公开(公告)号：CN117670111A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311565117.X

申请日：2023-11-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 芮一康 ,  赵妍 ,  龚燕楠 ,  吴冠文 ,  刘浩宇 ,  陈昱鹏 ,  李林恒 ,  王灿

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/2337 ,  G06F18/24 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明提出了一种基于评价指标改进FCM的高速路交通参数估计方法，主要改进了FCM状态划分算法。首先，通过经验模态分解对高速公路交通数据进行平稳化处理和去噪，以减少数据波动带来的误差，构建模型输入的数据矩阵。接着，从断面级和路段级尺度出发，建立多维交通状态评价指标体系，并基于此体系提出改进的FCM算法，实现交通状态的精准划分。最后，结合交通状态划分和深度学习方法，构建自适应时间序列分析预测模型，对流量和速度进行短时预测，从而获得动态的交通参数估计结果。本发明方法引入了道路物理结构，并利用改进的FCM算法对路网交通状态进行动态评价，有助于高速公路管理者提升交通管理与调度能力，优化路网的整体运行性能。