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基于动态因子模型的城市路网时空交通状态协同预测方法

发布时间：2022-07-25

基本信息

  • 合作方式: 技术转让
  • 成果类型:
价格 双方协商

行业领域

电子信息技术,智能交通技术

成果描述

本发明公开了一种基于动态因子模型的城市路网时空交通状态协同预测方法，包括：获取交通区域数据，并进行预处理与空间相关性验证；基于静态因子模型SFM，建立动态因子模型DFM，并确定交通状态观测量的概率密度函数；利用期望最大化EM算法求解DFM参数集的拟极大似然估计；采用向量自回归模型VAR预测未来时间段内的公因子；采用自回归模型AR预测各区域在未来时间段内的个性化分量；通过因子载荷矩阵、公因子分量以及不同区域的个性化分量预测各区域在未来时间段内的交通状态。本发明提高了网络级交通状态预测的精度与效率，在城市路网交通状态预测中具有重要的现实意义。

成果资料