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申请/专利权人：深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司

摘要：基于天气因素影响的高速公路节假日出行交通量预测方法，属于道路交通流量预测技术领域。为解决基于天气因素影响下节假日高速公路出行交通量准确预测，本发明建立历史天气与出行交通量之间的相对影响系数；构建基于天气数据的出行交通量转移模型；选取出行交通量基础特征，通过出行交通量基础特征之间交叉运算构造出行交通量衍生特征，然后构建基于历史出行交通量特征的多元线性回归模型；修正多元线性回归模型得到的预测出行交通量；修正节假日剩余日期的预测出行交通量；构建分层流路网出行交通量模型；构建目标函数，利用反向梯度传播法对分层流路网出行交通量模型进行优化求解，得到基于天气因素影响的高速公路节假日出行交通量预测结果。

主权项：1.一种基于天气因素影响的高速公路节假日出行交通量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.采集历史天气数据、历史节假日出行交通量数据，建立历史天气与出行交通量之间的相对影响系数；步骤S1的具体实现方法包括如下步骤：S1.1.采集历史天气数据，所述历史天气数据包括日期、地区、天气类型，采集历史节假日出行交通量信息数据，所述历史节假日出行交通量信息数据包括日期、收费站、流量以及收费站所属地区；S1.2.建立历史天气与出行交通量之间的相对影响系数wa，计算表达式为： 其中，Da为天气类型a对应的样本日期，na为天气类型a对应的样本天数，yi为第i天的出行交通量，Db为天气类型b对应的样本日期，nb为天气类型b对应的样本天数，选择天气类型b的出行交通量为基准，标定历史天气与出行交通量之间的相对影响系数wa；S2.基于步骤S1得到的历史天气与出行交通量之间的相对影响系数，构建基于天气数据的出行交通量转移模型；步骤S2定义因天气影响而减少的出行量为出行转出量，因天气影响而增加的出行量为出行转入量，根据天气影响系数计算总出行交通量，计算表达式为： S3.基于步骤S1得到的历史节假日出行交通量数据，针对历史多个同类节假日的每日出行交通量进行分析，选取出行交通量基础特征，通过出行交通量基础特征之间交叉运算构造出行交通量衍生特征，然后构建基于历史出行交通量特征的多元线性回归模型；基于步骤S2构建的出行交通量转移模型，修正多元线性回归模型得到的预测出行交通量；步骤S3的具体实现方法包括如下步骤：S3.1.针对历史多个同类节假日的每日出行交通量进行分析，选取出行交通量基础特征，包括历史同期节日经过出行时间转移模型修正后的出行交通量特、历史同期节日节前一周平均出行交通量特征、预测节日的节前一周平均出行交通量特征、预测节日的常态一周平均出行交通量特征；S3.2.通过步骤S3.1选取的4个出行交通量基础特征，利用交叉运算构造出行交通量衍生特征，记为Xi＝{xi1,xi2,…,xim}，其中xim为第i天的第m个出行交通量关联特征；S3.3.基于n个节假日样本，采用Pearson相关系数对出行交通量衍生特征变量Xj＝{x1j,x2j,…,xnj}和预测出行交通量变量Y＝{y1,y2,…,yn}进行相关性分析，并保留相关系数ρXj,Y＞δ的前k个重要特征，Pearson相关系数的计算表达式为： 其中，ρXj,Y为相关系数，E表示取均值，分别为Xj和Y的均值，分别为Xj和Y的方差，δ为设定的相关系数阈值，用于筛选重要特征；重复特征交叉和相关性筛选过程，保留重要出行交通量衍生特征集X＝{Xj:j＝1,2,…,k}，k为重要出行交通量衍生特征的总个数；S3.4.建立基于历史出行交通量特征的多元线性回归模型，其中重要出行交通量衍生特征和预测出行交通量变量的矩阵形式为：Y＝AX，A为多元线性回归方程的待定系数矩阵，αk为第k个多元线性回归方程的待定系数，表达式为： S3.5.设置为未考虑天气因素的预测出行交通量，首先基于天气影响系数修正天气类型a的预测出行交通量，同时得到出行转出量，再根据天气类型b的预测出行交通量比例分配为出行转入量，从而更新天气因素影响下的预测出行交通量计算表达式为： S4.在节假日期间，采集到前一天的实际出行交通量数据后，通过对比实际出行交通量与基于步骤S3预测的对应日期出行交通量，修正节假日剩余日期的预测出行交通量，得到修正的节假日剩余日期的预测出行交通量；S5.基于步骤S2、步骤S3和步骤S4的方法，得到节假日每一天预测的每个起点出发量、每个终点到达量，基于历史特征日期的时间分配比例构建分层流路网出行交通量模型；S6.构建目标函数，利用反向梯度传播法对步骤S5得到的分层流路网出行交通量模型进行优化求解，得到基于天气因素影响的高速公路节假日出行交通量预测结果。

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