CN115810266A - 一种交通拥堵预测系统 - Google Patents
一种交通拥堵预测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115810266A CN115810266A CN202211318698.2A CN202211318698A CN115810266A CN 115810266 A CN115810266 A CN 115810266A CN 202211318698 A CN202211318698 A CN 202211318698A CN 115810266 A CN115810266 A CN 115810266A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- output end
- input end
- traffic
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及实时交通技术领域，具体为一种交通拥堵预测系统，包括道路监测单元和中央处理器，所述道路监测单元的输出端和无线通信模块的输入端连接，所述无线通信模块的输出端和数据预测单元的输入端连接，所述数据预测单元包括监控球机模块。该交通拥堵预测系统，根据可提前预知的工作日信息、放假信息、气象信息进行状态向量搜索，搜索出最相似的R个历史状态向量，再根据所对应的R个交通拥堵指数计算预测值，以及根据交通速度数据的周期性特征可知，交通速度数据与相邻时刻，相邻天或数周前的交通速度数据具有一定的相似性，通过GRU‑FC网络模型具备的构建邻近性，周期性和趋势性矩阵结合深度学习方法，可以提高交通拥堵预测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及实时交通技术领域，具体为一种交通拥堵预测系统。
背景技术
随着智能交通系统日益普及，实时交通流量在智能交通系统内的应用越来越广泛与深入，如使用导航系统，目前，交通拥堵指数的预测方法一般有两种，第一种是每隔一段时间发布一次道路的实时交通拥堵指数；第二种是选取时间尺度较大的历史交通拥堵指数进行预测。
中国专利公告号CN106600959B公开了一种交通拥堵指数的预测方法，获取待测路网的当前时刻的上一时段的历史同期相同时段的历史交通拥堵指数；获取待测路网的当前时刻的上一时段的交通拥堵指数变化趋势；根据所述历史交通拥堵指数和所述交通拥堵指数变化趋势来预测待测路网的当前时刻的下一时段的交通拥堵指数，其中，对当前时刻的上一时段的交通拥堵指数与历史同期相同时段的拥堵指数的相近程度进行计算，本发明一种交通拥堵指数的预测方法，因为交通拥堵指数变化趋势可以真实的反映一段时间交通拥堵指数的变化规律，所以根据历史交通拥堵指数和交通拥堵指数变化趋势预测路网的当前时刻的下一时段的交通拥堵指数，预测的准确度较高，能准确预测交通状况。
但是该系统在运行中存在以下问题：
交通模式因市区道路运营方式的变化等环境性因素而变化，因而预先计划的信号时间无法对变化的模式进行反应而低效运营，实际上无法为此而监视交叉路口的交通量或每次都调查，而上述发明在使用中存在在实际交通中，交通拥堵容易受到外界因素的干扰，例如节假日、天气和道路条件，对此方面没有对应的处理措施。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种交通拥堵预测系统，具备优化数据信息和避免单一的交通拥堵预测等优点，解决了容易受到外界因素的干扰，例如节假日、天气和道路条件的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种交通拥堵预测系统，包括道路监测单元和中央处理器，所述道路监测单元的输出端和无线通信模块的输入端连接，所述无线通信模块的输出端和数据预测单元的输入端连接，所述数据预测单元包括监控球机模块、状态线路模块、流动量输入端口、状态调节模块和探索预测模块，所述数据预测单元与中央处理器双向电连接，所述中央处理器分别与智能公交后台分析单元和智能公交调度单元双向电连接，智能公交调度单元的输出端和信号调理模块的输入端连接，所述信号调理模块的输出端和交通信息控制中心的输入端连接，所述交通信息控制中心的输出端和采集储存单元的输入端连接，所述采集储存单元包括核验调整模块、检测评定模块、数据存储模块和数据分类模块，所述采集储存模块的输出端和云服务的输入端连接，所述云服务的输出端和电子信息抗干扰单元的输入端连接，所述电子信号抗干扰单元的输出端和平台服务终端的输入端连接。
优选的，所述道路监测单元包括天气信息提供器、道路状况服务器、监控调度模块和通讯连接器，所述道路状况服务器的输出端和监控调度模块的输入端连接，所述监控调度模块的输出端和通讯连接器的输入端连接。
优选的，所述无线通信模块包括防屏蔽接收器、WAF防火墙、采集器、双以太网和信号放大器，所述防屏蔽接收器的输出端和WAF防火墙的输入端连接，所述WAF防火墙的输出端和采集器的输入端连接，所述采集器的输出端和双以太网的输入端连接，所述双以太网的输出端和信号放大器的输入端连接。
优选的，所述中央处理器还与数据采集单元通过电信号双向电连接，所述数据采集单元包括数据采集模块、数据预处理模块、交通数据模块和反馈上载模块，所述数据采集模块的输出端和数据预处理模块的输入端连接，所述数据预处理模块的输出端和交通数据模块的输入端连接。
优选的，所述智能公交后台分析单元包括预测交通模块、R近邻算法模块、GRU-FC网络模型、误差验证模块、AD模块和预测路径向导模块，所述预测交通模块的输出端和R近邻算法模块的输入端连接，所述R近邻算法模块的输出端和GRU-FC网络模型的输入端连接，所述GRU-FC网络模型的输出端和误差验证模块的输入端连接。
优选的，所述智能公交调度单元包括公交站台、乘客上载模块和信息需求更新模块，所述公交站台的输入端和乘客上载模块的输出端连接，所述乘客上载模块的输出端和信息需求更新模块的输入端连接。
优选的，所述交通信息控制中心包括检测评定模块、拥堵阈值模块、等级平评定模块、时空矩阵模块和智能验算学习模块。
优选的，所述采集储存模块的输入端和多媒体接收单元的输出端连接，所述多媒体接收单元包括调度模块、通信模块、对接模块、IP定位报站模块和上载信息模块，所述调度模块的输出端和通信模块的输入端连接。
优选的，所述电子信息抗干扰单元包括无线通信收发器、电磁屏蔽处理器和稳压器，所述无线通信收发器分别与电磁屏蔽处理器和稳压器双向电连接。
优选的，所述平台服务终端包括管理端口、中心格网点和远程通信设备，所述管理端口的输出端和中心格网点的输入端连接，所述中心格网点的输出端和远程通信设备的输入端连接。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种交通拥堵预测系统，具备以下有益效果：
该交通拥堵预测系统，通过智能公交后台分析单元包括的R近邻算法模块和GRU-FC网络模型，其中，对于未来的交通变化趋势预测，根据可提前预知的工作日信息、放假信息、气象信息进行状态向量搜索，搜索出最相似的R个历史状态向量，再根据所对应的R个交通拥堵指数计算预测值，以及根据交通速度数据的周期性特征可知，交通速度数据与相邻时刻，相邻天或数周前的交通速度数据具有一定的相似性，通过GRU-FC网络模型具备的构建邻近性，周期性和趋势性矩阵结合深度学习方法，可以提高交通拥堵预测的准确性，同样可以研究城市内局部小范围内的路段网络或者单条路段的交通拥堵情况，可以避免单一的交通拥堵预测方法，优化现有交通拥堵预测网络结构。
附图说明
图1为本发明提出的一种交通拥堵预测系统结构示意图；
图2为本发明提出的一种交通拥堵预测系统的道路单元流程示意图；
图3为本发明提出的一种交通拥堵预测系统的智能公交后台分析单元流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，一种交通拥堵预测系统，包括道路监测单元和中央处理器，道路监测单元包括天气信息提供器、道路状况服务器、监控调度模块和通讯连接器，道路状况服务器的输出端和监控调度模块的输入端连接，监控调度模块的输出端和通讯连接器的输入端连接，中央处理器还与数据采集单元通过电信号双向电连接，数据采集单元包括数据采集模块、数据预处理模块、交通数据模块和反馈上载模块，数据采集模块的输出端和数据预处理模块的输入端连接，数据预处理模块的输出端和交通数据模块的输入端连接，道路监测单元的输出端和无线通信模块的输入端连接，无线通信模块包括防屏蔽接收器、WAF防火墙、采集器、双以太网和信号放大器，防屏蔽接收器的输出端和WAF防火墙的输入端连接，WAF防火墙的输出端和采集器的输入端连接，采集器的输出端和双以太网的输入端连接，双以太网的输出端和信号放大器的输入端连接，无线通信模块的输出端和数据预测单元的输入端连接，数据预测单元包括监控球机模块、状态线路模块、流动量输入端口、状态调节模块和探索预测模块，数据预测单元与中央处理器双向电连接，中央处理器分别与智能公交后台分析单元和智能公交调度单元双向电连接，智能公交后台分析单元包括预测交通模块、R近邻算法模块、GRU-FC网络模型、误差验证模块、AD模块和预测路径向导模块，预测交通模块的输出端和R近邻算法模块的输入端连接，R近邻算法模块的输出端和GRU-FC网络模型的输入端连接，GRU-FC网络模型的输出端和误差验证模块的输入端连接，智能公交调度单元包括公交站台、乘客上载模块和信息需求更新模块，公交站台的输入端和乘客上载模块的输出端连接，乘客上载模块的输出端和信息需求更新模块的输入端连接，智能公交调度单元的输出端和信号调理模块的输入端连接，信号调理模块的输出端和交通信息控制中心的输入端连接，交通信息控制中心包括检测评定模块、拥堵阈值模块、等级平评定模块、时空矩阵模块和智能验算学习模块，交通信息控制中心的输出端和采集储存单元的输入端连接，采集储存单元包括核验调整模块、检测评定模块、数据存储模块和数据分类模块，采集储存模块的输入端和多媒体接收单元的输出端连接，多媒体接收单元包括调度模块、通信模块、对接模块、IP定位报站模块和上载信息模块，调度模块的输出端和通信模块的输入端连接，采集储存模块的输出端和云服务的输入端连接，云服务的输出端和电子信息抗干扰单元的输入端连接，电子信息抗干扰单元包括无线通信收发器、电磁屏蔽处理器和稳压器，无线通信收发器分别与电磁屏蔽处理器和稳压器双向电连接，电子信号抗干扰单元的输出端和平台服务终端的输入端连接，平台服务终端包括管理端口、中心格网点和远程通信设备，管理端口的输出端和中心格网点的输入端连接，中心格网点的输出端和远程通信设备的输入端连接。
该文中出现的电器元件均与外界的主控器及220V市电电连接，并且主控器可为计算机等起到控制的常规已知设备。
在使用时，
综上所述，该交通拥堵预测系统，
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种交通拥堵预测系统，包括道路监测单元和中央处理器，其特征在于：所述道路监测单元的输出端和无线通信模块的输入端连接，所述无线通信模块的输出端和数据预测单元的输入端连接，所述数据预测单元包括监控球机模块、状态线路模块、流动量输入端口、状态调节模块和探索预测模块，所述数据预测单元与中央处理器双向电连接，所述中央处理器分别与智能公交后台分析单元和智能公交调度单元双向电连接，智能公交调度单元的输出端和信号调理模块的输入端连接，所述信号调理模块的输出端和交通信息控制中心的输入端连接，所述交通信息控制中心的输出端和采集储存单元的输入端连接，所述采集储存单元包括核验调整模块、检测评定模块、数据存储模块和数据分类模块，所述采集储存模块的输出端和云服务的输入端连接，所述云服务的输出端和电子信息抗干扰单元的输入端连接，所述电子信号抗干扰单元的输出端和平台服务终端的输入端连接。
2.根据权利要求1所述的一种交通拥堵预测系统，其特征在于：所述道路监测单元包括天气信息提供器、道路状况服务器、监控调度模块和通讯连接器，所述道路状况服务器的输出端和监控调度模块的输入端连接，所述监控调度模块的输出端和通讯连接器的输入端连接。
3.根据权利要求1所述的一种交通拥堵预测系统，其特征在于：所述无线通信模块包括防屏蔽接收器、WAF防火墙、采集器、双以太网和信号放大器，所述防屏蔽接收器的输出端和WAF防火墙的输入端连接，所述WAF防火墙的输出端和采集器的输入端连接，所述采集器的输出端和双以太网的输入端连接，所述双以太网的输出端和信号放大器的输入端连接。
4.根据权利要求1所述的一种交通拥堵预测系统，其特征在于：所述中央处理器还与数据采集单元通过电信号双向电连接，所述数据采集单元包括数据采集模块、数据预处理模块、交通数据模块和反馈上载模块，所述数据采集模块的输出端和数据预处理模块的输入端连接，所述数据预处理模块的输出端和交通数据模块的输入端连接。
5.根据权利要求1所述的一种交通拥堵预测系统，其特征在于：所述智能公交后台分析单元包括预测交通模块、R近邻算法模块、GRU-FC网络模型、误差验证模块、AD模块和预测路径向导模块，所述预测交通模块的输出端和R近邻算法模块的输入端连接，所述R近邻算法模块的输出端和GRU-FC网络模型的输入端连接，所述GRU-FC网络模型的输出端和误差验证模块的输入端连接。
6.根据权利要求1所述的一种交通拥堵预测系统，其特征在于：所述智能公交调度单元包括公交站台、乘客上载模块和信息需求更新模块，所述公交站台的输入端和乘客上载模块的输出端连接，所述乘客上载模块的输出端和信息需求更新模块的输入端连接。
7.根据权利要求1所述的一种交通拥堵预测系统，其特征在于：所述交通信息控制中心包括检测评定模块、拥堵阈值模块、等级平评定模块、时空矩阵模块和智能验算学习模块。
8.根据权利要求1所述的一种交通拥堵预测系统，其特征在于：所述采集储存模块的输入端和多媒体接收单元的输出端连接，所述多媒体接收单元包括调度模块、通信模块、对接模块、IP定位报站模块和上载信息模块，所述调度模块的输出端和通信模块的输入端连接。
9.根据权利要求1所述的一种交通拥堵预测系统，其特征在于：所述电子信息抗干扰单元包括无线通信收发器、电磁屏蔽处理器和稳压器，所述无线通信收发器分别与电磁屏蔽处理器和稳压器双向电连接。
10.根据权利要求1所述的一种交通拥堵预测系统，其特征在于：所述平台服务终端包括管理端口、中心格网点和远程通信设备，所述管理端口的输出端和中心格网点的输入端连接，所述中心格网点的输出端和远程通信设备的输入端连接。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211318698.2A CN115810266A (zh) | 2022-10-26 | 2022-10-26 | 一种交通拥堵预测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211318698.2A CN115810266A (zh) | 2022-10-26 | 2022-10-26 | 一种交通拥堵预测系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115810266A true CN115810266A (zh) | 2023-03-17 |
Family
ID=85482794
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211318698.2A Pending CN115810266A (zh) | 2022-10-26 | 2022-10-26 | 一种交通拥堵预测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115810266A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116933665A (zh) * | 2023-09-18 | 2023-10-24 | 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所) | 一种基于深度学习的超级计算机预报模型的应用方法 |
-
2022
- 2022-10-26 CN CN202211318698.2A patent/CN115810266A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116933665A (zh) * | 2023-09-18 | 2023-10-24 | 生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所) | 一种基于深度学习的超级计算机预报模型的应用方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105300909A (zh) | 基于直接光谱法的全天候长流域水质监测与预警系统 | |
| CN111160616B (zh) | 一种基于边云协同的厨电设备预测性维护系统及方法 | |
| CN101261304A (zh) | 小电流接地系统配电线路单相接地故障自动定位方法 | |
| CN116614177B (zh) | 一种光纤状态多维度参量监测系统 | |
| CN109491339B (zh) | 一种基于大数据的变电站设备运行状态预警系统 | |
| CN110690699B (zh) | 一种基于泛在电力物联网的变电站智慧检测系统 | |
| CN115810266A (zh) | 一种交通拥堵预测系统 | |
| CN109711664B (zh) | 一种基于大数据的输变电设备健康评估系统 | |
| CN114660412A (zh) | 一种基于智能电能表的电能质量监测系统及其监测方法 | |
| CN110011864A (zh) | 一种高速铁路接触网安全状态监测方法 | |
| CN113644711B (zh) | 一种交互式手机无线充电用管理系统 | |
| CN202153309U (zh) | 一种油田油井的远程管理装置 | |
| CN117557163A (zh) | 一种电网规划协调性评估方法及系统 | |
| CN117134490A (zh) | 一种基于云平台的智能电涌保护器监测系统及其方法 | |
| CN111695735A (zh) | 一种基于流计算的铁路弓网实时预警方法、系统及装置 | |
| CN115762137A (zh) | 一种交通态势预测系统 | |
| CN112378480B (zh) | 一种智能窖井数据分析方法及系统 | |
| CN111123767A (zh) | 一种防误送电系统 | |
| CN102478616A (zh) | 一种具有自适应功能的智能架空线故障报警器 | |
| CN112240487A (zh) | 一种基于lora的供水管网泄漏探测定位系统 | |
| CN111767659B (zh) | 一种配电变压器绕组材质无损检测评估系统 | |
| CN117277565B (zh) | 一种用于配电网状态监测的通信系统及方法 | |
| CN108802571A (zh) | 一种基于扩频采集和切线线性方差的故障预警方法及其实现系统 | |
| Qianqian et al. | Diagnosis Method for Multiple Compensation Capacitor Faults of Jointless Track Circuit | |
| CN116052456A (zh) | 一种人员出行习惯动态路径规划系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |