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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

A vehicle traffic flow prediction method with missing data is disclosed. The method includes the steps of inputting the topological structure of the traffic flow to be predicted, selecting a certain road section in the road network as the road section to be predicted, and determining the adjacent road section data set of the road section to be predicted by the spatial-temporal relationship between the observable data and the missing data. According to the nearest neighbor algorithm, the missing data in the data set of the adjacent road sections are filled to get the filled data set, and then the traffic flow data of the road sections to be predicted at the prediction time is obtained. The method can be used for efficiently predicting the vehicle traffic flow of a certain road section in the case of missing traffic flow data in the complex urban road network.
机译:公开了一种具有缺失数据的车辆业务流预测方法。 该方法包括输入要预测的交通流量的拓扑结构的步骤,以预测的道路部分选择道路网络中的特定路段,并确定要预测的道路部分的相邻路段数据集 通过可观察数据与缺失数据之间的空间时间关系。 根据最近的邻居算法,填充相邻路段的数据集中的缺失数据以获得填充的数据集,然后获得要在预测时间处预测的道路部分的业务流数据。 该方法可用于有效地预测在复杂城市道路网络中丢失交通流量数据的情况下的一定路段的车辆业务流。

著录项

  • 公开/公告号US2021407284A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-12-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 XIDIAN UNIVERSITY;

    申请/专利号US202117338719

  • 发明设计人 CHANGLE LI;WENWEI YUE;HEHE ZHANG;YUE CHEN;

    申请日2021-06-04

  • 分类号G08G1/01;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:07:21

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