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Vehicle traffic flow prediction method with missing data

机译:具有缺失数据的车辆交通流预测方法

摘要

The invention discloses a motor vehicle traffic flow prediction method suitable for data missing. The method comprises: inputting an urban road network topological structure of the traffic flow to bepredicted; selecting a certain road section in the road network as a to-be-predicted road section; determining an adjacent road segment data set of the to-be-predicted road segment according to the space-time relationship between observable data and missing data through an optimal cutting method; filling the missing data in the adjacent road segment data set according to a nearest neighbor algorithm to obtain a filled data set, and obtaining the traffic flow data of the road segment to be predicted at the prediction moment according to the prediction model through the filled data set. The method can be used for efficiently predicting the motor vehicle traffic flow in a certain road section under the condition of traffic flow data loss in a complex urban road network.
机译:本发明公开了一种适用于数据缺失的机动车辆业务流预测方法。 该方法包括:输入交通流量的城市道路网络拓扑结构,归因于预感; 选择路线中的某路部分作为待预测的道路部分; 根据可观察数据与缺少数据通过最佳切割方法确定待预测的道路段的相邻道路段数据集; 根据最近的邻算法填充相邻道路段数据集中的缺失数据以获得填充的数据集,并通过填充数据根据预测模型在预测模型中获得要预测的道路段的业务流数据 放。 该方法可用于有效地预测在复杂的城市道路网络中交通流数据丢失的条件下的特定路段中的机动车辆业务流。

著录项

  • 公开/公告号GB202108207D0

    专利类型

  • 公开/公告日2021-07-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 XIDIAN UNIVERSITY;

    申请/专利号GB20210008207

  • 发明设计人

    申请日2021-06-09

  • 分类号

  • 国家 GB

  • 入库时间 2022-08-24 20:24:34

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