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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了基于动态张量填充的高速公路短时行程时间预测方法、系统、电子设备、存储介质，包括:1、对从数据库上收集时间平均速度采用分段恒速轨迹处理，转化为空间平均速度。2、根据空间平均速度对各个路段的行程时间进行估计，将估计所得的行程时间数据作为已知的历史数据，构建张量模型。3、基于估计所得的行程时间数据和待预测的行程时间数据构建动态张量模型，待预测的行程时间数据标记为丢失数据。4、基于最小化迹范数的张量填充算法构建动态张量填充模型，实现动态填充，对待预测行程时间数据预测。本发明对高速公路行程时间进行实时预测，为出行人员提供路径选择依据，为交通管理者提供实施道路管理措施和制定交通规则的依据。
主权项：1.基于动态张量填充的高速公路短时行程时间预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于交通数据数据库中各路段的车辆时间平均速度，将其进行分段恒速轨迹处理，获得各路段的空间平均速度；S2、根据各路段的空间平均速度，计算获得各路段的行程时间数据，然后基于各路段的行程时间数据构建行程时间静态张量模型，如下式： 其中，表示行程时间静态张量模型，R表示全体实数，N表示路段的数目，M表示周的数目，W表示一周里有7天，T表示预测区间的长度；S3、将待预测的行程时间数据标记为丢失数据，并基于各路段的行程时间数据，构建行程时间动态张量模型，如下式： 其中，表示行程时间动态张量模型，R表示全体实数，N表示路段的数目，M表示周的数目，W表示一周里有7天，Tm表示利用t＝m时刻之前的行程时间数据构建行程时间动态张量模型；S4、采用增量张量分析中的滑动窗口模型，并基于最小化迹范数的张量填充算法，构建行程时间预测模型，对丢失数据进行填充，获得高速公路短时行程时间预测；构建行程时间预测模型如下式： 其中，表示张量窗口中的第k个张量表示张量的第i模式展开；表示利用到距离预测时间点t时刻前第k个时刻行程时间数据的权重，其中，
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百度查询： 东南大学 基于动态张量填充的高速公路短时行程时间预测方法、系统、电子设备、存储介质
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