一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法

本发明涉及交通流量预测与动态管控，具体涉及一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法。

背景技术：

1、随着高速公路网络的快速发展和汽车数量的持续增加，高速公路交通流量管理和预测成为了城市交通管理的重要组成部分。高速公路的交通流量受到多种因素的影响，包括天气条件、假期、特殊事件(如事故或道路施工)等，这些因素的多变性给交通流量的实时预测与动态管控带来了极大的挑战。实时准确地预测交通流量对于缓解交通拥堵、提高道路使用效率、保障交通安全具有重要意义。

2、在现有技术中，传统的交通流量预测方法主要依赖于统计分析模型，如自回归模型、移动平均模型等。这些方法在处理静态或周期性的交通流量预测问题时相对有效，但在应对突发事件、复杂多变的交通条件时，往往因为模型的固有局限性而难以准确预测。此外，现有的交通管控系统多依赖于预设的管控规则，缺乏足够的灵活性和自适应能力，很难实时响应交通流量的实际变化，导致交通管控措施往往不能及时有效地缓解交通拥堵问题。具体来说，现有技术在以下几个方面存在明显的不足：

3、1.数据处理和准确性问题：现有的预测模型往往无法有效处理和分析大规模的实时交通数据和相关环境数据，导致预测的准确性受限。

4、2.实时性和动态管控问题：由于缺乏高效的数据分析和处理能力，现有系统无法实现交通流量的实时预测和根据预测结果动态调整管控措施，导致响应滞后。

5、3.模型泛化能力问题：现有的交通流量预测模型往往针对特定的交通环境或条件设计，缺乏足够的泛化能力，难以适应不同地理位置、不同类型的高速公路和多变的交通条件。

6、4.缺乏综合分析能力：传统的交通流量管理系统往往忽视了交通流量影响因素的多样性和复杂性，缺乏对不同数据源的综合分析能力，无法全面准确地理解和预测交通流量变化。

7、因此，如何提供一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明目的：在于提供一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法，该方法充分利用了数据科学与大数据技术、机器学习与深度学习、模型评估与优化、计算机视觉等相关专业知识，详细描述了如何通过结合空间特征提取和时间序列分析的卷积神经网络模型，实现对高速公路交通流量的动态预测及根据预测结果自动调整交通管控措施的算法。该方法不仅能够实时准确地获取和处理高速公路的交通数据及相关环境数据，还通过引入注意力机制、交叉验证和实时反馈机制等技术手段，不断调整和优化模型参数，以提升模型在不同高速公路环境和复杂交通情况下的预测准确率和鲁棒性。本发明具备实时性强、准确度高和泛化能力强的优点。

2、为实现以上功能，本发明设计一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法，针对目标高速公路，执行如下步骤s1-步骤s6，完成目标高速公路的交通流量预测，并相应调整交通管控措施：

3、步骤s1：实时采集高速公路上的交通数据，交通数据包括车辆速度数据、环境数据、特殊事件信息、车辆类型分布，以及车辆流量数据，基于雷磁感应误差消融算法，以消融车辆数据误差，引入边缘计算技术，将数据采集和初步分析任务分布在道路沿线的边缘节点上；

4、步骤s2：针对所采集的交通数据进行预处理，包括噪声过滤和平滑处理、异常值检测和修正、编码转换、归一化和数值化处理，将交通数据转化为适配于卷积神经网络模型要求的数据格式；

5、步骤s3：针对预处理后的交通数据，使用结合空间特征提取和时间序列分析的卷积神经网络模型，引入具有多尺度卷积核的卷积层、池化层、循环神经网络层，提取空间特征、与时间相关的动态变化特征，获得预测的交通流量；

6、步骤s4：采用基于模糊注意力的交通流波动影响因子赋权算法，通过模糊集合和隶属函数，将定性的交通流量影响因素转换为可计算的模糊数值，针对交通流量影响因素赋予不同的权重；

7、步骤s5：采用交叉验证和实时反馈机制对卷积神经网络模型进行训练，训练过程中自适应调整模型参数，分析模型预测误差，对卷积神经网络模型进行学习优化，以适应不同交通场景与环境条件；

8、步骤s6：将训练好的卷积神经网络模型部署于交通管控系统中，实时接收交通数据，进行交通流量预测，并根据预测结果自动调整交通管控措施。

9、有益效果：相对于现有技术，本发明的优点包括：

10、1.本发明通过采用改进的卷积神经网络(cnn)结构，结合空间特征提取和时间序列分析，能够实时准确地处理和分析大规模的高速公路交通数据及相关环境数据。引入的注意力机制进一步提高了模型对于关键特征的敏感度，使得预测结果更为精准，从而为交通管控提供了可靠的数据支持。

11、2.本发明不仅能够预测交通流量，还能根据预测结果自动调整交通管控措施，如调整车道使用策略、设定速度限制、启动交通疏导方案等，有效缓解交通拥堵，提高道路使用效率，实现了交通管理的智能化和动态化。

12、3.本发明通过采用交叉验证和实时反馈机制，能够不断调整和优化模型参数，使模型具有较强的泛化能力，能够适应不同地理位置、不同类型的高速公路和多变的交通条件，具有广泛的应用前景。

13、4.本发明通过实时监控交通流量和自动调整交通管控措施，提升了交通管控系统的响应速度和处理能力，有效减少了交通事故的发生概率，提高了道路安全性。同时，系统的实时反馈和自我优化功能确保了在面对复杂多变交通环境时的高效运作。

技术特征：

1.一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法，其特征在于，针对目标高速公路，执行如下步骤s1-步骤s6，完成目标高速公路的交通流量预测，并相应调整交通管控措施：

2.根据权利要求1所述的一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法，其特征在于，步骤s3的具体步骤包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法，其特征在于，步骤s4的具体步骤包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法，其特征在于，步骤s5的具体步骤包括：

7.根据权利要求1所述的一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法，其特征在于，步骤s6的具体步骤包括：

技术总结本发明公开了一种基于独热编码的交通流量动态预测及精度优化方法，首先，采集实时交通数据，提出雷磁感应误差消融算法优化部署节点；利用独热编码和特征工程方法，输出高质量交通数据；再使用时间序列分析的卷积神经网络模型，多尺度处理空间特征；基于模糊注意力的交通流波动影响因子算法自动识别并赋予附加权重；然后采用交叉验证和实时反馈机制，调整模型参数；通过结合改进卷积神经网络模型，实时接收交通和环境数据进行流量预测，基于反馈信息自动调整相应管控措施。本发明具备实时性强、准确度高和泛化能力优良的优点，提高了系统决策自主性和智能化水平，为交通监管系统提供即时有效的决策支持。技术研发人员：李志斌,黄心尧受保护的技术使用者：东南大学技术研发日：技术公布日：2024/7/11