一种面向事件的交通流量预测方法及装置

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来自： 1.一种面向事件的交通流量预测方法及系统，其特征在于，包括：S1、预处理交通流量数据，包括：S11、数据采集：获取触发事件相关的交通流量数据中参考交通流量数据、目标历史车流量；S12、计算各目标历史车流量对应的第一时刻到第二时刻的时间区间内各个时刻与对应的第一时刻的时间差，计算公式为：△t＝t-timijik其中，△t为第i个目标历史车流量对应的时间差，t为第i个目标历史车流量对应的第j个时刻，j的取值不超过第二时刻，t为第i个目标历史车流量对应的第一时刻；所述与对应的第一时刻的时间差是指任意时刻相对于第一时刻的时间差值；imijikS13、根据所述目标历史车流量对应的第一时刻到第二时刻的时间区间内各个时刻的历史车流量，计算相同所述时间差下的历史车流量均值和方差：其中，w、w、w、...、w为第i个目标历史车流量对应的第一时刻到第二时刻的时间区间内各个时刻的历史车流量，其中，w为第i个目标历史车流量对应的第一时刻的历史车流量，w为第i个目标历史车流量对应的第二时刻的历史车流量；N为第i个目标历史车流量对应的第一时刻到第二时刻的时刻数量，σ为第i个目标历史车流量对应的方差；i1i2i3iNi1iNiiS14、根据k-sigma算法中对应目标事件类型的预设k的取值、相同时间差下的历史车流量均值和方差，计算各目标历史车流量对应的第一时刻到第二时刻的时间区间内处于所述k的取值对应的拉依达置信区间内的总车流量，并计算各总车流量之间的标准差；设定第i个目标历史车流量对应的拉依达置信区间为[μ-kσ，μ+kσ]；iiiiS2、在计算各个目标历史车流量对应的采集时刻到第二时刻的时间区间内，在满足标准差小于预设标准差阈值的情况下，计算各个时刻与对应的采集时刻的时间差；S3、根据目标历史车流量和采集时刻到第二时刻的时间差，计算在各个时间差下的历史车流量的均值，并计算出每个时间差下历史车流量均值相对于目标历史车流量的车流量增减值，然后，根据车流量的增减值生成交通流量的预测结果，具体包括：S31、在标准差大于或等于预设标准差阈值的情况下，重新确定第二时刻的取值，并重新执行根据历史车流量和k-sigma算法中对应目标事件类型的预设k值来计算各目标历史车流量在第一时刻到第二时刻的时间区间内处于k取值对应的拉依达置信区间内的总车流量，并计算这些总车流量之间的标准差，重复这个步骤直到新计算得到的标准差小于预设标准差阈值；S32、在第一时刻到第二时刻的时间区间内，如果计算得到的标准差与总车流量的平均值之差最大，且不满足预设时长阈值，则将该总车流量作为被剔除总车流量；将所述被剔除总车流量剔除后，重新计算剩余总车流量之间的标准差，并判断新得到的标准差是否小于预设标准差阈值，如果是，则根据车流量的增减值生成交通流量预测结果；否则重复执行直到新计算得到的标准差小于预设标准差阈值，最后根据车流量的增减值生成交通流量预测结果。