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申请/专利权人:嘉兴南湖区路空协同立体交通产业研究院
摘要:本发明涉及智能传感器技术领域,具体涉及一种基于多源数据的路空一体智慧交通管理系统,该系统获取目标路段、参考路段、第一源序列、第二源序列、第一源参考序列、第二源参考序列、目标缺失数据以及标记位置;根据第一源序列、第二源序列、第一源参考序列以及第二源参考序列得到目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性;根据目标填补值、标记位置以及目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性,得到目标缺失数据的自适应填补值;根据目标缺失数据的自适应填补值完成基于多源数据的路空一体智慧交通管理。本发明通过准确可信的自适应填补值,提高了基于多源数据的路空一体智慧交通管理的效率。
主权项:1.一种基于多源数据的路空一体智慧交通管理系统,其特征在于,该系统包括以下模块:数据采集预处理模块:获取车速时序数据集、交通流量数据集以及道路天气数据集;所述车速时序数据集包含若干路段的平均车速时序序列,所述交通流量数据集包含若干路段的车流量时序序列;根据道路天气数据集,得到完整道路天气数据集;路段相似性构建模块:在任意一个交通路口处,将任意一条驶出路口方向的路段记为目标路段,将所有驶入路口方向的路段,记为参考路段;根据目标路段和参考路段的平均车速时序序列和车流量时序序列,得到第一源序列、第二源序列、第一源参考序列以及第二源参考序列;获取第一源序列上的所有缺失数据;将第一源序列上的任意一个缺失数据,记为目标缺失数据;将目标缺失数据在第一源序列中的时刻位置记为标记位置;根据第一源序列、第二源序列、第一源参考序列以及第二源参考序列得到目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性;目标填补值修正模块:根据目标缺失数据得到目标填补值;根据目标填补值和标记位置得到目标左差值和参考左差值;根据目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性、目标左差值以及参考左差值得到目标缺失数据的自适应填补值;多源数据预测模块:根据目标缺失数据的自适应填补值得到完整的平均车速时序序列和完整的车流量时序序列;所述根据第一源序列、第二源序列、第一源参考序列以及第二源参考序列得到目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性包括:分别获取第一源序列、第二源序列、第一源参考序列以及第二源参考序列上的极值点,将同一序列中相邻两个极值点之间的区间,记为一个子区间,得到第一源序列、第二源序列、第一源参考序列以及第二源参考序列上的若干子区间;将任意一个第一源参考序列的标记位置的元素值记为参考数据;根据目标缺失数据所在的子区间与每个参考数据所在的子区间,得到目标缺失数据所在的子区间与每个参考数据所在的子区间的相似程度;根据第二源序列、第二源参考序列,以及目标缺失数据所在的子区间与每个参考数据所在的子区间的相似程度,得到目标路段与参考路段的第一相似度和第二相似度;根据目标路段与参考路段的第一相似度和第二相似度,得到目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性;所述根据目标缺失数据所在的子区间与每个参考数据所在的子区间,得到目标缺失数据所在的子区间与每个参考数据所在的子区间的相似程度包括:将任意一个子区间的最左侧的元素值与最右侧的元素值的差值与子区间长度的比值,记作该子区间的变化率;目标缺失数据所在的子区间与第a个参考数据所在的子区间的相似程度的计算方式为: 式中,θa为目标缺失数据所在的子区间与第a个参考数据所在的子区间的相似程度;l为目标缺失数据所在的子区间的变化率;l′a为第a个参考数据所在的子区间的变化率;H为目标缺失数据左右两侧相邻的有效数据的差值;H′a为目标缺失数据的第a个参考数据的左右两侧相邻的有效数据的差值;exp为以自然常数为底的指数函数;所述根据目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性、目标左差值以及参考左差值得到目标缺失数据的自适应填补值包括:根据目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性、目标左差值以及参考左差值,得到目标填补值的修正距离;根据目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性、目标左差值、参考左差值以及目标填补值的修正距离,得到目标缺失数据的自适应填补值;所述根据目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性、目标左差值以及参考左差值,得到目标填补值的修正距离,具体的计算方式为: 式中,ρ为目标填补值的修正距离;A为参考路段的个数;βc为目标路段与第c个参考路段在标记位置的相似性;Q′c为第c个参考路段的参考左差值;Q为目标左差值;softmax为softmax归一化函数;||为绝对值函数;所述根据目标路段与每个参考路段在标记位置的相似性、目标左差值、参考左差值以及目标填补值的修正距离,得到目标缺失数据的自适应填补值,具体的计算方式为: 式中,S′为目标缺失数据的自适应填补值;S为目标填补值;ρ为目标填补值的修正距离;A为参考路段的个数;βc为目标路段与第c个参考路段在标记位置的相似性;βj为目标路段与第j个参考路段在标记位置的相似性;Q′c为第c个参考路段的参考左差值;Q为目标左差值;SGN为符号函数。
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百度查询: 嘉兴南湖区路空协同立体交通产业研究院 一种基于多源数据的路空一体智慧交通管理系统
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