间序列分析单元：对接收到的车流量、人流量和公交流量数据进行时间序列分析，以识别出交通流量的周期性、趋势性以及潜在的季节性影响；
关联分析单元：分析交通信号状态、车流量、人流量和公交流量之间的相互关系；
环境因素分析单元：结合天气情况数据，分析其与交通流量之间的关系，具体的，雨天或雪天对车流量和人流量产生的影响；
特征提取单元：自动提取关键的特征向量，具体为交通高峰时间、主要交通瓶颈路段、天气对交通的影响指数，该特征提取单元还能够根据分析结果自动选择和优化特征，以供AI预测模型使用。
AI预测模型模块包括模型训练单元、模型优化单元以及实时预测单元；其中，
模型训练单元：使用历史交通数据作为训练集，结合提取的关键特征交通高峰时间、主要交通瓶颈路段和天气对交通的影响指数，进行模型的训练，训练过程基于深度学习的回归模型，其具体算法为：
其中，L(θ)为损失函数，代表预测值与真实值的平均平方差；N为训练样本的数量；yi是第i个样本的真实值；xi是第i个样本的输入特征；f是预测函数，与模型参数θ关联；
模型优化单元：利用随机梯度下降(SGD)算法进行模型参数的优化，对于随机梯度下降，其具体更新规则为：
其中，θt为在时间t的模型参数，η为学习率，为损失函数L在时间t的梯度；
实时预测单元：接收来自数据分析与特征提取模块的关键特征，将该关键特征输入到预训练好的AI模型中，得到交通流量的实时预测结果。
实时事件响应模块包括数据质量监测单元、特征偏差识别单元、影响因素分析单元以及参数调整推荐单元；其中，
数据质量监测单元：用于接收并读取来自数据预处理模块的数据质量报告，通过设定的阈值为缺失数据不超过2％、异常数据不超过1％进行监测，确保数据完整性和一致性；
特征偏差识别单元：比对接收的关键特征与历史平均特征值，当任意关键特征与历史平均值偏离超过10％，即触发偏差警报；
影响因素分析单元：结合数据质量监测单元和特征偏差识别单元的结果，利用预设的逻辑规则，具体为，当数据缺失超过2％且特征偏离超过10％时，则判断为高风险；
参数调整推荐单元：当识别为高风险时，该参数调整推荐单元会自动调整模型权重。
参数调整推荐单元自动调整模型权重的公式为：
其中，wnew是新的权重，wold是原始权重，α是预定义的学习率，设置为0.01，是损失函数J关于权重的梯度。
预测结果分析模块具体包括：
结果解析单元：用于从A1预测模型模块接收预测结果，并对预测结果进行结构化展现，具体的，利用明确的指标标准包括平均误差率、最大误差和误差分布，进行全面解析预测结果的质量和准确性；
预测误差计算单元：计算预测与实际数据之间的误差，具体公式表示为：
其中，yi,pred是第i个样本的预测值，yi,true是第i个样本的真实值，N是样本数量；
优化建议单元：基于预测误差计算单元的结果，当误差超过预设阈值时，该优化建议单元将生成具体的优化建议，优化建议包括重新调整AI模型的参数、增加训练数据量或特征因素。
交通控制模块具体包括：
结果接收单元：接收预测结果，该预测结果包括各路段未来的车流量、人流量、公交流量和交通信号状态；
控制策略生成单元：基于接收的预测结果算每个路段的交通压力值，具体公式表示为：
Pi＝α·Vcar,i+β·Vped,i+γ·Vbus,i，
其中，Pi是第i个路段的交通压力值，Vcar,i、Vped,i和Vbus,i分别是第i个路段的车流量、人流量和公交流量预测值，而α、β和γ是各流量类型的权重，已预设为固定值；
交通信号调整单元：当某路段的Pi超过预设的上限值1000单位压力值时，该交通信号调整单元会自动调整该路段的交通信号，例如延长绿灯时间或缩短红灯时间，以确保流量得以平稳通过。
本发明旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于AI的多模态交通流量预测***，其特征在于，包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析与特征提取模块、AI预测模型模块、实时事件响应模块、预测结果分析模块以及交通控制模块；其中，
数据收集模块：用于收集多模态交通数据，该多模态交通数据包括车流量、人流量、公交流量、交通信号状态和天气情况；
数据预处理模块：接收来自数据收集模块的原始数据，并进行清洗、标准化和整合，并生成一个数据质量报告，并将其传递给实时事件响应模块；
数据分析与特征提取模块：从数据预处理模块接收处理后的数据，并进行数据分析以提取关键特征；
AI预测模型模块：接收来自数据分析与特征提取模块的关键特征，并基于预训练的AI模型进行交通流量预测；
实时事件响应模块：接收数据质量报告和关键特征，以实时识别能影响预测准确性的因素，从而调整AI预测模型模块的参数；
预测结果分析模块：接收AI预测模型模块的预测结果，并进行结果解析和优化；
交通控制模块：接收预测结果分析模块的的预测结果，并据此调整交通控制措施。
2.根据权利要求1所述的一种基于AI的多模态交通流量预测***，其特征在于，所述数据收集模块包括车流量数据收集单元、人流量数据收集单元、公交流量数据收集单元、交通信号状态数据收集单元以及天气情况数据收集单元；其中，
车流量数据收集单元：装备有车辆计数器，用于实时监测各个路口和主要道路的车辆流量，同时将收集到的车流量数据以时间戳的形式标记；
人流量数据收集单元：利用地面和高架的人体传感器或者CCTV摄像头，用于实时监测人行道和交叉口的人流量，并且将这些数据与时间和地点信息相关联；
公交流量数据收集单元：通过与公交***的API接口或者GPS追踪***连接，收集每辆公交车的位置、速度、方向以及载客量；
交通信号状态数据收集单元：利用传感器或与交通信号控制***的接口，实时获取交通灯的状态；
天气情况数据收集单元：通过与气象站或在线气象服务接口连接，实时收集当地的气温、湿度、风速、降水量的天气信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于AI的多模态交通流量预测***，其特征在于，所述数据预处理模块包括数据清洗单元、数据标准化单元、数据整合单元以及数据质量报告生成单元；其中，
数据清洗单元：能够识别并删除数据中的异常值、重复值和无关信息，同时处理丢失或不完整的数据条目，以确保后续分析的准确性；
数据标准化单元：通过预设算法将各种数据转换为统一的标准格式，当车流量和人流量的数据都被转化为每小时流量，以确保数据在之后的分析中具有一致性；
数据整合单元：用于自动识别和整合来自不同数据收集单元的数据，合并为一个结构化的数据集，具体的，将车流量、人流量、公交流量、交通信号状态和天气情况的数据按时间和地点进行整合；
数据质量报告生成单元：用于将基于原始数据和处理后的数据生成一个数据质量报告，该质量报告将列举数据清洗的细节、数据标准化的标准、以及数据整合的结构描述。
4.根据权利要求3所述的一种基于AI的多模态交通流量预测***，其特征在于，所述数据分析与特征提取模块具体包括：
时间序列分析单元：对接收到的车流量、人流量和公交流量数据进行时间序列分析，以识别出交通流量的周期性、趋势性以及潜在的季节性影响；
关联分析单元：分析交通信号状态、车流量、人流量和公交流量之间的相互关系；
环境因素分析单元：结合天气情况数据，分析其与交通流量之间的关系，具体的，雨天或雪天对车流量和人流量产生的影响；
特征提取单元：自动提取关键的特征向量，具体为交通高峰时间、主要交通瓶颈路段、天气对交通的影响指数，该特征提取单元还能够根据分析结果自动选择和优化特征，以供AI预测模型使用。
5.根据权利要求4所述的一种基于AI的多模态交通流量预测***，其特征在于，所述AI预测模型模块包括模型训练单元、模型优化单元以及实时预测单元；其中，
模型训练单元：使用历史交通数据作为训练集，结合提取的关键特征交通高峰时间、主要交通瓶颈路段和天气对交通的影响指数，进行模型的训练，训练过程基于深度学习的回归模型，其具体算法为：
其中，L(θ)为损失函数，代表预测值与真实值的平均平方差；N为训练样本的数量；yi是第i个样本的真实值；xi是第i个样本的输入特征；f是预测函数，与模型参数θ关联；
模型优化单元：利用随机梯度下降算法进行模型参数的优化，对于随机梯度下降，其具体更新规则为：
其中，θt为在时间t的模型参数，η为学习率，为损失函数L在时间t的梯度；
实时预测单元：接收来自数据分析与特征提取模块的关键特征，将该关键特征输入到预训练好的AI模型中，得到交通流量的实时预测结果。
6.根据权利要求5所述的一种基于AI的多模态交通流量预测***，其特征在于，所述实时事件响应模块包括数据质量监测单元、特征偏差识别单元、影响因素分析单元以及参数调整推荐单元；其中，
数据质量监测单元：用于接收并读取来自数据预处理模块的数据质量报告，通过设定的阈值为缺失数据不超过2％、异常数据不超过1％进行监测，确保数据完整性和一致性；
特征偏差识别单元：比对接收的关键特征与历史平均特征值，当任意关键特征与历史平均值偏离超过10％，即触发偏差警报；
影响因素分析单元：结合数据质量监测单元和特征偏差识别单元的结果，利用预设的逻辑规则，具体为，当数据缺失超过2％且特征偏离超过10％时，则判断为高风险；
参数调整推荐单元：当识别为高风险时，该参数调整推荐单元会自动调整模型权重。
7.根据权利要求6所述的一种基于AI的多模态交通流量预测***，其特征在于，所述参数调整推荐单元自动调整模型权重的公式为：
其中，wnew是新的权重，wold是原始权重，α是预定义的学习率，设置为0.01，是损失函数J关于权重的梯度。
8.根据权利要求7所述的一种基于AI的多模态交通流量预测***，其特征在于，所述预测结果分析模块具体包括：
结果解析单元：用于从A1预测模型模块接收预测结果，并对预测结果进行结构化展现，具体的，利用明确的指标标准包括平均误差率、最大误差和误差分布，进行全面解析预测结果的质量和准确性；
预测误差计算单元：计算预测与实际数据之间的误差，具体公式表示为：
其中，yi,pred是第i个样本的预测值，yi,true是第i个样本的真实值，N是样本数量；
优化建议单元：基于预测误差计算单元的结果，当误差超过预设阈值时，该优化建议单元将生成具体的优化建议，所述优化建议包括重新调整AI模型的参数、增加训练数据量或特征因素。
9.根据权利要求8所述的一种基于AI的多模态交通流量预测***，其特征在于，所述交通控制模块具体包括：
结果接收单元：接收预测结果，该预测结果包括各路段未来的车流量、人流量、公交流量和交通信号状态；
控制策略生成单元：基于接收的预测结果算每个路段的交通压力值，具体公式表示为：
Pi＝α·Vcar,i+β·Vped,i+γ·Vbus,i，
其中，Pi是第i个路段的交通压力值，Vcar,i、Vped,i和Vbus,i分别是第i个路段的车流量、人流量和公交流量预测值，而α、β和γ是各流量类型的权重，已预设为固定值；
交通信号调整单元：当某路段的Pi超过预设的上限值1000单位压力值时，该交通信号调整单元会自动调整该路段的交通信号。
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| CN202311280054.3A CN117437774A (zh) | 2023-10-07 | 2023-10-07 | 一种基于ai的多模态交通流量预测*** |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117744950A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-03-22 | 深圳宇翊技术股份有限公司 | 出行需求分析方法、装置、设备及存储介质 |
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2023
- 2023-10-07 CN CN202311280054.3A patent/CN117437774A/zh active Pending
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