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一种基于多源数据的高速公路异常事件排队长度预测方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-447-2613-8281
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G08G1/01;G08G1/065;G06Q10/04;G06Q50/26类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于多源数据的高速公路异常事件排队长度预测方法,本发明在考虑道路检测设备分布稀疏的情况下,基于车检器数据和收费数据,采用模态划分的方法在一定程度上解决排队长度预测所需数据获取困难的问题,可适用于发生于一定场景下的异常事件排队长度预测;本发明的方法是通过结合历史车检器数据和收费数据得到两个部分的车流量参数,通过历史收费数据结合收费站之间的OD特性得到两两收费站间的平均行程速度,结合建立的目标场景下的排队长度预测模型达到对排队长度进行预测的目的,该方法依据多源数据能够较为准确的预测排队长度的变化趋势,为道路交通系统的交通管制以及交通拥堵问题的缓解提供强有力的技术支持。
附件下载:  (原始资料备查)

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