摘要
本发明公开了一种考虑出行频率的道路交通OD流量短时预测方法,包括:S1、提取区域内历史OD记录;S2、基于OD记录统计每个车牌号码的出行频率作为出行者的出行频率;S3、将出行者按照出行频率进行类别划分;S4、将步骤S1中提取的历史OD记录按照步骤S3的划分方法,聚合为不同群体在不同时段的历史OD矩阵;S5、将不同类别出行者的历史OD矩阵时间序列,分别输入多个深度学习模型进行预测模型训练,并用于预测各类出行者的OD矩阵;S6、进行汇总的OD矩阵预测。根据本发明,该方法不仅可得到不同类别出行者的OD流量短时预测,还提升了总体OD流量的短时预测精度。
技术关键词
短时预测方法
轮廓系数
预测模型训练
频率
矩阵
深度学习模型
车牌识别数据
划分方法
样本
代表
聚类
序列
总量
交通
精度
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