一种基于时段划分的短时交通流预测方法

摘要

本发明属于智能交通控制技术领域，提供一种基于时段划分的短时交通流预测方法，考虑了车型和时段对交通流特性的影响。首先，选定空间范围、历史数据的时间范围和预测时间间隔，利用该空间范围内的检测器获取原始交通量数据集，基于预测时间间隔将原始交通量数据集按车型进行集计后获得每种车型的交通量数据；其次，保持时间顺序不变，使用有序聚类法按每种车型对交通流分别进行时段划分；然后，针对每种车型，使用不同的马尔可夫模型预测不同时段的交通量；最后，将所有车型的交通量预测值进行求和，从而得到含所有车型的交通量的最终预测值。相比于单一的马尔可夫模型，所提出的基于时段划分的马尔科夫模型能够显著地提高短时交通流预测的精度。