公开(公告)号：CN111583628A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010227998.4

申请日：2020-03-27

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王晟由 ,  诸葛承祥 ,  董春娇 ,  邵春福 ,  赵晋

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于数据质量控制的道路网重型货车交通流量预测方法，针对GPS流量数据及收费站监测数据两种数据源划分三类数据路段，分别采取不同的预测方法。针对有GPS流量数据的路段，由于GPS数据存在获取不够全样问题，采用先分段常系数法扩样再长短时循环神经网络预测的方法。针对无GPS数据的无数据路段，采用K最近邻算法预测流量。针对收费站监测数据路段，由于数据样本全面，直接采取长短时循环神经网络算法进行预测。本发明从流量预测面对的实际工程问题出发，分析多种数据来源特征来提高数据质量，进而建立路网重型货车流量测算方法，最终形成基于数据质量控制的道路网重型货车流量。

公开(公告)号：CN111583628B

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202010227998.4

申请日：2020-03-27

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王晟由 ,  诸葛承祥 ,  董春娇 ,  邵春福 ,  赵晋

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于数据质量控制的道路网重型货车交通流量预测方法，针对GPS流量数据及收费站监测数据两种数据源划分三类数据路段，分别采取不同的预测方法。针对有GPS流量数据的路段，由于GPS数据存在获取不够全样问题，采用先分段常系数法扩样再长短时循环神经网络预测的方法。针对无GPS数据的无数据路段，采用K最近邻算法预测流量。针对收费站监测数据路段，由于数据样本全面，直接采取长短时循环神经网络算法进行预测。本发明从流量预测面对的实际工程问题出发，分析多种数据来源特征来提高数据质量，进而建立路网重型货车流量测算方法，最终形成基于数据质量控制的道路网重型货车流量。