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申请/专利权人：哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司

摘要：一种基于SMO的交通拥堵实时预测与缓解方法、电子设备及存储介质，属于智能交通技术领域。为解决道路拥堵的实时预测和缓解,本发明采集城市出租车辆GPS数据，进行过滤数据，构建城市出租车辆GPS数据集；进行根据交易记录和乘客状态划分出租车轨迹，得到出租车轨迹数据，进行轨迹过滤，得到过滤后的出租车轨迹数据；构建交通转移概率矩阵；统计当前路网的流量分布，然后计算当前路网的均衡状态；根据历史数据拟合各路段流量和速度之间的关系；预测路网的交通拥堵情况；采用改进的顺序最小优化方法对交通转移概率矩阵进行调整，完成交通拥堵实时缓解。本发明通过实时道路交通状况智能地管理和调控交通流量，显著减少道路拥堵程度。

主权项：1.一种基于SMO的交通拥堵实时预测与缓解方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.采集城市出租车辆GPS数据，进行过滤数据，构建城市出租车辆GPS数据集；S2.对步骤S1得到的城市出租车辆GPS数据集中的数据进行根据交易记录和乘客状态划分出租车轨迹，得到出租车轨迹数据，进行轨迹过滤，得到过滤后的出租车轨迹数据；步骤S2的具体实现方法包括如下步骤：S2.1.对步骤S1得到的城市出租车辆GPS数据集中的数据，根据乘客状态是连续的有人或空闲，进行第一次划分出租车轨迹，然后再利用交易记录里每条交易记录的时间戳对出租车轨迹进行第二次划分，GPS数据表达式为：GPSi＝lon，lat，time，v其中，lon代表经度，lat代表纬度，time代表时间戳，v代表速度，GPSi代表第i个点的GPS数据；S2.2.利用经验累积函数控制冲突数据，统计步骤S2.1得到的相邻GPS点之间的时间间隔，每个GPS点的速度信息，建立经验积累的相邻GPS点的时间间隔分布函数和GPS速度分布函数，计算表达式为：Δti＝GPSi+1time-GPSitimeyt＝FΔtiyv＝GGPSiv其中，Δti代表相邻第i个和第i+1个的GPS点的时间间隔，FΔti和GGPSiv分别代表时间间隔分布函数、GPS速度分布函数，yt和yv分别代表时间间隔的分位点和GPS速度的分位点；S2.3.基于步骤S2.2得到的时间间隔的分位点和GPS速度的分位点，根据95％分位的时间间隔设置时间间隔阈值，根据99％分位的速度设置最大速度阈值，计算表达式为：Δtthre＝F-1yt＝0.95vthre＝G-1yv＝0.99其中，Δtthre为分位点选取0.95的时间间隔，vthre是GPS速度分位点选取0.99时的GPS速度，以此来分别设置时间间隔和最大速度的阈值；S2.4.依据步骤S2.3设置的时间间隔和最大速度的阈值，将超过阈值的相邻点分割为两段出租车轨迹，然后将相隔距离大于3km的相隔GPS点切分到两段出租车轨迹中，得到出租车轨迹数据；S2.5.对步骤S2.4得到的出租车轨迹数据进行轨迹过滤，根据时间戳进行排序，统计每段出租车轨迹中的GPS点数目，过滤小于20个GPS点数目的出租车轨迹数据，然后根据出租车轨迹中相邻的GPS点计算出租车轨迹的总长度，过滤总长度小于1km的出租车轨迹数据，得到过滤后的出租车轨迹数据；S3.基于步骤S2得到的出租车轨迹数据，构建交通转移概率矩阵；S4.统计当前路网的流量分布，然后基于步骤S3得到的交通转移概率矩阵计算当前路网的均衡状态；S5.根据历史数据拟合各路段速度和流量之间的关系，基于步骤S4得到的当前路网的均衡状态，计算各路段的平均速度；S6.基于步骤S5得到的均衡状态下的路段平均速度，预测路网的交通拥堵情况；S7.采用改进的顺序最小优化方法对交通转移概率矩阵进行调整，完成交通拥堵实时缓解。

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