公开(公告)号：CN106971547A

公开(公告)日：2017-07-21

申请号：CN201710352120.1

申请日：2017-05-18

Applicant: 福州大学

Inventor： 冯心欣 ,  凌献尧 ,  王彪 ,  郑海峰 ,  徐艺文 ,  陈忠辉

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065

CPC classification number: G08G1/0129 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明涉及一种考虑时空相关性的短时交通流预测方法。考虑时间相关性对目标检测点交通流的影响，获取短时交通流的时间关联预测值；利用层次聚类方法分析研究对象交通流的空间相关性，并确定几个关键的空间关联点；考虑空间关联点的交通流对目标检测点交通流的影响，获取短时交通流的空间关联预测值；采用“熵值法”融合时间关联预测值、空间关联预测值和现有方法的预测值，生成目标检测点短时交通流的最终预测结果；根据交通流的预测结果和实际交通数据，对预测误差进行评价分析。本发明方法可克服现有方法不能充分利用时空特征的不足，同时可进一步将时空关联预测结果和现有方法的预测结果进行融合，从而有效提升短时交通流预测结果的准确性。

公开(公告)号：CN106971547B

公开(公告)日：2019-06-04

申请号：CN201710352120.1

申请日：2017-05-18

Applicant: 福州大学

Inventor： 冯心欣 ,  凌献尧 ,  王彪 ,  郑海峰 ,  徐艺文 ,  陈忠辉

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明涉及一种考虑时空相关性的短时交通流预测方法。考虑时间相关性对目标检测点交通流的影响，获取短时交通流的时间关联预测值；利用层次聚类方法分析研究对象交通流的空间相关性，并确定几个关键的空间关联点；考虑空间关联点的交通流对目标检测点交通流的影响，获取短时交通流的空间关联预测值；采用“熵值法”融合时间关联预测值、空间关联预测值和现有方法的预测值，生成目标检测点短时交通流的最终预测结果；根据交通流的预测结果和实际交通数据，对预测误差进行评价分析。本发明方法可克服现有方法不能充分利用时空特征的不足，同时可进一步将时空关联预测结果和现有方法的预测结果进行融合，从而有效提升短时交通流预测结果的准确性。

公开(公告)号：CN106595680A

公开(公告)日：2017-04-26

申请号：CN201611159128.8

申请日：2016-12-15

Applicant: 福州大学

Inventor： 冯心欣 ,  王彪 ,  凌献尧 ,  徐艺文 ,  郑海峰 ,  陈忠辉

IPC: G01C21/30 ,  G06F17/18 ,  G06Q10/04 ,  G07C5/08

CPC classification number: G01C21/30 ,  G06F17/18 ,  G06Q10/047 ,  G07C5/08

Abstract: 本发明涉及一种基于隐马尔可夫模型的车辆GPS数据地图匹配方法，包括步骤：从shpefile电子地图上获取路网数据；提取原始的车辆轨迹数据，对车辆GPS数据进行预处理；选取每个GPS观测点一定距离的路段作为候选路段；基于隐马尔可夫模型，计算每个GPS点的观测概率以及相邻候选路段间的转移概率；利用维特比算法计算出最优的匹配轨迹。本发明基于隐马尔可夫模型，通过考虑GPS点的位置，速度方向，路网的拓扑以及轨迹点与路网间的关联信息，提出了新的观测概率和转移概率，进一步的提高了地图匹配的准确性。