CN107481533A - 一种交通流预测系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种交通流预测系统，通过车载位置模块，数据获取模块获取待预测路段的设置有车载位置模块的车辆数据，将该车辆数据与历史标准样本库内的设置有车载位置模块的车辆数据相匹配，与其匹配程度最高的历史标准样本库内的车辆数据对应的历史标准样本库内的实际交通流数据为预测的待预测路段的交通流数据，使路段交通流数据的预测具有高可靠性及准确性，同时，预测出的待预测路段的交通流数据为该待预测路段的实际历史信息，预测针对性强，可以进一步提高预测的准确性。因此，本发明一种交通流预测系统及方法具有预测准确率高的优点。

Description

一种交通流预测系统及方法
技术领域
本发明涉及交通流预测技术领域，尤其是涉及一种预测准确率高的一种交通流预测系统及方法。
背景技术
近年来，随着城市化与机动化的进程加快，汽车保有量，特别是私家车的大力发展，造成交通流量不断上升，城市交通需求和供给的矛盾越来越大。因此，采取合理的交通需求控制和道路交通管理措施成为解决城市交通问题的关键。其中如何准确的预测道路交通流量成为合理诱导、控制与管理交通出行的瓶颈所在。有了精度较高的实时交通流量信息，才能进一步运用现代信息技术为出行者提供最佳的行驶路线，达到网路畅通、高效运行的目的。
因此，有必要提出一种新的交通流预测系统及方法，以准确预测交通流信息。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种预测准确率高的一种交通流预测系统及方法。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种交通流预测系统，包括车载位置模块，所述车载位置模块设置于特定车辆上，用于检测车辆位置信息；数据获取模块，所述数据获取模块用于获取待预测路段上设置有所述车载位置模块的车辆数据；信息处理模块，所述信息处理模块用于处理获取到的设置有所述车载位置模块的车辆数据，预测待预测路段的交通流情况，控制待预测路段的红绿灯时间。
作为一种优选的技术方案，所述车载位置模块为车载GPS模块或车载导航模块。
作为另一种优选的技术方案，所述数据获取模块设置于待预测路段的红绿灯上。
作为应用以上方案的一种交通流预测系统的一种交通流预测方法，包括以下步骤：S1、建立历史标准样本库，对待预测路段的历史交通数据进行预处理，将设置有所述车载位置模块的车辆数据与实际交通流数据映射保存，形成待预测路段的交通数据历史标准样本库；S2、所述数据获取模块获取待预测路段的设置有所述车载位置模块的车辆数据，所述车辆数据包括设置有所述车载位置模块的车辆数量、前进方向等数据；S3、所述信息处理模块根据所述数据获取模块获取到的设置有所述车载位置模块的车辆数据判断所述车辆数据与历史标准样本库内设置有所述车载位置模块的车辆数据的相似度，从所述历史标准样本库内选取与实际获取到的设置有所述车载位置模块的车辆数据最为匹配的所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据，根据所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据对应得出所述历史标准样本库内的实际交通流数据，所述历史标准样本库内的实际交通流数据为预测出的待预测路段的交通流数据；S4、根据预测的待预测路段的交通流数据控制所述待预测路段的红绿灯时间。
作为一种优选的技术方案，所述车载位置模块为车载GPS模块或车载导航模块，所述步骤S2中所述数据获取模块获取待预测路段的设置有所述车载GPS模块或所述车载导航模块的车辆数据。
作为一种优选的技术方案，所述车载位置模块为与出租车辆信息绑定的智能终端模块，所述智能终端模块获取出租车乘客出行的出发地及目的地，并实时追踪出租车辆的位置信息。
作为进一步优选的技术方案，所述步骤S2中所述数据获取模块与所述智能终端进行数据交互，获取待预测路段的设置有所述智能终端模块的出租车辆内乘客的出发地、目的地及出租车辆的实时位置信息。
作为一种更进一步优选的方案，所述步骤S3中所述信息处理模块根据所述出租车辆的出发地、目的地及实时位置信息，判断待预测路段内的出租车辆数据，将所述出租车辆数据与所述历史标准样本库内设置有所述车载位置模块的车辆数据的相似度，从所述历史标准样本库内选取与所述出租车辆数据最为匹配的设置有所述车载位置模块的车辆数据，根据所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据从所述历史标准样本库内得出实际交通流数据，所述历史标准样本库内的实际交通流数据为预测的待预测路段的交通流数据。
作为另一种更进一步的优选方案，所述步骤S3中所述信息处理模块根据所述出租车辆的出发地、目的地及实时位置信息计算下一时段待预测路段的出租车辆数据，并判断与所述历史标准样本库内设置有所述车载位置模块的车辆数据的相似度，从所述历史标准样本库内选取与所述出租车辆数据最为匹配的设置有所述车载位置模块的车辆数据，根据所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据从所述历史标准样本库内得出实际交通流数据，所述历史标准样本库内的实际交通流数据为预测的待预测路段的交通流数据。
本发明的一种交通流预测系统，通过车载位置模块，数据获取模块获取待预测路段的设置有车载位置模块的车辆数据，将该车辆数据与历史标准样本库内的设置有车载位置模块的车辆数据相匹配，与其匹配程度最高的历史标准样本库内的车辆数据对应的历史标准样本库内的实际交通流数据为预测的待预测路段的交通流数据，使路段交通流数据的预测具有高可靠性及准确性，同时，预测出的待预测路段的交通流数据为该待预测路段的实际历史信息，预测针对性强，可以进一步提高预测的准确性。因此，本发明一种交通流预测系统及方法具有预测准确率高的优点。
附图说明
图1为本发明一种交通流预测系统的具体实施方式的结构框图；
图2为本发明一种能够交通流预测方法的具体实施方式的流程图。
具体实施方式
下面结合附图，详细说明本发明一种交通流预测系统及应用其的一种交通流预测方法。
如图1所示，本发明的一种交通流预测系统，包括车载位置模块，所述车载位置模块设置于特定车辆上，用于检测车辆位置信息；数据获取模块，所述数据获取模块用于获取待预测路段上设置有所述车载位置模块的车辆数据；信息处理模块，所述信息处理模块用于处理获取到的设置有所述车载位置模块的车辆数据，预测待预测路段的交通流情况，控制待预测路段的红绿灯时间。本发明的一种交通流预测系统，通过监测待预测路段内的特定车辆数据，根据与所述特定车辆数据对应的历史实际交通流数据预测待预测路段内的实际交通流数据，预测出的实际交通流数据针对性强，准确性高。
作为一种优选技术方案，所述车载位置模块为车载GPS模块或车载导航模块。在实际应用中，为了简化设备，便于实施，所述数据获取模块设置于待预测路段的红绿灯上。
本发明还提供了一种应用以上一种交通流预测系统的方法，包括以下步骤：S1、建立历史标准样本库，对待预测路段的历史交通数据进行预处理，将设置有所述车载位置模块的车辆数据与实际交通流数据映射保存，形成待预测路段的交通数据历史标准样本库；S2、所述数据获取模块获取待预测路段的设置有所述车载位置模块的车辆数据，所述车辆数据包括设置有所述车载位置模块的车辆数量、前进方向等数据；S3、所述信息处理模块根据所述数据获取模块获取到的设置有所述车载位置模块的车辆数据判断所述车辆数据与历史标准样本库内设置有所述车载位置模块的车辆数据的相似度，从所述历史标准样本库内选取与实际获取到的设置有所述车载位置模块的车辆数据最为匹配的所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据，根据所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据对应得出所述历史标准样本库内的实际交通流数据，所述历史标准样本库内的实际交通流数据为预测出的待预测路段的交通流数据；S4、根据预测的待预测路段的交通流数据控制所述待预测路段的红绿灯时间。
作为一种优选的技术方案，所述车载位置模块为车载GPS模块或车载导航模块，所述步骤S2中所述数据获取模块获取待预测路段的设置有所述车载GPS模块或所述车载导航模块的车辆数据。
作为一种优选的技术方案，所述车载位置模块为与出租车辆信息绑定的智能终端模块，所述智能终端模块获取出租车乘客出行的出发地及目的地，并实时追踪出租车辆的位置信息。
作为进一步优选的技术方案，所述步骤S2中所述数据获取模块与所述智能终端进行数据交互，获取待预测路段的设置有所述智能终端模块的出租车辆内乘客的出发地、目的地及出租车辆的实时位置信息。
作为一种更进一步优选的方案，所述步骤S3中所述信息处理模块根据所述出租车辆的出发地、目的地及实时位置信息，判断待预测路段内的出租车辆数据，将所述出租车辆数据与所述历史标准样本库内设置有所述车载位置模块的车辆数据的相似度，从所述历史标准样本库内选取与所述出租车辆数据最为匹配的设置有所述车载位置模块的车辆数据，根据所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据从所述历史标准样本库内得出实际交通流数据，所述历史标准样本库内的实际交通流数据为预测的待预测路段的交通流数据。
作为另一种更进一步的优选方案，所述步骤S3中所述信息处理模块根据所述出租车辆的出发地、目的地及实时位置信息计算下一时段待预测路段的出租车辆数据，并判断与所述历史标准样本库内设置有所述车载位置模块的车辆数据的相似度，从所述历史标准样本库内选取与所述出租车辆数据最为匹配的设置有所述车载位置模块的车辆数据，根据所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据从所述历史标准样本库内得出实际交通流数据，所述历史标准样本库内的实际交通流数据为预测的待预测路段的交通流数据。
在实际应用中，当车载位置模块为智能终端，且所述智能终端模块获取出租车乘客出行的出发地及目的地，并实时追踪出租车辆的位置信息时，所述数据获取模块可以直接获取该智能终端服务器内的数据，以获得任一待测路段的设置有该智能终端的出租车车辆数据，与该路段的历史标准样本库对照，可预测任一待预测路段的交通流数据。
本发明的一种交通流预测系统，通过车载位置模块，数据获取模块获取待预测路段的设置有车载位置模块的车辆数据，将该车辆数据与历史标准样本库内的设置有车载位置模块的车辆数据相匹配，与其匹配程度最高的历史标准样本库内的车辆数据对应的历史标准样本库内的实际交通流数据为预测的待预测路段的交通流数据，使路段交通流数据的预测具有高可靠性及准确性，同时，预测出的待预测路段的交通流数据为该待预测路段的实际历史信息，预测针对性强，可以进一步提高预测的准确性。因此，本发明一种交通流预测系统及方法具有预测准确率高的优点
以上仅为本发明实施案例而已，并不用于限制本发明，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (9)

1.一种交通流预测系统，其特征在于：包括车载位置模块，所述车载位置模块设置于特定车辆上，用于检测车辆位置信息；数据获取模块，所述数据获取模块用于获取待预测路段上设置有所述车载位置模块的车辆数据；信息处理模块，所述信息处理模块用于处理获取到的设置有所述车载位置模块的车辆数据，预测待预测路段的交通流情况，控制待预测路段的红绿灯时间。
2.根据权利要求1所述的一种交通流预测系统，其特征在于：所述车载位置模块为车载GPS模块或车载导航模块。
3.根据权利要求1所述的一种交通流预测系统，其特征在于：所述数据获取模块设置于待预测路段的红绿灯上。
4.应用权利要求1至3任一权利要求中的一种交通流预测系统的一种交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立历史标准样本库，对待预测路段的历史交通数据进行预处理，将设置有所述车载位置模块的车辆数据与实际交通流数据映射保存，形成待预测路段的交通数据历史标准样本库；
S2、所述数据获取模块获取待预测路段的设置有所述车载位置模块的车辆数据，所述车辆数据包括设置有所述车载位置模块的车辆数量、前进方向等数据；
S3、所述信息处理模块根据所述数据获取模块获取到的设置有所述车载位置模块的车辆数据判断所述车辆数据与历史标准样本库内设置有所述车载位置模块的车辆数据的相似度，从所述历史标准样本库内选取与实际获取到的设置有所述车载位置模块的车辆数据最为匹配的所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据，根据所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据对应得出所述历史标准样本库内的实际交通流数据，所述历史标准样本库内的实际交通流数据为预测出的待预测路段的交通流数据；
S4、根据预测的待预测路段的交通流数据控制所述待预测路段的红绿灯时间。
5.根据权利要求4所述的一种交通流预测方法，其特征在于：所述车载位置模块为车载GPS模块或车载导航模块，所述步骤S2中所述数据获取模块获取待预测路段的设置有所述车载GPS模块或所述车载导航模块的车辆数据。
6.根据权利要求4所述的一种交通流预测方法，其特征在于：所述车载位置模块为与出租车辆信息绑定的智能终端模块，所述智能终端模块获取出租车乘客出行的出发地及目的地，并实时追踪出租车辆的位置信息。
7.根据权利要求6所述的一种交通流预测方法，其特征在于：所述步骤S2中所述数据获取模块与所述智能终端进行数据交互，获取待预测路段的设置有所述智能终端模块的出租车辆内乘客的出发地、目的地及出租车辆的实时位置信息。
8.根据权利要求7所述的一种交通流预测方法，其特征在于：所述步骤S3中所述信息处理模块根据所述出租车辆的出发地、目的地及实时位置信息，判断待预测路段内的出租车辆数据，将所述出租车辆数据与所述历史标准样本库内设置有所述车载位置模块的车辆数据的相似度，从所述历史标准样本库内选取与所述出租车辆数据最为匹配的设置有所述车载位置模块的车辆数据，根据所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据从所述历史标准样本库内得出实际交通流数据，所述历史标准样本库内的实际交通流数据为预测的待预测路段的交通流数据。
9.根据权利要求7所述的一种交通流预测方法，其特征在于：所述步骤S3中所述信息处理模块根据所述出租车辆的出发地、目的地及实时位置信息计算下一时段待预测路段的出租车辆数据，并判断与所述历史标准样本库内设置有所述车载位置模块的车辆数据的相似度，从所述历史标准样本库内选取与所述出租车辆数据最为匹配的设置有所述车载位置模块的车辆数据，根据所述历史标准样本库内的设置有所述车载位置模块的车辆数据从所述历史标准样本库内得出实际交通流数据，所述历史标准样本库内的实际交通流数据为预测的待预测路段的交通流数据。
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