摘要
本发明提出了基于高速公路路网监测的拥堵预测方法,为了解决现有技术存在的无法根据实时发生的事件自适应调整邻域路段的影响权重缺陷。本发明通过基于影响衰减锥模型,充分考虑事故、施工事件类型,以及时空距离、路段属性对交通影响的动态衰减特性,精准地捕捉交通流的空间关联及实时变化,融合交通流、路网拓扑和外部事件,全面提取时序滞后、动态空间邻近及静态特征,为模型提供更丰富的输入维度,使对复杂交通场景的刻画更细致,动态校准优化机制针对匝道、施工、事故进一步调整模型参数,提升对异常场景的适应能力,显著提高了拥堵预测的准确性与实时性,使系统能够更及时、精准地预判路网拥堵趋势。
技术关键词
拥堵预测方法
路段
滞后特征
交通流
静态特征
随机森林模型
车道
邻域
动态
线圈传感器
ETC门架
路网拥堵
数据
拥堵指数
校准
微波雷达
时序
场景
密度
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信息嵌入装置
数据嵌入
历史交通数据
拉普拉斯
交通流
移动式通讯基站
应急指挥信息系统
无人机
图像采集模块
传输线路
车辆
速度预测模型
轨迹预测模型
输出预警信息
路况
压缩机运行状态
历史运行数据
空调机
机器学习算法
压缩机转速