公开(公告)号：CN114925887A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210473921.4

申请日：2022-04-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 郭建华 ,  杨东 ,  谢尔盖·戈尔巴乔夫 ,  德米特·谢夫查克

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种公路事故空间影响范围自适应在线预测方法，包括：step 1，建立事故空间影响范围预测模型(卡尔曼滤波模型)数据集；step 2，进行模型参数初始化；step3，判断t时刻是否有新事故发生，若有进行step 4，否则进行step7；step 4，获取t时刻的模型中的参数；step 5，预测t时刻的事故空间影响范围；Step 6：模型参数自适应更新；Step 7：令t＝t+1，转到Step 3。本发明通过获取的公路事故空间影响范围及影响因素，建立模型数据集，应用卡尔曼滤波框架，根据新事故数据自适应地调整公路事故空间影响范围因素的相关系数，并结合所获取的事故数据和新相关系数，实现公路事故空间影响范围的自适应在线高效预测。

公开(公告)号：CN114925887B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202210473921.4

申请日：2022-04-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 郭建华 ,  杨东 ,  谢尔盖·戈尔巴乔夫 ,  德米特·谢夫查克

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q50/40 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种公路事故空间影响范围自适应在线预测方法，包括：step 1，建立事故空间影响范围预测模型(卡尔曼滤波模型)数据集；step 2，进行模型参数初始化；step3，判断t时刻是否有新事故发生，若有进行step 4，否则进行step7；step 4，获取t时刻的模型中的参数；step 5，预测t时刻的事故空间影响范围；Step 6：模型参数自适应更新；Step 7：令t＝t+1，转到Step 3。本发明通过获取的公路事故空间影响范围及影响因素，建立模型数据集，应用卡尔曼滤波框架，根据新事故数据自适应地调整公路事故空间影响范围因素的相关系数，并结合所获取的事故数据和新相关系数，实现公路事故空间影响范围的自适应在线高效预测。