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申请/专利权人：上海理工大学

摘要：本发明公开了一种基于行为特征捕捉的高速公路交通状态预测方法，包括：S1、根据检测设备布局，定义检测断面，并对高速公路路段进行子路段划分和车道划分；S2、获取各检测断面的交通状态数据集合，并进行数据预处理；S3、对连续断面的数据进行拼接处理，并且进行车辆行为特征捕捉；S4、通过车辆行为特征进行车辆分类；S5、选择速度预测模型进行交通速度预测；S6、进行后续断面预测结果验证和速度预测模型中的参数较正；S7、利用修正后的速度预测模型，对待预测的路段进行高速公路交通状态进行预测。通过准确的车辆行为特征捕捉，以及在此基础上的速度预测，本发明可以提升交通状态预测的准确性和细粒度，从而有效提高高速公路的精细化、智能化管理水平，并为不同类型和行驶特征车辆的针对性管理提供支持，为主动交通安全管理提供支撑。

主权项：1.一种基于行为特征捕捉的高速公路交通状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据检测设备布局，定义检测断面，并对高速公路路段进行子路段划分和车道划分；S2、获取各检测断面的交通状态数据集合，并进行数据预处理；S3、对连续断面的数据进行拼接处理，并且进行车辆行为特征捕捉；S4、通过车辆行为特征进行车辆分类，该车辆分类包括低速货车、保守型客车、激进型客车及常规客车；S5、结合车辆类别划分和交通参数选择速度预测模型进行交通速度的预测；S6、进行后续断面预测结果验证和速度预测模型中的参数校正；S7、利用校正后的速度预测模型，对待预测的高速公路路段进行高速公路交通状态预测；通过速度预测模型，预测不同类型车辆到达后续待预测断面的速度和时刻；步骤S5中将低速货车、保守型客车、常规客车、激进型客车的速度分别记为，，和，其中低速货车的速度函数为： ，是低速货车的预测速度，为低速货车的期望速度，是交通流的平均速度；保守型客车的速度函数为： ，是保守型客车的预测速度，为保守型客车的期望速度；常规客车的速度函数为： ，是常规客车的预测速度，为常 规客车的期望速度，β是常规客车受低速货车影响的系数，与低速货车的流量和总体流量有 关，由检测断面的数据标定； 激进型客车的速度函数为： ，是激进型客车的预测速度，为激进型客车的期望速度，是激进型客车受交通流影响系数，与交通流量和密度有关，由检测断面的数据标定。

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百度查询： 上海理工大学 一种基于行为特征捕捉的高速公路交通状态预测方法