CN109376920A - 基于分钟转移矩阵的交通道路状态预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于分钟转移矩阵的交通道路状态预测方法，所述历史交通数据包括抓拍地点、卡口名称、抓拍时间，所述路口转移状态预测方法包括步骤一，将抓拍时间为分析纬度，将纬度颗粒细化到分钟，步骤二，通过分析历史上该路口的每一分钟的车辆转移数量情况，形成分钟状态转移矩阵，步骤三，将此矩阵作为基础，通过路口转移模拟算法实现未来颗粒为分钟的交通状态预测。
Description
技术领域
本发明涉及大数据领域，尤其是一种利用大数据来对交通出行流量预测及疏导的方法。
背景技术
随着人民生活水平的提高，人均汽车持有量也在逐步提高，当城市市政道路建设速度低于汽车增长数量时，城市道路车流量将明显增大，尤其是发生突发性事故时，十字路口的交通将瞬间成为瘫痪状态，此时需要大量警力去现场维持秩序，给人民生活造成极大地不便。因此，一个较好的交通流量预测方式和疏导方法是解决该问题的主要手段。
发明内容
本发明为了解决上述技术的不足，提供了一种交通出行流量预测方法。
为了解决上述技术问题，所述历史交通数据包括抓拍地点、卡口名称、抓拍时间，所述路口转移状态预测方法包括步骤一，将抓拍时间为分析纬度，将纬度颗粒细化到分钟，步骤二，通过分析历史上该路口的每一分钟的车辆转移数量情况，形成分钟状态转移矩阵，步骤三，将此矩阵作为基础，通过路口转移模拟算法实现未来颗粒为分钟的交通状态预测。
采用了上述方式后，通过将路口中每一分钟的转移情况进行分析，并且基于大数据技术，建立转移矩阵，从而预测未来天数在该分钟内的汽车可能转移情况，提前预知可以更加针对性的对交通进行疏导，从而提高疏导效率，也同时可以建立预测机制，为市民出行起到良好的事先规划作用。
作为本发明的进一步改进，所述路口转移模拟算法可将路口模拟成a、b、c、d四个路口，并且路口可根据实际情况减少或增加，设置每个车道内的车可分别向其他三向的车道转移以及向自己方向的逆向车道进行调头，所述路口转移模拟算法的参数包括用于表示i路段在d日所有路口t分钟时刻的车辆转移数量矩阵的N，用于表示i路段，a路口在d日t分钟内共转移的汽车数量aidt，用于表示在i路段t分钟在d日内进行调头的汽车数量aidt1，用于表示在i路段a路口t分钟内分别向其他三个方向车道进行转移的aidt2，aidt3，aidt4，以此类推，可以得出用于表示在i路段b路口t分钟内调头以及分别向其他三个方向车道进行转移的为bidt1，bidt2，bidt3，bidt4，根据现有的总转移数量aidt以及路口的转出数量aidtn可以推算出i路段a路口在d日t分钟向各个方向及调头的转移率pidt，以及用于表示预测i路口在d日t+1分钟下的车辆转移预测数量矩阵M，所述N的矩阵为
采用了上述方式后，将路口进行模拟，并将转移方式设定成四种转移方式，分别为调头至本路口，向其他三向进行转移的转移方式，并根据一个路口向其他方向进行转移的方式设定四个参数分别为aidt1，aidt2，aidt3，aidt4，再设定转移率pidt以及用于表示预测i路口在d日t+1分钟下的车辆转移预测数量矩阵M，这样就可用上述几个参数来表达以及预测出将要转移的车辆数量为多少。而且四种转移方式的设定并不是常规设置，其可以根据具体情况增加或减少转移方式，只需将参数相对应的增加或减少即可实现。其中N的矩阵数据都是从交管部门现有数据所得。
作为本发明的进一步改进，所述转移率pidt的计算公式为以该公式以及大数据为基础，可以得到以大量的数据为基础，得出一个最接近实际以及误差最小的平均转移率pit，所述平均转移率pit的计算公式为并且根据该公式还能得到平均转移率矩阵P通过该矩阵可以展示在任意时间内任意一路口向其他路口转移的平均转移率。
采用了上述方式后，转移率的设置是通过总转移数以及路口转移数进行相除，从而得到一个数值，并且可从交警处获取相应的数据量，求出一个平均转移率，而该平均转移率则是相对来说误差最小，最可能接近实际数值的转移率，而每个路口每个时间转移到其他路口的转移率则用一个矩阵进行表示，则起到了汇总展示便于计算的技术效果。
作为本发明的进一步改进，所述t+1时刻车辆转移预测数量矩阵M的计算算法主要以t时刻的车辆转移数量矩阵N以及t时刻各个路口的道路内车辆总数矩阵[a,b,c,d]为基础，得出M的算法公式为M＝[a,b,c,d]-N+N*P。
采用了上述方式后，计算一个路段t+1时间的车辆状态预测值，首先需要在t时刻该路段每个路口所有车的数量实际统计矩阵[a,b,c,d]，然后再减去根据大数据为基础算出的转移车辆总数矩阵N再加上其他路口向该路口转移过来的车辆数矩阵N*P，即可得出特定路口的车辆转移预测数量矩阵。
作为本发明的进一步改进，一共转移的汽车数量aidt包括如下情况，在d日t分i路口未转移一辆车，则aidt，pidt及yidt的值均为0，如发生转移情况则适用计算公式。
采用了上述方式后，将情况分为两种，可以增加公式的适用条件。排除在路口发生实际转移时，并未有一辆车发生转移的实际情况，否则在公式中代入会产生相应错误。
具体实施方式
所述历史交通数据包括抓拍地点、卡口名称、抓拍时间，所述路口转移状态预测方法包括步骤一，将抓拍时间为分析纬度，将纬度颗粒细化到分钟，步骤二，通过分析历史上该路口的每一分钟的车辆转移数量情况，形成分钟状态转移矩阵，步骤三，将此矩阵作为基础，通过路口转移模拟算法实现未来颗粒为分钟的交通状态预测。通过将路口中每一分钟的转移情况进行分析，并且基于大数据技术，建立转移矩阵，从而预测未来天数在该分钟内的汽车可能转移情况，提前预知可以更加针对性的对交通进行疏导，从而提高疏导效率，也同时可以建立预测机制，为市民出行起到良好的事先规划作用。
所述路口转移模拟算法可将路口模拟成a、b、c、d四个路口，并且路口可根据实际情况减少或增加，设置每个车道内的车可分别向其他三向的车道转移以及向自己方向的逆向车道进行调头，所述路口转移模拟算法的参数包括用于表示i路段在d日所有路口t分钟时刻的车辆转移数量矩阵的N，用于表示i路段，a路口在d日t分钟内共转移的汽车数量aidt，用于表示在i路段t分钟在d日内进行调头的汽车数量aidt1，用于表示在i路段a路口t分钟内分别向其他三个方向车道进行转移的aidt2，aidt3，aidt4，以此类推，可以得出用于表示在i路段b路口t分钟内调头以及分别向其他三个方向车道进行转移的为bidt1，bidt2，bidt3，bidt4，根据现有的总转移数量aidt以及路口的转出数量aidtn可以推算出i路段a路口在d日t分钟向各个方向及调头的转移率pidt，以及用于表示预测i路口在d日t+1分钟下的车辆转移预测数量矩阵M，所述N的矩阵为
将路口进行模拟，并将转移方式设定成四种转移方式，分别为调头至本路口，向其他三向进行转移的转移方式，并根据一个路口向其他方向进行转移的方式设定四个参数分别为aidt1，aidt2，aidt3，aidt4，再设定转移率pidt以及用于表示预测i路口在d日t+1分钟下的车辆转移预测数量矩阵M，这样就可用上述几个参数来表达以及预测出将要转移的车辆数量为多少。而且四种转移方式的设定并不是常规设置，其可以根据具体情况增加或减少转移方式，只需将参数相对应的增加或减少即可实现。其中N的矩阵数据都是从交管部门现有数据所得。
所述转移率pidt的计算公式为以该公式以及大数据为基础，可以得到以大量的数据为基础，得出一个最接近实际以及误差最小的平均转移率pit，所述平均转移率pit的计算公式为并且根据该公式还能得到平均转移率矩阵P通过该矩阵可以展示在任意时间内任意一路口向其他路口转移的平均转移率。转移率的设置是通过总转移数以及路口转移数进行相除，从而得到一个数值，并且可从交警处获取相应的数据量，求出一个平均转移率，而该平均转移率则是相对来说误差最小，最可能接近实际数值的转移率，而每个路口每个时间转移到其他路口的转移率则用一个矩阵进行表示，则起到了汇总展示便于计算的技术效果。
所述t+1时刻车辆转移预测数量矩阵M的计算算法主要以t时刻的车辆转移数量矩阵N以及t时刻各个路口的车辆总数矩阵[a,b,c,d]为基础，得出M的算法公式为M＝[a,b,c,d]-N+N*P。计算一个路段t+1时间的车辆状态预测值，首先需要在t时刻该路段每个路口所有车的数量实际统计矩阵[a,b,c,d]，然后再减去根据大数据为基础算出的转移车辆总数矩阵N再加上其他路口向该路口转移过来的车辆数矩阵N*P，即可得出特定路口的车辆转移预测数量矩阵。一共转移的汽车数量aidt包括如下情况，在d日t分i路口未转移一辆车，则aidt，pidt及yidt的值均为0，如发生转移情况则适用计算公式。将情况分为两种，可以增加公式的适用条件。排除在路口发生实际转移时，并未有一辆车发生转移的实际情况，否则在公式中代入会产生相应错误。
Claims (5)
1.基于分钟转移矩阵的交通道路状态预测方法，其特征在于：所述历史交通数据包括抓拍地点、卡口名称、抓拍时间，所述路口转移状态预测方法包括步骤一，将抓拍时间为分析纬度，将纬度颗粒细化到分钟，步骤二，通过分析历史上该路口的每一分钟的车辆转移数量情况，形成分钟状态转移矩阵，步骤三，将此矩阵作为基础，通过路口转移模拟算法实现未来颗粒为分钟的交通状态预测。
2.根据权利要求1所述的基于分钟转移矩阵的交通道路状态预测方法，其特征在于：所述路口转移模拟算法可将路口模拟成a、b、c、d四个路口，并且路口可根据实际情况减少或增加，设置每个车道内的车可分别向其他三向的车道转移以及向自己方向的逆向车道进行调头，所述路口转移模拟算法的参数包括用于表示i路段在d日所有路口t分钟时刻的车辆转移数量矩阵的N，用于表示i路段，a路口在d日t分钟内共转移的汽车数量aidt，用于表示在i路段t分钟在d日内进行调头的汽车数量aidt1，用于表示在i路段a路口t分钟内分别向其他三个方向车道进行转移的aidt2，aidt3，aidt4，以此类推，可以得出用于表示在i路段b，c，d路口t分钟内调头以及分别向其他三个方向车道进行转移的为bidt1，bidt2，bidt3，bidt4，根据现有的总转移数量aidt以及路口的转出数量aidtn可以推算出i路段a路口在d日t分钟向各个方向及调头的转移率pidt，以及用于表示预测i路口在d日t+1分钟下的车辆转移预测数量矩阵M，所述N的矩阵为
3.根据权利要求2所述的基于分钟转移矩阵的交通道路状态预测方法，其特征在于：所述转移率pidt的计算公式为以该公式以及大数据为基础，可以得到以大量的数据为基础，得出一个最接近实际以及误差最小的平均转移率pit，所述平均转移率pit的计算公式为并且根据该公式还能得到平均转移率矩阵P通过该矩阵可以展示在任意时间内任意一路口向其他路口转移的平均转移率。
4.根据权利要求3所述的基于分钟转移矩阵的交通道路状态预测方法，其特征在于：所述t+1时刻车辆转移预测数量矩阵M的计算算法主要以t时刻的车辆转移数量矩阵N以及t时刻各个路口内的道路的车辆总数矩阵[a,b,c,d]为基础，得出M的算法公式为M＝[a,b,c,d]‐N+N*P。
5.根据权利要求2所述的基于分钟转移矩阵的交通道路状态预测方法，其特征在于：一共转移的汽车数量aidt包括如下情况，在d日t分i路口未转移一辆车，则aidt，pidt及yidt的值均为0，如发生转移情况则适用计算公式。
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