一種智能交通管理系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明一種智能交通管理系統(tǒng)，包括交通管理系統(tǒng)和與交通管理系統(tǒng)相連的預(yù)測裝置，所述預(yù)測裝置包括依次連接的采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)分類模塊、平穩(wěn)性檢驗?zāi)K、相關(guān)系數(shù)計算模塊、閾值設(shè)定模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊。本發(fā)明預(yù)測精度較高且構(gòu)造的預(yù)測模型更有針對性。
【專利說明】
一種智能交通管理系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，具體涉及一種智能交通管理系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 交通流量是指單位時間內(nèi)通過道路某一斷面的實際車輛數(shù)，是描述交通狀態(tài)的重 要特征參數(shù)。交通流量的變化又是一個實時、高維、非線性、非平穩(wěn)的隨機過程，相關(guān)因素的 變化都可能影響下一時刻的交通流量。相關(guān)技術(shù)中，關(guān)于短時的預(yù)測裝置局限性強，預(yù)測精 度較低，實時預(yù)測未能取得令人滿意的結(jié)果，未能對人們的實時道路選擇提供有效建議，從 而交通流量預(yù)測大部分停留在交通流量的中長期預(yù)測。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003] 針對上述問題，本發(fā)明提供一種智能交通管理系統(tǒng)。
[0004] 本發(fā)明的目的采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：
[0005] -種智能交通管理系統(tǒng)，包括交通管理系統(tǒng)和與交通管理系統(tǒng)相連的預(yù)測裝置， 所述交通管理系統(tǒng)包括：
[0006] 車載系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理中心、法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)，其特征 在于信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)依次相連，數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)分別與法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)相連。
[0007] 優(yōu)選地，所述車載系統(tǒng)包括定位模塊、無線收發(fā)模塊、控制模塊、顯示屏模塊。
[0008] 優(yōu)選地，所述信息采集系統(tǒng)采集交通流量信息、視頻監(jiān)控信息、公交車和網(wǎng)內(nèi)各種 車輛的位置信息。
[0009] 優(yōu)選地，預(yù)測裝置包括依次連接的采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)分類模塊、平 穩(wěn)性檢驗?zāi)K、相關(guān)系數(shù)計算模塊、閾值設(shè)定模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān) 系數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊：
[0010] (1)采集模塊，用于采集路網(wǎng)S內(nèi)觀測路段Si、預(yù)測路段&對應(yīng)各時間段的交通流量 數(shù)據(jù)和通行情況；
[0011] (2)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對所述交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并剔除不符合交 通實際情況的數(shù)據(jù)；
[0012] (3)數(shù)據(jù)分類模塊，用于對經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行類型分類，所述類 型包括節(jié)假日交通流量數(shù)據(jù)、周末交通流量數(shù)據(jù)和工作日交通流量數(shù)據(jù)；
[0013] ⑷平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，用于對處于同一類型的觀測路段交通流量序列&與預(yù)測 路段&的交通流量序列X」分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，檢驗平穩(wěn)性的自相關(guān)函數(shù)為：
[0015] 其中，Xx表示待檢驗交通流量序列，Vi表示待檢驗交通流量序列的均值，Xx?表示Xx 在時間延遲T后的交通流量序列，VX?為Xx?的均值，〇2為X x與Xx?之間的方差；
[0016] 當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P(t)能快速衰減趨近于〇或在〇附近波動，則所述待檢驗交通流量序 列通過平穩(wěn)性檢驗；當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P( t)不能快速衰減趨近于0或在0附近波動，則對所述待 檢驗交通流量序列進(jìn)行平穩(wěn)處理后繼續(xù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0017] (5)相關(guān)系數(shù)計算模塊，用于計算通過平穩(wěn)性檢驗的觀測路段交通流量序列& 與預(yù)測路段Sj的交通流量序列Xj在時間延遲T下的時間相關(guān)系數(shù)Pij⑴和空間相關(guān)系數(shù)Pij (w)，設(shè)路網(wǎng)S內(nèi)有N個路段，交通流量序列Xi = [Xi(l)，Xi(2)，. . .，Xi(n)]，交通流量序列 \ =4.\-,(1)，.\-,(2),...,'(〃)_|^(1:)表示觀測路段31在1:時刻的流量，1」(1:)表示預(yù)測路段3」在1:時 刻的流量，t = l，2,. . .n，時間相關(guān)系數(shù)Pij(T)的計算公式為：
[0019] 空間相關(guān)系數(shù)Plj(w)的計算公式為： 1 5；和5^雙向可通行
[0020] pij[w)=<{).5 $ 和 & 單向可通行； 0 &和&不可通行
[0021] 優(yōu)選地，預(yù)測裝置還包括：
[0022] (6)閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定各路段之間的時間延遲最大值L、時空相關(guān)系數(shù)閾值 Ti和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2;
[0023] (7)時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于根據(jù)各路段的時間相關(guān)系數(shù)和空間相 關(guān)系數(shù)PU(w)構(gòu)建各觀測路段5 1與預(yù)測路段&在不同時間延遲t下的時空相關(guān)系數(shù)矩陣p (?。?，并計算各路段的時空相關(guān)系數(shù)9^(4'，其中1￡[1，捫且1￡[0丄]兒的取值范圍為[8， 12]，時空相關(guān)系數(shù)矩陣P(t)'的計算公式為： /V(0I A,)'.，.~.(〇)'
[0024] 冰)'=外齡~⑴…~⑴； _Pt 丨、L) 'P:人L) _
[0025]時空相關(guān)系數(shù)P^(t)'的計算公式為：
[0026] Pij(x)' =Pij(x)Pij(w)；
[0027] (8)歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于生成預(yù)測路段&的歷史相關(guān)系數(shù)矩陣P(t):
[0028] /?(r)-[/?,,(/) pj2(t) ... prn{t)\
[0029] 其中，選取近M周的同期且同一類型的歷史流量作為交通流量序列X」的歷史相關(guān) 序列，記為義〃,,(,)=[A'⑴,.V/W (2…,X,,,, (，7 ,)j ,m = 1，2，? ? ? M，M的取值范圍為[3，5 ]，所述歷史相 關(guān)系數(shù)P#(t)的計算公式為：
[0031] (9)預(yù)測因子選取模塊，用于根據(jù)所述時空相關(guān)系數(shù)閾值Ti和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2 選取與預(yù)測目標(biāo)點相關(guān)的預(yù)測因子，并按照其所選空間位置j與時間延遲T進(jìn)行矩陣重構(gòu)， 選取原則為：
[0032]若Pij(T) ' >Ti，則將觀測路段Si的交通流量序列Xi中滿足條件的交通流量組成新 的序列并作為第一預(yù)測因子，記做X'，X' = (X1'，X2'，. . .，xP'），其中p為所述滿足條件的交 通流量個數(shù)，設(shè)Li為第一預(yù)測因子中時間延遲的最大值，Li = max{T卜G [0，L]and Pij(T) ' >h}，則第一預(yù)測因子X '可表述成如下矩陣形式： ^ (1) x2 (1) xp fl) V, (2) （2) .... .V,, (2)
[0033] X = 1 w 2 w p " !； A-! (/； - L, ) ,V： (/! ~ L{ ) >., Xp (/? - L,)
[0034]若P#(t)>T2，則將所有滿足條件的歷史相關(guān)序列Xjm(t)作為第二預(yù)測因子，記作 Y '，Y ' = {yi '，y2 '，. . .，yq '}，其中q為滿足條件的歷史流量個數(shù)，第二預(yù)測因子Y '可表述成 如下矩陣形式：
[0035] Y - Vi (f) V2 (/) ... Vr,-(/)
[0036] (10)預(yù)測模型構(gòu)造模塊，其通過將第一預(yù)測因子和第二預(yù)測因子作為訓(xùn)練樣本來 構(gòu)造可預(yù)測路段在下一時刻的交通流量的預(yù)測模型。
[0037] 其中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中，剔除所述不符合交通實際情況的數(shù)據(jù)的規(guī)則為:在 一個數(shù)據(jù)更新周期內(nèi)，分別設(shè)定各路段的總交通流量數(shù)據(jù)的閥值范圍，若采集到的某路段 的總交通流量數(shù)據(jù)落在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)可靠，保留該組數(shù)據(jù);若采集到 的某路段的總交通流量數(shù)據(jù)落不在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)不可靠，并將其剔 除。
[0038] 其中，所述平穩(wěn)性檢驗?zāi)K包括以下子模塊：
[0039] (1)檢驗子模塊，用于對處于同一類型的觀測路段的交通流量序列與預(yù)測路段的 交通流量序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0040] (2)連續(xù)性檢查子模塊，與檢驗子模塊連接，用于對不通過平穩(wěn)性檢驗的待檢驗交 通流量序列進(jìn)行連續(xù)性檢查，若不符合連續(xù)性，所述連續(xù)性檢查子模塊采用平均插值法對 數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0041] (3)排錯子模塊，與連續(xù)性檢查子模塊連接，用于刪除明顯錯誤的數(shù)據(jù)，同時采用 平均插值法對數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0042] (4)差分處理子模塊，連接排錯子模塊和檢驗子模塊，用于對補齊后的數(shù)據(jù)進(jìn)行差 分處理，并將差分處理后的數(shù)據(jù)傳送到檢驗子模塊。
[0043]本發(fā)明的有益效果為：
[0044] 1、設(shè)置數(shù)據(jù)分類模塊和平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，增加了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，且使構(gòu)造的預(yù)測 模型更有針對性；
[0045] 2、設(shè)置相關(guān)系數(shù)計算模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成 模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊，其中預(yù)測因子直接影響預(yù)測精度，相關(guān)系數(shù) 是測量隨機變量相關(guān)性的指標(biāo)，能夠幫助選取與預(yù)測點密切相關(guān)的變量作為預(yù)測模型的訓(xùn) 練樣本，選取多個相關(guān)系數(shù)作為預(yù)測因子，消除了最初預(yù)測因子選取的主觀性，能夠增加預(yù) 測精度，使預(yù)測模型構(gòu)造模塊更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確；
[0046] 3、相關(guān)系數(shù)計算模塊中的空間相關(guān)系數(shù)反映了路網(wǎng)的可達(dá)性對預(yù)測模型的影響， 時間相關(guān)系數(shù)能夠表達(dá)流量序列的時間順序，反映兩序列時間上的因果關(guān)系，從而提尚預(yù) 測因子選取的效率；由于交通流量的周相似性，引入歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊的歷史相 關(guān)系數(shù)，同時間相關(guān)系數(shù)和空間相關(guān)系數(shù)配合使用，為準(zhǔn)確預(yù)測提供更多的數(shù)據(jù)支持。
【附圖說明】
[0047] 利用附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限 制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得 其它的附圖。
[0048] 圖1是本發(fā)明預(yù)測裝置各模塊的連接示意圖。
[0049]圖2是本發(fā)明交通管理系統(tǒng)示意圖。
【具體實施方式】
[0050]結(jié)合以下實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
[0051 ] 實施例1
[0052]參見圖1，圖2,本實施例一種智能交通管理系統(tǒng)，包括交通管理系統(tǒng)和與交通管理 系統(tǒng)相連的預(yù)測裝置，所述交通管理系統(tǒng)包括：
[0053]車載系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理中心、法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)，其特征 在于信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)依次相連，數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)分別與法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)相連。 [0054]優(yōu)選地，所述車載系統(tǒng)包括定位模塊、無線收發(fā)模塊、控制模塊、顯示屏模塊。
[0055]優(yōu)選地，所述信息采集系統(tǒng)采集交通流量信息、視頻監(jiān)控信息、公交車和網(wǎng)內(nèi)各種 車輛的位置信息。
[0056]優(yōu)選地，預(yù)測裝置包括依次連接的采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)分類模塊、平 穩(wěn)性檢驗?zāi)K、相關(guān)系數(shù)計算模塊、閾值設(shè)定模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān) 系數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊：
[0057] (1)采集模塊，用于采集路網(wǎng)S內(nèi)觀測路段Si、預(yù)測路段&對應(yīng)各時間段的交通流量 數(shù)據(jù)和通行情況；
[0058] (2)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對所述交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并剔除不符合交 通實際情況的數(shù)據(jù)；
[0059] (3)數(shù)據(jù)分類模塊，用于對經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行類型分類，所述類 型包括節(jié)假日交通流量數(shù)據(jù)、周末交通流量數(shù)據(jù)和工作日交通流量數(shù)據(jù)；
[0060] (4)平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，用于對處于同一類型的觀測路段交通流量序列t與預(yù)測 路段&的交通流量序列X」分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，檢驗平穩(wěn)性的自相關(guān)函數(shù)為：
[0062] 其中，Xx表示待檢驗交通流量序列，Vi表示待檢驗交通流量序列的均值，Xx?表示Xx 在時間延遲t后的交通流量序列，vx?為Xx?的均值，〇2為X x與Xx?之間的方差；
[0063] 當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P(t)能快速衰減趨近于〇或在〇附近波動，則所述待檢驗交通流量序 列通過平穩(wěn)性檢驗；當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P( t)不能快速衰減趨近于0或在0附近波動，則對所述待 檢驗交通流量序列進(jìn)行平穩(wěn)處理后繼續(xù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0064] (5)相關(guān)系數(shù)計算模塊，用于計算通過平穩(wěn)性檢驗的觀測路段交通流量序列& 與預(yù)測路段Sj的交通流量序列Xj在時間延遲T下的時間相關(guān)系數(shù)Pij⑴和空間相關(guān)系數(shù)Pij (w)，設(shè)路網(wǎng)S內(nèi)有N個路段，交通流量序列Xi = [Xi(l)，Xi(2)，. . .，Xi(n)]，交通流量序列 義二M〇,x,(2)，..., x,.(〃)j，xi (t)表示觀測路段^在七時刻的流量，X」⑴表示預(yù)測路段心在七時 刻的流量，t = l，2,. . .n，時間相關(guān)系數(shù)Pij(T)的計算公式為：
[0066] 空間相關(guān)系數(shù)Pdw)的計算公式為： 1 &和&雙向可通行
[0067] ^(w)= 0.5 &和&單向可通行； 0 &和&不可通行
[0068] 優(yōu)選地，預(yù)測裝置還包括：
[0069] (6)閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定各路段之間的時間延遲最大值L、時空相關(guān)系數(shù)閾值 Ti和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2;
[0070] (7)時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于根據(jù)各路段的時間相關(guān)系數(shù)和空間相 關(guān)系數(shù)PU(w)構(gòu)建各觀測路段51與預(yù)測路段&在不同時間延遲t下的時空相關(guān)系數(shù)矩陣p (?。?，并計算各路段的時空相關(guān)系數(shù)9^(4'，其中1￡[1，捫且1￡[0丄]兒的取值范圍為[8， 12]，時空相關(guān)系數(shù)矩陣P(t)'的計算公式為： A/(〇y Pij(〇) - A^fo)'
[_ ~⑴'~(1)' ~(1)' ； Af(L] p2.(l) ... pNl{L)_
[0072]時空相關(guān)系數(shù)P^(t)'的計算公式為：
[0073] Pij(x)' =Pij(x)Pij(w)；
[0074] (8)歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于生成預(yù)測路段&的歷史相關(guān)系數(shù)矩陣P(t):
[0075] ,〇(/)-[a, (/) p/:(^) ... /?,,"0)]
[0076]其中，選取近M周的同期且同一類型的歷史流量作為交通流量序列X」的歷史相關(guān) 序列，記為A' 卜)=丨a./w (丨⑵，…，、 關(guān)系數(shù)P#(t)的計算公式為：
[0078] (9)預(yù)測因子選取模塊，用于根據(jù)所述時空相關(guān)系數(shù)閾值h和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2 選取與預(yù)測目標(biāo)點相關(guān)的預(yù)測因子，并按照其所選空間位置j與時間延遲t進(jìn)行矩陣重構(gòu)， 選取原則為：
[0079] 若Pij(〇 ' >Ti，則將觀測路段Si的交通流量序列Xi中滿足條件的交通流量組成新 的序列并作為第一預(yù)測因子，記做X'，X' = (X1'，X2'，. . .，xP'），其中p為所述滿足條件的交 通流量個數(shù)，設(shè)Li為第一預(yù)測因子中時間延遲的最大值，Li = max{T卜G [0，L]and Pij(T) ' >h}，則第一預(yù)測因子X '可表述成如下矩陣形式： 0) (丨）--'、⑴ , .V. (2) .\% (2) ... .V, (2)
[0080] X = 1 W - ' ' J>、」 xx (? - Xj) (n - ij) ... xp (n - )
[0081] 若pjm(t)>T2，則將所有滿足條件的歷史相關(guān)序列Xjm(t)作為第二預(yù)測因子，記作 Y '，Y ' = {yi '，y2 '，. . .，yq '}，其中q為滿足條件的歷史流量個數(shù)，第二預(yù)測因子Y '可表述成 如下矩陣形式：
[0082] F'- ri (/) y^.{t) ... Vcj(t)
[0083] (10)預(yù)測模型構(gòu)造模塊，其通過將第一預(yù)測因子和第二預(yù)測因子作為訓(xùn)練樣本來 構(gòu)造可預(yù)測路段在下一時刻的交通流量的預(yù)測模型。
[0084] 其中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中，剔除所述不符合交通實際情況的數(shù)據(jù)的規(guī)則為:在 一個數(shù)據(jù)更新周期內(nèi)，分別設(shè)定各路段的總交通流量數(shù)據(jù)的閥值范圍，若采集到的某路段 的總交通流量數(shù)據(jù)落在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)可靠，保留該組數(shù)據(jù);若采集到 的某路段的總交通流量數(shù)據(jù)落不在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)不可靠，并將其剔 除。
[0085] 其中，所述平穩(wěn)性檢驗?zāi)K包括以下子模塊：
[0086] (1)檢驗子模塊，用于對處于同一類型的觀測路段的交通流量序列與預(yù)測路段的 交通流量序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0087] (2)連續(xù)性檢查子模塊，與檢驗子模塊連接，用于對不通過平穩(wěn)性檢驗的待檢驗交 通流量序列進(jìn)行連續(xù)性檢查，若不符合連續(xù)性，所述連續(xù)性檢查子模塊采用平均插值法對 數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0088] (3)排錯子模塊，與連續(xù)性檢查子模塊連接，用于刪除明顯錯誤的數(shù)據(jù)，同時采用 平均插值法對數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0089] (4)差分處理子模塊，連接排錯子模塊和檢驗子模塊，用于對補齊后的數(shù)據(jù)進(jìn)行差 分處理，并將差分處理后的數(shù)據(jù)傳送到檢驗子模塊。
[0090] 本實施例設(shè)置數(shù)據(jù)分類模塊和平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，增加了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，且使構(gòu)造 的預(yù)測模型更有針對性;設(shè)置相關(guān)系數(shù)計算模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān)系 數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊，消除了最初預(yù)測因子選取的主 觀性，能夠增加預(yù)測精度，使預(yù)測模型構(gòu)造模塊更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確;本實施例取值L = 8，M=3， 預(yù)測精度相對于相關(guān)技術(shù)提高了 1.5 %。
[0091] 實施例2
[0092]參見圖1，圖2,本實施例一種智能交通管理系統(tǒng)，包括交通管理系統(tǒng)和與交通管理 系統(tǒng)相連的預(yù)測裝置，所述交通管理系統(tǒng)包括：
[0093]車載系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理中心、法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)，其特征 在于信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)依次相連，數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)分別與法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)相連。 [0094]優(yōu)選地，所述車載系統(tǒng)包括定位模塊、無線收發(fā)模塊、控制模塊、顯示屏模塊。
[0095]優(yōu)選地，所述信息采集系統(tǒng)采集交通流量信息、視頻監(jiān)控信息、公交車和網(wǎng)內(nèi)各種 車輛的位置信息。
[0096]優(yōu)選地，預(yù)測裝置包括依次連接的采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)分類模塊、平 穩(wěn)性檢驗?zāi)K、相關(guān)系數(shù)計算模塊、閾值設(shè)定模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān) 系數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊：
[0097] (1)采集模塊，用于采集路網(wǎng)S內(nèi)觀測路段Si、預(yù)測路段&對應(yīng)各時間段的交通流量 數(shù)據(jù)和通行情況；
[0098] (2)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對所述交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并剔除不符合交 通實際情況的數(shù)據(jù)；
[0099] (3)數(shù)據(jù)分類模塊，用于對經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行類型分類，所述類 型包括節(jié)假日交通流量數(shù)據(jù)、周末交通流量數(shù)據(jù)和工作日交通流量數(shù)據(jù)；
[0100] (4)平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，用于對處于同一類型的觀測路段交通流量序列t與預(yù)測 路段&的交通流量序列X」分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，檢驗平穩(wěn)性的自相關(guān)函數(shù)為：
[0102] 其中，Xx表示待檢驗交通流量序列，Vi表示待檢驗交通流量序列的均值，X x?表示Xx 在時間延遲t后的交通流量序列，vx?為Xx?的均值，〇2為X x與Xx?之間的方差；
[0103] 當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P(t)能快速衰減趨近于〇或在〇附近波動，則所述待檢驗交通流量序 列通過平穩(wěn)性檢驗；當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P( t)不能快速衰減趨近于0或在0附近波動，則對所述待 檢驗交通流量序列進(jìn)行平穩(wěn)處理后繼續(xù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0104] (5)相關(guān)系數(shù)計算模塊，用于計算通過平穩(wěn)性檢驗的觀測路段交通流量序列& 與預(yù)測路段Sj的交通流量序列Xj在時間延遲T下的時間相關(guān)系數(shù)Pij⑴和空間相關(guān)系數(shù)Pij (w)，設(shè)路網(wǎng)S內(nèi)有N個路段，交通流量序列Xi = [Xi(l)，Xi(2)，. . .，Xi(n)]，交通流量序列 X,. = [x; (")j，xi (t)表示觀測路段Si在t時刻的流量，Xj (t)表示預(yù)測路段Sj在t時 刻的流量，t = l，2, . . .n，時間相關(guān)系數(shù)Pij(T)的計算公式為：
[0106] 空間相關(guān)系數(shù)Pdw)的計算公式為： 1 X和&雙向可通行
[0107] p..(w)=< 0.5 和5^單向可通行： 0 X和\不可通行 L 1 J
[0108] 優(yōu)選地，預(yù)測裝置還包括：
[0109] (6)閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定各路段之間的時間延遲最大值L、時空相關(guān)系數(shù)閾值 Ti和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2;
[0110] (7)時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于根據(jù)各路段的時間相關(guān)系數(shù)和空間相 關(guān)系數(shù)Pu(w)構(gòu)建各觀測路段51與預(yù)測路段&在不同時間延遲t下的時空相關(guān)系數(shù)矩陣p (?。?，并計算各路段的時空相關(guān)系數(shù)9^(4'，其中1￡[1，捫且1￡[0丄]兒的取值范圍為[8， 12]，時空相關(guān)系數(shù)矩陣p(t)'的計算公式為： Ay(°J piM - ^(°)'
[0川],心).=A,? ~(1)，~(1)_ ; ??? _
[0112]時空相關(guān)系數(shù)Pdi)'的計算公式為：
[0113] Pij(x)' =Pij(x)Pij(w)；
[0114] (8)歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于生成預(yù)測路段&的歷史相關(guān)系數(shù)矩陣P(t):
[0115] p(/) =[/?,,(/) p/：(r) p/;"(>)j
[0116] 其中，選取近M周的同期且同一類型的歷史流量作為交通流量序列X」的歷史相關(guān) 序列，記為％/H,(〖)=卜(1 )，.、(2(/?)j，m= 1，2，. . .M，M的取值范圍為[3，^^ 關(guān)系數(shù)P#(t)的計算公式為：
[0118] (9)預(yù)測因子選取模塊，用于根據(jù)所述時空相關(guān)系數(shù)閾值h和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2 選取與預(yù)測目標(biāo)點相關(guān)的預(yù)測因子，并按照其所選空間位置j與時間延遲t進(jìn)行矩陣重構(gòu)， 選取原則為：
[0119]若，則將觀測路段交通流量序列乂:中滿足條件的交通流量組成新 的序列并作為第一預(yù)測因子，記做X'，X' = (X1'，X2'，. . .，xP'），其中p為所述滿足條件的交 通流量個數(shù)，設(shè)Li為第一預(yù)測因子中時間延遲的最大值，Li = max{T卜G [0，L]and Pij(T) ' >h}，則第一預(yù)測因子X '可表述成如下矩陣形式： .V丨(1) v:(l) ... .v"(l) -v, (2) ⑵ … -V } (2)
[0120] [= lW 2W ; 0 ? * ? 0 ? 0 .v丨(/?-人丨）..V, (/? - L.) .. . v" (/? - )
[0121] 若Pp(t)>T2，則將所有滿足條件的歷史相關(guān)序列Xp(t)作為第二預(yù)測因子，記作 Y '，Y ' = {yi '，y2 '，. . .，yq '}，其中q為滿足條件的歷史流量個數(shù)，第二預(yù)測因子Y '可表述成 如下矩陣形式：
[0122] :F'=卜）少2'.卜).…(r)_
[0123] (10)預(yù)測模型構(gòu)造模塊，其通過將第一預(yù)測因子和第二預(yù)測因子作為訓(xùn)練樣本來 構(gòu)造可預(yù)測路段在下一時刻的交通流量的預(yù)測模型。
[0124] 其中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中，剔除所述不符合交通實際情況的數(shù)據(jù)的規(guī)則為:在 一個數(shù)據(jù)更新周期內(nèi)，分別設(shè)定各路段的總交通流量數(shù)據(jù)的閥值范圍，若采集到的某路段 的總交通流量數(shù)據(jù)落在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)可靠，保留該組數(shù)據(jù);若采集到 的某路段的總交通流量數(shù)據(jù)落不在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)不可靠，并將其剔 除。
[0125] 其中，所述平穩(wěn)性檢驗?zāi)K包括以下子模塊：
[0126] (1)檢驗子模塊，用于對處于同一類型的觀測路段的交通流量序列與預(yù)測路段的 交通流量序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0127] (2)連續(xù)性檢查子模塊，與檢驗子模塊連接，用于對不通過平穩(wěn)性檢驗的待檢驗交 通流量序列進(jìn)行連續(xù)性檢查，若不符合連續(xù)性，所述連續(xù)性檢查子模塊采用平均插值法對 數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0128] (3)排錯子模塊，與連續(xù)性檢查子模塊連接，用于刪除明顯錯誤的數(shù)據(jù)，同時采用 平均插值法對數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0129] (4)差分處理子模塊，連接排錯子模塊和檢驗子模塊，用于對補齊后的數(shù)據(jù)進(jìn)行差 分處理，并將差分處理后的數(shù)據(jù)傳送到檢驗子模塊。
[0130]本實施例設(shè)置數(shù)據(jù)分類模塊和平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，增加了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，且使構(gòu)造 的預(yù)測模型更有針對性;設(shè)置相關(guān)系數(shù)計算模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān)系 數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊，消除了最初預(yù)測因子選取的主 觀性，能夠增加預(yù)測精度，使預(yù)測模型構(gòu)造模塊更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確;本實施例取值L = 9，M=3， 預(yù)測精度相對于相關(guān)技術(shù)提高了 2 %。
[0131] 實施例3
[0132] 參見圖1，圖2,本實施例一種智能交通管理系統(tǒng)，包括交通管理系統(tǒng)和與交通管理 系統(tǒng)相連的預(yù)測裝置，所述交通管理系統(tǒng)包括：
[0133] 車載系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理中心、法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)，其特征 在于信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)依次相連，數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)分別與法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)相連。
[0134] 優(yōu)選地，所述車載系統(tǒng)包括定位模塊、無線收發(fā)模塊、控制模塊、顯示屏模塊。
[0135] 優(yōu)選地，所述信息采集系統(tǒng)采集交通流量信息、視頻監(jiān)控信息、公交車和網(wǎng)內(nèi)各種 車輛的位置信息。
[0136] 優(yōu)選地，預(yù)測裝置包括依次連接的采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)分類模塊、平 穩(wěn)性檢驗?zāi)K、相關(guān)系數(shù)計算模塊、閾值設(shè)定模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān) 系數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊：
[0137] (1)采集模塊，用于采集路網(wǎng)S內(nèi)觀測路段Si、預(yù)測路段&對應(yīng)各時間段的交通流量 數(shù)據(jù)和通行情況；
[0138] (2)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對所述交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并剔除不符合交 通實際情況的數(shù)據(jù)；
[0139] (3)數(shù)據(jù)分類模塊，用于對經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行類型分類，所述類 型包括節(jié)假日交通流量數(shù)據(jù)、周末交通流量數(shù)據(jù)和工作日交通流量數(shù)據(jù)；
[0140] (4)平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，用于對處于同一類型的觀測路段交通流量序列t與預(yù)測 路段&的交通流量序列X」分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，檢驗平穩(wěn)性的自相關(guān)函數(shù)為：
[0142] 其中，Xx表示待檢驗交通流量序列，Vi表示待檢驗交通流量序列的均值，X x?表示Xx 在時間延遲t后的交通流量序列，vx?為Xx?的均值，〇2為X x與Xx?之間的方差；
[0143] 當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P(t)能快速衰減趨近于〇或在〇附近波動，則所述待檢驗交通流量序 列通過平穩(wěn)性檢驗；當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P( t)不能快速衰減趨近于0或在0附近波動，則對所述待 檢驗交通流量序列進(jìn)行平穩(wěn)處理后繼續(xù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0144] (5)相關(guān)系數(shù)計算模塊，用于計算通過平穩(wěn)性檢驗的觀測路段交通流量序列& 與預(yù)測路段Sj的交通流量序列Xj在時間延遲T下的時間相關(guān)系數(shù)Pij⑴和空間相關(guān)系數(shù)Pij (W)，設(shè)路網(wǎng)S內(nèi)有N個路段，交通流量序列Xi = [Xi(l)，Xi(2)，. . .，Xi(n)]，交通流量序列 ;=如/〇)士(2),...,\("；^1(〇表示觀測路段5 1在七時刻的流量，幻(〇表示預(yù)測路段&在七時 刻的流量，t = l，2,. . .n，時間相關(guān)系數(shù)Pij(T)的計算公式為：
[0146] 空間相關(guān)系數(shù)Pij(w)的計算公式為： '1 $和&雙向可通行
[0147] yc..(vv)=< 0.5 5；和&單向可通行： 0 &和&不可通行
[0148] 優(yōu)選地，預(yù)測裝置還包括：
[0149] (6)閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定各路段之間的時間延遲最大值L、時空相關(guān)系數(shù)閾值 Ti和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2;
[0150] (7)時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于根據(jù)各路段的時間相關(guān)系數(shù)和空間相 關(guān)系數(shù)PU(w)構(gòu)建各觀測路段51與預(yù)測路段&在不同時間延遲t下的時空相關(guān)系數(shù)矩陣p (?。?，并計算各路段的時空相關(guān)系數(shù)9^(4'，其中1￡[1，捫且1￡[0丄]兒的取值范圍為[8， 12]，時空相關(guān)系數(shù)矩陣P(t)'的計算公式為： A,(〇): A,.(〇)…Ay/(〇)'
[0151] p(r)= ^ ^(1)，- ^ (1)，, *?-? ?：?? * ? t' Ajifl PijiM -
[0152]時空相關(guān)系數(shù)p^h)'的計算公式為：
[0153] Pij(x)' =Pij(x)Pij(w)；
[0154] (8)歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于生成預(yù)測路段&的歷史相關(guān)系數(shù)矩陣P(t):
[0155] /?,-.(/) .w Pjrn^)\
[0156] 其中，選取近M周的同期且同一類型的歷史流量作為交通流量序列X」的歷史相關(guān) 序列，記為 A%,, (/_)=卜(2),..(/7)j，m = 1，2，. . . M，M的取值范圍為[3，^ ^ 關(guān)系數(shù)P#(t)的計算公式為：
[0158] (9)預(yù)測因子選取模塊，用于根據(jù)所述時空相關(guān)系數(shù)閾值h和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2 選取與預(yù)測目標(biāo)點相關(guān)的預(yù)測因子，并按照其所選空間位置j與時間延遲t進(jìn)行矩陣重構(gòu)， 選取原則為：
[0159] 若，則將觀測路段交通流量序列乂:中滿足條件的交通流量組成新 的序列并作為第一預(yù)測因子，記做X'，X' = (X1'，X2'，. . .，xP'），其中p為所述滿足條件的交 通流量個數(shù)，設(shè)Li為第一預(yù)測因子中時間延遲的最大值，Li = max{T卜G [0，L]and Pij(T) ' >h}，則第一預(yù)測因子X '可表述成如下矩陣形式： 、⑴ x:(丨）…' X. (2) V, (2! ... .v" (2)
[0160] Z = l W … ' ; .V, (// - (/? - /.,；) ... xp (/? - L,)
[0161] 若P#(t)>T2，則將所有滿足條件的歷史相關(guān)序列Xjm(t)作為第二預(yù)測因子，記作 Y '，Y ' = {yi '，y2 '，. . .，yq '}，其中q為滿足條件的歷史流量個數(shù)，第二預(yù)測因子Y '可表述成 如下矩陣形式：
[0162] Y = vi {t) \'2 (V)
[0163] (10)預(yù)測模型構(gòu)造模塊，其通過將第一預(yù)測因子和第二預(yù)測因子作為訓(xùn)練樣本來 構(gòu)造可預(yù)測路段在下一時刻的交通流量的預(yù)測模型。
[0164] 其中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中，剔除所述不符合交通實際情況的數(shù)據(jù)的規(guī)則為:在 一個數(shù)據(jù)更新周期內(nèi)，分別設(shè)定各路段的總交通流量數(shù)據(jù)的閥值范圍，若采集到的某路段 的總交通流量數(shù)據(jù)落在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)可靠，保留該組數(shù)據(jù);若采集到 的某路段的總交通流量數(shù)據(jù)落不在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)不可靠，并將其剔 除。
[0165] 其中，所述平穩(wěn)性檢驗?zāi)K包括以下子模塊：
[0166] (1)檢驗子模塊，用于對處于同一類型的觀測路段的交通流量序列與預(yù)測路段的 交通流量序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0167] (2)連續(xù)性檢查子模塊，與檢驗子模塊連接，用于對不通過平穩(wěn)性檢驗的待檢驗交 通流量序列進(jìn)行連續(xù)性檢查，若不符合連續(xù)性，所述連續(xù)性檢查子模塊采用平均插值法對 數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0168] (3)排錯子模塊，與連續(xù)性檢查子模塊連接，用于刪除明顯錯誤的數(shù)據(jù)，同時采用 平均插值法對數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0169] (4)差分處理子模塊，連接排錯子模塊和檢驗子模塊，用于對補齊后的數(shù)據(jù)進(jìn)行差 分處理，并將差分處理后的數(shù)據(jù)傳送到檢驗子模塊。
[0170]本實施例設(shè)置數(shù)據(jù)分類模塊和平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，增加了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，且使構(gòu)造 的預(yù)測模型更有針對性;設(shè)置相關(guān)系數(shù)計算模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān)系 數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊，消除了最初預(yù)測因子選取的主 觀性，能夠增加預(yù)測精度，使預(yù)測模型構(gòu)造模塊更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確;本實施例取值L= 10，M = 4，預(yù)測精度相對于相關(guān)技術(shù)提高了 2.6 %。
[0171] 實施例4
[0172] 參見圖1，圖2,本實施例一種智能交通管理系統(tǒng)，包括交通管理系統(tǒng)和與交通管理 系統(tǒng)相連的預(yù)測裝置，所述交通管理系統(tǒng)包括：
[0173]車載系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理中心、法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)，其特征 在于信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)依次相連，數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)分別與法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)相連。 [0174]優(yōu)選地，所述車載系統(tǒng)包括定位模塊、無線收發(fā)模塊、控制模塊、顯示屏模塊。
[0175] 優(yōu)選地，所述信息采集系統(tǒng)采集交通流量信息、視頻監(jiān)控信息、公交車和網(wǎng)內(nèi)各種 車輛的位置信息。
[0176] 優(yōu)選地，預(yù)測裝置包括依次連接的采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)分類模塊、平 穩(wěn)性檢驗?zāi)K、相關(guān)系數(shù)計算模塊、閾值設(shè)定模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān) 系數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊：
[0177] (1)采集模塊，用于采集路網(wǎng)S內(nèi)觀測路段Si、預(yù)測路段&對應(yīng)各時間段的交通流量 數(shù)據(jù)和通行情況；
[0178] (2)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對所述交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并剔除不符合交 通實際情況的數(shù)據(jù)；
[0179] (3)數(shù)據(jù)分類模塊，用于對經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行類型分類，所述類 型包括節(jié)假日交通流量數(shù)據(jù)、周末交通流量數(shù)據(jù)和工作日交通流量數(shù)據(jù)；
[0180] (4)平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，用于對處于同一類型的觀測路段交通流量序列&與預(yù)測 路段&的交通流量序列X」分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，檢驗平穩(wěn)性的自相關(guān)函數(shù)為：
[0182] 其中，Xx表示待檢驗交通流量序列，Vi表示待檢驗交通流量序列的均值，X x?表示Xx 在時間延遲t后的交通流量序列，vx?為Xx?的均值，〇2為X x與Xx?之間的方差；
[0183] 當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P(t)能快速衰減趨近于〇或在〇附近波動，則所述待檢驗交通流量序 列通過平穩(wěn)性檢驗；當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P( t)不能快速衰減趨近于0或在0附近波動，則對所述待 檢驗交通流量序列進(jìn)行平穩(wěn)處理后繼續(xù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0184] (5)相關(guān)系數(shù)計算模塊，用于計算通過平穩(wěn)性檢驗的觀測路段交通流量序列& 與預(yù)測路段Sj的交通流量序列Xj在時間延遲T下的時間相關(guān)系數(shù)Pij⑴和空間相關(guān)系數(shù)Pij (w)，設(shè)路網(wǎng)S內(nèi)有N個路段，交通流量序列Xi = [Xi(l)，Xi(2)，. . .，Xi(n)]，交通流量序列 八>1^(1),1;(2)，...^>；^1(〇表示觀測路段5 1在七時刻的流量，^〇表示預(yù)測路段&在七時 刻的流量，t = l，2,. . .n，時間相關(guān)系數(shù)Pij(T)的計算公式為：
[0186] 空間相關(guān)系數(shù)(w)的計算公式為： 1 S,.和&雙向可通行
[0187] /?..(h')=< 0.5 &和&單向可通行; 0 &和&不可通行
[0188] 優(yōu)選地，預(yù)測裝置還包括：
[0189] (6)閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定各路段之間的時間延遲最大值L、時空相關(guān)系數(shù)閾值 Ti和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2;
[0190] (7)時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于根據(jù)各路段的時間相關(guān)系數(shù)和空間相 關(guān)系數(shù)PU(w)構(gòu)建各觀測路段5 1與預(yù)測路段&在不同時間延遲t下的時空相關(guān)系數(shù)矩陣p (?。?，并計算各路段的時空相關(guān)系數(shù)9^(4'，其中1￡[1，捫且1￡[0丄]兒的取值范圍為[8， 12]，時空相關(guān)系數(shù)矩陣P(t)'的計算公式為： A^oj A；(°) - Av/(°)'
[0191] /，(.)：= - ^ (1)，； _Mj:(尤）/)；，(乙）.…v 丨、乙)_
[0192] 時空相關(guān)系數(shù)p^h)'的計算公式為：
[0193] Pij(x)' =Pij(x)Pij(w)；
[0194] (8)歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于生成預(yù)測路段&的歷史相關(guān)系數(shù)矩陣P(t):
[0195] p{t) = [PiXt) pj2{t) ... p>t{t)\
[0196] 其中，選取近M周的同期且同一類型的歷史流量作為交通流量序列X」的歷史相關(guān) 序列，記為 4'.,」:丨)七⑵,…，.V,,,,(" )j，m= 1，2 廠 ^ 關(guān)系數(shù)Pp(t)的計算公式為：
[0198] (9)預(yù)測因子選取模塊，用于根據(jù)所述時空相關(guān)系數(shù)閾值h和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2 選取與預(yù)測目標(biāo)點相關(guān)的預(yù)測因子，并按照其所選空間位置j與時間延遲t進(jìn)行矩陣重構(gòu)， 選取原則為：
[0199] 若Pijb) ' >Ti，則將觀測路段Si的交通流量序列Xi中滿足條件的交通流量組成新 的序列并作為第一預(yù)測因子，記做X'，X' = (X1'，X2'，. . .，xP'），其中p為所述滿足條件的交 通流量個數(shù)，設(shè)Li為第一預(yù)測因子中時間延遲的最大值，Li = max{T卜G [0，L]and Pij(T) ' >h}，則第一預(yù)測因子X '可表述成如下矩陣形式： .'V丨(1) .v2(l) ... r"(l)
[0200] I 二 1W 2W ，八 ^ A-^-Z,) x2'(n-A) - ^i)
[0201] 若pjm(t)>T2，則將所有滿足條件的歷史相關(guān)序列Xjm(t)作為第二預(yù)測因子，記作 Y '，Y ' = {yi '，y2 '，. . .，yq '}，其中q為滿足條件的歷史流量個數(shù)，第二預(yù)測因子Y '可表述成 如下矩陣形式：
[0202] r' = (，）.V:⑷….R./ (/〇
[0203] (10)預(yù)測模型構(gòu)造模塊，其通過將第一預(yù)測因子和第二預(yù)測因子作為訓(xùn)練樣本來 構(gòu)造可預(yù)測路段在下一時刻的交通流量的預(yù)測模型。
[0204] 其中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中，剔除所述不符合交通實際情況的數(shù)據(jù)的規(guī)則為:在 一個數(shù)據(jù)更新周期內(nèi)，分別設(shè)定各路段的總交通流量數(shù)據(jù)的閥值范圍，若采集到的某路段 的總交通流量數(shù)據(jù)落在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)可靠，保留該組數(shù)據(jù);若采集到 的某路段的總交通流量數(shù)據(jù)落不在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)不可靠，并將其剔 除。
[0205] 其中，所述平穩(wěn)性檢驗?zāi)K包括以下子模塊：
[0206] (1)檢驗子模塊，用于對處于同一類型的觀測路段的交通流量序列與預(yù)測路段的 交通流量序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0207] (2)連續(xù)性檢查子模塊，與檢驗子模塊連接，用于對不通過平穩(wěn)性檢驗的待檢驗交 通流量序列進(jìn)行連續(xù)性檢查，若不符合連續(xù)性，所述連續(xù)性檢查子模塊采用平均插值法對 數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0208] (3)排錯子模塊，與連續(xù)性檢查子模塊連接，用于刪除明顯錯誤的數(shù)據(jù)，同時采用 平均插值法對數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0209] (4)差分處理子模塊，連接排錯子模塊和檢驗子模塊，用于對補齊后的數(shù)據(jù)進(jìn)行差 分處理，并將差分處理后的數(shù)據(jù)傳送到檢驗子模塊。
[0210] 本實施例設(shè)置數(shù)據(jù)分類模塊和平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，增加了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，且使構(gòu)造 的預(yù)測模型更有針對性;設(shè)置相關(guān)系數(shù)計算模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān)系 數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊，消除了最初預(yù)測因子選取的主 觀性，能夠增加預(yù)測精度，使預(yù)測模型構(gòu)造模塊更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確;本實施例取值L= 11，M = 5，預(yù)測精度相對于相關(guān)技術(shù)提高了 3.2 %。
[0211] 實施例5
[0212] 參見圖1，圖2,本實施例一種智能交通管理系統(tǒng)，包括交通管理系統(tǒng)和與交通管理 系統(tǒng)相連的預(yù)測裝置，所述交通管理系統(tǒng)包括：
[0213] 車載系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理中心、法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)，其特征 在于信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)依次相連，數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)分別與法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助 系統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)相連。 [0214]優(yōu)選地，所述車載系統(tǒng)包括定位模塊、無線收發(fā)模塊、控制模塊、顯示屏模塊。
[0215] 優(yōu)選地，所述信息采集系統(tǒng)采集交通流量信息、視頻監(jiān)控信息、公交車和網(wǎng)內(nèi)各種 車輛的位置信息。
[0216] 優(yōu)選地，預(yù)測裝置包括依次連接的采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)分類模塊、平 穩(wěn)性檢驗?zāi)K、相關(guān)系數(shù)計算模塊、閾值設(shè)定模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān) 系數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊：
[0217] (1)采集模塊，用于采集路網(wǎng)S內(nèi)觀測路段Si、預(yù)測路段&對應(yīng)各時間段的交通流量 數(shù)據(jù)和通行情況；
[0218] (2)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對所述交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并剔除不符合交 通實際情況的數(shù)據(jù)；
[0219] (3)數(shù)據(jù)分類模塊，用于對經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行類型分類，所述類 型包括節(jié)假日交通流量數(shù)據(jù)、周末交通流量數(shù)據(jù)和工作日交通流量數(shù)據(jù)；
[0220] (4)平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，用于對處于同一類型的觀測路段交通流量序列&與預(yù)測 路段&的交通流量序列X」分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，檢驗平穩(wěn)性的自相關(guān)函數(shù)為：
[0222] 其中，Xx表示待檢驗交通流量序列，Vi表示待檢驗交通流量序列的均值，X x?表示Xx 在時間延遲t后的交通流量序列，vx?為Xx?的均值，〇2為X x與Xx?之間的方差；
[0223] 當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P(t)能快速衰減趨近于〇或在〇附近波動，則所述待檢驗交通流量序 列通過平穩(wěn)性檢驗；當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P( t)不能快速衰減趨近于0或在0附近波動，則對所述待 檢驗交通流量序列進(jìn)行平穩(wěn)處理后繼續(xù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0224] (5)相關(guān)系數(shù)計算模塊，用于計算通過平穩(wěn)性檢驗的觀測路段交通流量序列& 與預(yù)測路段Sj的交通流量序列Xj在時間延遲T下的時間相關(guān)系數(shù)Pij⑴和空間相關(guān)系數(shù)Pij (w)，設(shè)路網(wǎng)S內(nèi)有N個路段，交通流量序列Xi = [Xi(l)，Xi(2)，. . .，Xi(n)]，交通流量序列 義,.=[X, (l),x, (2),...,x, (，;)j，Xi (t)表示觀測路段Si在t時刻的流量，Xj (t)表示預(yù)測路段Sj在t時 刻的流量，t = l，2,. . .n，時間相關(guān)系數(shù)Pij(T)的計算公式為：
[0226] 空間相關(guān)系數(shù)Pdw)的計算公式為： "l 和&雙向可通行
[0227] >Cy(w) = < 0.5 5；和&單向可通行； 0 &和&不可通行
[0228] 優(yōu)選地，預(yù)測裝置還包括：
[0229] (6)閾值設(shè)定模塊，用于設(shè)定各路段之間的時間延遲最大值L、時空相關(guān)系數(shù)閾值 Ti和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2;
[0230] (7)時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于根據(jù)各路段的時間相關(guān)系數(shù)和空間相 關(guān)系數(shù)PU(w)構(gòu)建各觀測路段5 1與預(yù)測路段&在不同時間延遲t下的時空相關(guān)系數(shù)矩陣p (?。?，并計算各路段的時空相關(guān)系數(shù)9^(4'，其中1￡[1，捫且1￡[0丄]兒的取值范圍為[8， 12]，時空相關(guān)系數(shù)矩陣P(t)'的計算公式為： A/W A; (〇)'??' Piv/(0)'
[0231] p(r)=約謝~⑴~⑴； _Pu(L) P：XL)
[0232]時空相關(guān)系數(shù)P^h)'的計算公式為：
[0233] Pij(x)' =Pij(x)Pij(w)；
[0234] (8)歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于生成預(yù)測路段&的歷史相關(guān)系數(shù)矩陣P(t):
[0235] =[/;.,(/) p.2(t) ... p.Xt)\
[0236] 其中，選取近M周的同期且同一類型的歷史流量作為交通流量序列X」的歷史相關(guān) 序列，記為Y=卜卩(丨),.V/H, (2),…，x/V,, (/?)_|，m = 1，2，…M，M的取值范圍為[3，5 ]，所述歷史相 關(guān)系數(shù)P#(t)的計算公式為：
[0238] (9)預(yù)測因子選取模塊，用于根據(jù)所述時空相關(guān)系數(shù)閾值h和歷史相關(guān)系數(shù)閾值T2 選取與預(yù)測目標(biāo)點相關(guān)的預(yù)測因子，并按照其所選空間位置j與時間延遲t進(jìn)行矩陣重構(gòu)， 選取原則為：
[0239]若Pij(T) ' >Ti，則將觀測路段Si的交通流量序列Xi中滿足條件的交通流量組成新 的序列并作為第一預(yù)測因子，記做X'，X' = (X1'，X2'，. . .，xP'），其中p為所述滿足條件的交 通流量個數(shù)，設(shè)Li為第一預(yù)測因子中時間延遲的最大值，Li = max{T卜G [0，L]and Pij(T) ' >h}，則第一預(yù)測因子X '可表述成如下矩陣形式： (1) x2 (1) ... xp (l) . .V, (2) A% (2) -V (2)
[0240] I = 1W 2 W p\ !、 '"1 (? - A ) x2(" -… '-丨-h)_
[0241] 若pjm(t)>T2，則將所有滿足條件的歷史相關(guān)序列Xjm(t)作為第二預(yù)測因子，記作 Y '，Y ' = {yi '，y2 '，. . .，yq '}，其中q為滿足條件的歷史流量個數(shù)，第二預(yù)測因子Y '可表述成 如下矩陣形式：
[0242] I/' = lji，(r)' W(?) ... yt,'(t)
[0243] (10)預(yù)測模型構(gòu)造模塊，其通過將第一預(yù)測因子和第二預(yù)測因子作為訓(xùn)練樣本來 構(gòu)造可預(yù)測路段在下一時刻的交通流量的預(yù)測模型。
[0244] 其中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中，剔除所述不符合交通實際情況的數(shù)據(jù)的規(guī)則為:在 一個數(shù)據(jù)更新周期內(nèi)，分別設(shè)定各路段的總交通流量數(shù)據(jù)的閥值范圍，若采集到的某路段 的總交通流量數(shù)據(jù)落在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)可靠，保留該組數(shù)據(jù);若采集到 的某路段的總交通流量數(shù)據(jù)落不在對應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)不可靠，并將其剔 除。
[0245] 其中，所述平穩(wěn)性檢驗?zāi)K包括以下子模塊：
[0246] (1)檢驗子模塊，用于對處于同一類型的觀測路段的交通流量序列與預(yù)測路段的 交通流量序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗；
[0247] (2)連續(xù)性檢查子模塊，與檢驗子模塊連接，用于對不通過平穩(wěn)性檢驗的待檢驗交 通流量序列進(jìn)行連續(xù)性檢查，若不符合連續(xù)性，所述連續(xù)性檢查子模塊采用平均插值法對 數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0248] (3)排錯子模塊，與連續(xù)性檢查子模塊連接，用于刪除明顯錯誤的數(shù)據(jù)，同時采用 平均插值法對數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊；
[0249] (4)差分處理子模塊，連接排錯子模塊和檢驗子模塊，用于對補齊后的數(shù)據(jù)進(jìn)行差 分處理，并將差分處理后的數(shù)據(jù)傳送到檢驗子模塊。
[0250] 本實施例設(shè)置數(shù)據(jù)分類模塊和平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，增加了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，且使構(gòu)造 的預(yù)測模型更有針對性;設(shè)置相關(guān)系數(shù)計算模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān)系 數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和預(yù)測模型構(gòu)造模塊，消除了最初預(yù)測因子選取的主 觀性，能夠增加預(yù)測精度，使預(yù)測模型構(gòu)造模塊更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確;本實施例取值L= 12，M = 5，預(yù)測精度相對于相關(guān)技術(shù)提高了 3.5 %。
[0251]最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保 護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細(xì)地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng) 當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實 質(zhì)和范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種智能交通管理系統(tǒng)，包括交通管理系統(tǒng)和與交通管理系統(tǒng)相連的預(yù)測裝置，所 述交通管理系統(tǒng)包括： 車載系統(tǒng)、信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理中屯、、法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助系 統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)，其特征在 于信息采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)依次相連，數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)分別與法規(guī)服務(wù)系統(tǒng)、指揮救助系 統(tǒng)、路牌信息系統(tǒng)、信息廣播系統(tǒng)、公交服務(wù)系統(tǒng)、集團(tuán)用戶系統(tǒng)、信息查詢系統(tǒng)相連。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能交通管理系統(tǒng)，其特征是，所述車載系統(tǒng)包括定位模 塊、無線收發(fā)模塊、控制模塊、顯示屏模塊。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能交通管理系統(tǒng)，其特征是，所述信息采集系統(tǒng)采集交 通流量信息、視頻監(jiān)控信息、公交車和網(wǎng)內(nèi)各種車輛的位置信息。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種智能交通管理系統(tǒng)，其特征是，所述預(yù)測裝置包括依次連 接的采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、數(shù)據(jù)分類模塊、平穩(wěn)性檢驗?zāi)K、相關(guān)系數(shù)計算模塊、闊值 設(shè)定模塊、時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊、預(yù)測因子選取模塊和 預(yù)測模型構(gòu)造模塊： (1) 采集模塊，用于采集路網(wǎng)S內(nèi)觀測路段Si、預(yù)測路段&對應(yīng)各時間段的交通流量數(shù)據(jù) 和通行情況； (2) 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對所述交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并剔除不符合交通實 際情況的數(shù)據(jù)； (3) 數(shù)據(jù)分類模塊，用于對經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行類型分類，所述類型包 括節(jié)假日交通流量數(shù)據(jù)、周末交通流量數(shù)據(jù)和工作日交通流量數(shù)據(jù)； (4) 平穩(wěn)性檢驗?zāi)K，用于對處于同一類型的觀測路段Si的交通流量序列Xi與預(yù)測路段 Sj的交通流量序列、分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，檢驗平穩(wěn)性的自相關(guān)函數(shù)為：其中，Xx表示待檢驗交通流量序列，Vi表示待檢驗交通流量序列的均值，Xxm表示Xx在時 間延遲T后的交通流量序列，Vxm為Xxm的均值，O2為Xx與Xxm之間的方差； 當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P( T )能快速衰減趨近于0或在0附近波動，則所述待檢驗交通流量序列通 過平穩(wěn)性檢驗；當(dāng)自相關(guān)函數(shù)P( T )不能快速衰減趨近于0或在0附近波動，則對所述待檢驗 交通流量序列進(jìn)行平穩(wěn)處理后繼續(xù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗； (5) 相關(guān)系數(shù)計算模塊，用于計算通過平穩(wěn)性檢驗的觀測路段Si的交通流量序列Xi與預(yù) 路段Sj的交通流量序列X廟時間延遲T下的時間相關(guān)系數(shù)Pij (T)和空間相關(guān)系數(shù)Pij(W), 設(shè)路網(wǎng)S內(nèi)有N個路段，交通流量序列Xi=[xi(l)，xi(2)，...，xi(n)]，交通流量序列 人，二k (I )A (2)，..一Xi(t)表示觀測路段Si在t時刻的流量，Xj (t)表示預(yù)測路段Sj在t時 刻的流量，t = l，2,.. .n，時間相關(guān)系數(shù)Pij(T)的計算公式為；空間相關(guān)系數(shù)PU(W)的計算公式為：5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種智能交通管理系統(tǒng)，其特征是， (6) 闊值設(shè)定模塊，用于設(shè)定各路段之間的時間延遲最大值L、時空相關(guān)系數(shù)闊值Tl和歷 史相關(guān)系數(shù)闊值T2; (7) 時空相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于根據(jù)各路段的時間相關(guān)系數(shù)PU(T)和空間相關(guān)系 數(shù)PU(W)構(gòu)建各觀測路段Si與預(yù)測路段&在不同時間延遲T下的時空相關(guān)系數(shù)矩陣P(T) '， 并計算各路段的時空相關(guān)系數(shù)01^1)'，其中1￡[1，^且1￡[〇，1^，1的取值范圍為[8，12]， 時空相關(guān)系數(shù)矩陣P(T) '的i+當(dāng)公古九，時空相關(guān)系數(shù)PU(T) '的計算公式為： Pij(T)'=化j(T)化 j(w); (8) 歷史相關(guān)系數(shù)矩陣生成模塊，用于生成預(yù)測路段&的歷史相關(guān)系數(shù)矩陣P(t):其中，選取近M周的同期且同一類型的歷史流量作為交通流量序列、的歷史相關(guān)序列， 記文，m=l，2, . . .M，M的取值范圍為[3,5]，所述歷史相關(guān)系 數(shù)Pjm(t)的計算公式為：(9) 預(yù)測因子選取模塊，用于根據(jù)所述時空相關(guān)系數(shù)闊值Tl和歷史相關(guān)系數(shù)闊值T2選取 與預(yù)測目標(biāo)點相關(guān)的預(yù)測因子，并按照其所選空間位置j與時間延遲T進(jìn)行矩陣重構(gòu)，選取 原則為： 若口1如）'>1'1，則將觀測路段Si的交通流量序列Xi中滿足條件的交通流量組成新的序 列并作為第一預(yù)測因子，記做X'，X' = (X1'，X2'，. . .，Xp'），其中P為所述滿足條件的交通流 量個數(shù)，設(shè)^為第一預(yù)測因子中時間延遲的最大值，Li=max{T I TG [〇,L]and化j(T) ' >Ti}， 則第一預(yù)測因子X'可表述成如下矩陣形式：若P心t)>T2,則將所有滿足條件的歷史相關(guān)序列)Ut)作為第二預(yù)測因子，記作Y'，Y' = {yi'，y2'，...，yq'}，其中q為滿足條件的歷史流量個數(shù)，第二預(yù)測因子Y'可表述成如下矩 陣形式：(10)預(yù)測模型構(gòu)造模塊，其通過將第一預(yù)測因子和第二預(yù)測因子作為訓(xùn)練樣本來構(gòu)造 可預(yù)測路段在下一時刻的交通流量的預(yù)測模型。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種智能交通管理系統(tǒng)，其特征是，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中， 剔除所述不符合交通實際情況的數(shù)據(jù)的規(guī)則為:在一個數(shù)據(jù)更新周期內(nèi)，分別設(shè)定各路段 的總交通流量數(shù)據(jù)的閥值范圍，若采集到的某路段的總交通流量數(shù)據(jù)落在對應(yīng)的闊值范圍 內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)可靠，保留該組數(shù)據(jù);若采集到的某路段的總交通流量數(shù)據(jù)落不在對應(yīng) 的闊值范圍內(nèi)，則表明該組數(shù)據(jù)不可靠，并將其剔除。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種智能交通管理系統(tǒng)，其特征是，所述平穩(wěn)性檢驗?zāi)K包括 W下子模塊： (1) 檢驗子模塊，用于對處于同一類型的觀測路段Si的交通流量序列Xi與預(yù)測路段Sj的 交通流量序列^分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗； (2) 連續(xù)性檢查子模塊，與檢驗子模塊連接，用于對不通過平穩(wěn)性檢驗的待檢驗交通流 量序列進(jìn)行連續(xù)性檢查，若不符合連續(xù)性，所述連續(xù)性檢查子模塊采用平均插值法對數(shù)據(jù) 進(jìn)行補齊； (3) 排錯子模塊，與連續(xù)性檢查子模塊連接，用于刪除明顯錯誤的數(shù)據(jù)，同時采用平均 插值法對數(shù)據(jù)進(jìn)行補齊； (4) 差分處理子模塊，連接排錯子模塊和檢驗子模塊，用于對補齊后的數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處 理，并將差分處理后的數(shù)據(jù)傳送到檢驗子模塊。
【文檔編號】G08G1/01GK105913654SQ201610521961
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年6月29日
【發(fā)明人】不公告發(fā)明人
【申請人】肖銳