一種基于馬爾科夫預測法的交通轉(zhuǎn)移交通量預測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于馬爾科夫預測法的交通轉(zhuǎn)移交通量預測方法，本發(fā)明首先采用計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；進而采用OD分區(qū)交通量轉(zhuǎn)移率的預測；再采取相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)的確定，確定相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)，根據(jù)相關(guān)道路交通的預測，乘以相應的轉(zhuǎn)移系數(shù)，就可以計算出各預測的轉(zhuǎn)移交通量。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明采用馬爾科夫預測法的基礎(chǔ)上進行改進，從而快速有效的計算出各種預測的轉(zhuǎn)移交通量，簡化了傳統(tǒng)的預測計算步驟，提高工作效率，使預測工作更加順利有效，具有推廣使用的價值。
【專利說明】一種基于馬爾科夫預測法的交通轉(zhuǎn)移交通量預測方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種交通量預測方法，尤其涉及一種基于馬爾科夫預測法的交通轉(zhuǎn)移交通量預測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]新建一條公路，將必然吸引部分交通量。從相關(guān)道路轉(zhuǎn)移到新建公路上的交通量一般構(gòu)成了新建公路的基本交通量。因此確定轉(zhuǎn)移交通量對新建公路的交通量分析和預測起著十分重要的作用，不可低估或忽視。轉(zhuǎn)移交通量常根據(jù)OD調(diào)查資料來計算。公路新建項目的OD調(diào)查由于人力、資金、時間等原因，往往只能在一個較短的時間內(nèi)進行。因此只好采用靜態(tài)分析以轉(zhuǎn)移狀態(tài)去確定今后的轉(zhuǎn)移交通量。但因未考慮轉(zhuǎn)移交通量的變化及其發(fā)展，在很大程度上影響了新建公路遠景交通量預測的準確性和實際效果。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，基于確定的數(shù)學模型的預測方法越來越不能滿足實際精度的要求。鑒于道路交通系統(tǒng)的非線性、復雜性和不確定性的基本特點，許多無模型的預測算法被應用到交通需求預測中來，取得了較好的實際效果。同時，由于各種高新技術(shù)學科之間的穿插，各種組合預測模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡理論與遺傳算法、模糊理論、小波理論、譜分析理論等的結(jié)合也必將會得到越來越廣泛的應用。
[0004]由于交通是一門綜合性、純應用型的學科，除了基本的預測理論，計算機技術(shù)、人工智能、系統(tǒng)工程等系統(tǒng)預測支持系統(tǒng)將成為越來越多科學技術(shù)的綜合體，針對復雜變化的交通狀態(tài)，系統(tǒng)將會自行選擇一種合理的預測模型或者組合預測方法，將會成為ITS行業(yè)發(fā)展的方向。
[0005]馬爾科夫預測法是一種動態(tài)隨機數(shù)學模型，它把預測對象作為一個系統(tǒng)，利用“狀態(tài)”和“狀態(tài)轉(zhuǎn)移”進行預測。這里的狀態(tài)是指系統(tǒng)的初始狀態(tài)；狀態(tài)轉(zhuǎn)移是指狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，它是系統(tǒng)內(nèi)部機制的表現(xiàn)，決定系統(tǒng)預測的結(jié)果。而新建公路一般缺少調(diào)查年以前的OD資料，有時有一些資料也因時間、地點、方式等不同而無法取用。當利用調(diào)查年的OD資料計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率時，就會缺乏計算初始狀態(tài)的數(shù)據(jù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的就在于為了解決上述問題而提供一種基于馬爾科夫預測法的交通轉(zhuǎn)移交通量預測方法。
[0007]本發(fā)明通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)上述目的:
[0008]本發(fā)明包括以下步驟:
[0009](I)計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；
[0010]⑵OD分區(qū)交通量轉(zhuǎn)移率的預測；
[0011](3)相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)的確定，在確定相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)時一般分為兩種情況，一是不考慮OD分區(qū)中本區(qū)內(nèi)的交通量轉(zhuǎn)移；二是考慮；當考慮OD分區(qū)中本區(qū)內(nèi)的交通量轉(zhuǎn)移時，可不必經(jīng)過以下(3.1)和(3.2)兩步，而直接進行第(3.3)步計算；[0012](3.1)0D分區(qū)轉(zhuǎn)移比重，此比重是指每一起點區(qū)發(fā)生的交通量占全部OD區(qū)總交通量的比重，這一步計算是為第(3.2)步計算相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)做準備；
[0013](3.2)相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)矩陣；
[0014](3.3)確定相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)，根據(jù)相關(guān)道路交通的預測，乘以相應的轉(zhuǎn)移系數(shù)，就可以計算出各預測的轉(zhuǎn)移交通量。
[0015]本發(fā)明的有益效果在于:
[0016]本發(fā)明是一種基于馬爾科夫預測法的交通轉(zhuǎn)移交通量預測方法，與現(xiàn)有技術(shù)相t匕，本發(fā)明采用馬爾科夫預測法的基礎(chǔ)上進行改進，從而快速有效的計算出各種預測的轉(zhuǎn)移交通量，簡化了傳統(tǒng)的預測計算步驟，提高工作效率，使預測工作更加順利有效，具有推廣使用的價值。
【具體實施方式】
[0017]下面對本發(fā)明作進一步說明:
[0018]本發(fā)明包括以下步驟:
[0019](I)計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；
[0020](2) OD分區(qū)交通量轉(zhuǎn)移率的預測；
[0021](3)相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)的確定，在確定相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)時一般分為兩種情況，一是不考慮OD分區(qū)中本區(qū)內(nèi)的交通量轉(zhuǎn)移；二是考慮；當考慮OD分區(qū)中本區(qū)內(nèi)的交通量轉(zhuǎn)移時，可不必經(jīng)過以下(3.1)和(3.2)兩步，而直接進行第(3.3)步計算；
[0022](3.1)0D分區(qū)轉(zhuǎn)移比重，此比重是指每一起點區(qū)發(fā)生的交通量占全部OD區(qū)總交通量的比重，這一步計算是為第(3.2)步計算相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)做準備；
[0023](3.2)相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)矩陣；
[0024](3.3)確定相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)，根據(jù)相關(guān)道路交通的預測，乘以相應的轉(zhuǎn)移系數(shù)，就可以計算出各預測的轉(zhuǎn)移交通量。
【權(quán)利要求】
1.一種基于馬爾科夫預測法的交通轉(zhuǎn)移交通量預測方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣； (2)OD分區(qū)交通量轉(zhuǎn)移率的預測； (3)相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)的確定，在確定相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)時一般分為兩種情況，一是不考慮OD分區(qū)中本區(qū)內(nèi)的交通量轉(zhuǎn)移；二是考慮；當考慮OD分區(qū)中本區(qū)內(nèi)的交通量轉(zhuǎn)移時，可不必經(jīng)過以下(3.1)和(3.2)兩步，而直接進行第(3.3)步計算； (3.1)0D分區(qū)轉(zhuǎn)移比重，此比重是指每一起點區(qū)發(fā)生的交通量占全部OD區(qū)總交通量的比重，這一步計算是為第(3.2)步計算相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)做準備； (3.2)相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)矩陣； (3.3)確定相關(guān)道路交通量轉(zhuǎn)移系數(shù)，根據(jù)相關(guān)道路交通的預測，乘以相應的轉(zhuǎn)移系數(shù)，就可以計算出各預測的轉(zhuǎn)移交通量。
【文檔編號】G08G1/01GK103700257SQ201310572169
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年11月18日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月18日
【發(fā)明者】石連富, 陳薇, 費小申, 干鴻, 胡紹剛 申請人:貴州省交通科學研究院有限責任公司