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申请/专利权人：湖南意丰汇智科技有限公司

摘要：本发明涉及车流量预测技术领域，具体涉及基于大数据分析的高速公路车流量预测方法，该方法包括：获取高速公路上待检测道路在入口处每个历史时间段内的进口车流量和在出口处每个历史时间段内的出口车流量，并获取每个互通口在每个历史时间段内的驶入车流量和驶出车流量；确定每个互通口在每种历史时间段内的驶入流量参考度和驶出流量参考度；确定每个互通口与其之后的每个互通口之间的流量影响权重；确定每个互通口对应的预测修正权重；对待检测道路在预设时间段内的出口车流量进行预测，其中，预测时将卡尔曼滤波模型中的误差模型更新为目标误差模型。本发明基于大数据分析，提高了对高速公路上的出口车流量进行预测的准确度。

主权项：1.一种基于大数据分析的高速公路车流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取高速公路上待检测道路在入口处每个历史时间段内的进口车流量和在出口处每个历史时间段内的出口车流量，并获取与待检测道路交汇的互通口在每个历史时间段内的驶入车流量和驶出车流量；根据每个互通口在历史时间段内的驶入车流量和驶出车流量，确定每个互通口在每种历史时间段内的驶入流量参考度和驶出流量参考度；根据互通口与待检测道路出口或入口之间的距离，对互通口进行排序，并根据每个互通口在历史时间段内的驶入车流量和驶入流量参考度，以及每个互通口之后的每个互通口在历史时间段内的驶出车流量和驶出流量参考度，确定每个互通口与其之后的每个互通口之间的流量影响权重；根据每个互通口与其之后的所有互通口之间的流量影响权重、每个互通口之后的互通口在历史时间段内的驶出车流量、每个互通口在历史时间段内的驶入车流量和驶入流量参考度、以及历史时间段内的出口车流量，确定每个互通口对应的预测修正权重；根据互通口对应的预测修正权重，确定目标误差模型，并根据历史时间段内的进口车流量和驶入车流量，通过卡尔曼滤波模型，对待检测道路在预设时间段内的出口车流量进行预测，其中，预测时将卡尔曼滤波模型中的误差模型更新为目标误差模型；所述根据每个互通口在历史时间段内的驶入车流量和驶出车流量，确定每个互通口在每种历史时间段内的驶入流量参考度和驶出流量参考度，包括：对所有历史时间段进行分类，得到不同种类的历史时间段，其中，同一种历史时间段内的历史时间段是不同预设时间周期内的相同时间段；根据每个互通口在每种历史时间段内的所有驶入车流量，确定每个互通口在每种历史时间段内的驶入流量参考度，同理，根据每个互通口在每种历史时间段内的所有驶出车流量，确定每个互通口在每种历史时间段内的驶出流量参考度；驶入流量参考度对应的公式为： ；其中，是第i个互通口在第m种历史时间段内的驶入流量参考度；i是与待检测道路交汇的互通口的序号；m是历史时间段的类别序号；N是所有历史时间段构成的总时间段内预设时间周期的数量；n是所有历史时间段构成的总时间段内预设时间周期的序号；是第i个互通口在第n个预设时间周期中，第m种历史时间段内的驶入车流量；是第i个互通口在所有预设时间周期内中，第m种历史时间段内的驶入车流量的均值；是第i个互通口在第n个预设时间周期中，所有历史时间段内的驶入车流量的标准差；是归一化函数；是第i个互通口在第n个预设时间周期中，所有历史时间段内的驶入车流量的均值。

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