摘要
本发明涉及交通状况预测的技术领域,揭露了一种基于实时交通流及车辆行为的道路状况预测方法,所述方法包括:实时采集车辆行驶数据,所述行驶数据包括车辆位置、速度和加速度信息,对采集到的车辆行驶数据进行行为分析判别车辆运行状态;结合车辆行为分析的结果识别道路车辆的密度和流动性,统计道路车流量得到道路车流量分布情况;构建道路状况预测模型,所述模型以道路车流量分布时序信息为输入,以不同道路区域拥堵严重度预测结果为输出;对构建的道路状况预测模型进行优化求解得到最优模型参数,并根据最优模型参数实例化模型实现道路状况预测。
技术关键词
道路状况预测方法
道路车流量
车辆行驶数据
交通流
车辆运行状态
车辆运动状态
时序
Hessian矩阵
运动状态判断
核方法
注意力机制
车流量统计
参数
数据特征提取
密度
加速度
梯度算法
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交通状态估计方法
交通流参数
深度学习模型
代表
车辆交通流
制动阀
车辆行驶状态
模拟模型
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多源交通数据
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