基于向量相似性的交通流时间序列变点识别方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201310406641.2 

申 请 日：20130909 

发 明 人：孙棣华刘卫宁赵敏郑林江廖孝勇徐静肖军 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号 

公 开 日：20160824 

公 开 号：CN103488878B 

代 理 人：张瑾 

代理机构：北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 

摘　　要：本发明涉及交通流状态分析领域，尤其涉及一种基于向量相似性的交通流时间序列变点识别方法，可判断交通流状态突变及其变点位置，提前预防可能出现的交通异常；包括如下步骤：通过检测器采集检测路段的断面交通流参数，并存储到交通流参数数据库；从交通流参数数据库中按时间顺序读取交通流参数，建立交通流时间序列的交通流向量集；根据交通流向量集，建立交通流时间序列的向量相似度函数，以得到各时间点前后交通流参数演变规律的相似程度；识别交通流时间序列中各点的类型，然后判断交通流状态是否发生突变，并识别出突变发生的位置。 

主 权 项：基于向量相似性的交通流时间序列变点识别方法，其特征在于：包括如下步骤：1)通过检测器采集检测路段的断面交通流参数，并存储到交通流参数数据库；2)从交通流参数数据库中按时间顺序读取交通流参数，建立交通流时间序列的交通流向量集；交通流时间序列的交通流向量集为离散排列的交通流参数按时间先后顺序连接起来所形成的向量集合：TFV＝{TFV_j,i|j>i；i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,n}；上式中，TFV为交通流时间序列的交通流向量集，TFV_j,i表示交通流从i时刻到j时刻的变化向量，其表达式如下所示：TFV_j,i＝(Q_j?Q_i,j?i)；上式中，Q_j与Q_i分别为j时刻与i时刻的交通流参数；3)根据交通流向量集，建立交通流时间序列的向量相似度函数，以得到各时间点前后交通流参数演变规律的相似程度；所述交通流时间序列的向量相似度函数通过下式获得：${\mathrm{VS}}_i(j,k)=cos({\mathrm{TFV}}_{j,i},{\mathrm{TFV}}_{i,k})=\frac{({\mathrm{TFV}}_{j,i},{\mathrm{TFV}}_{i,k})}{\left|\right|{\mathrm{TFV}}_{j,i}\left|\right|·\left|\right|{\mathrm{TFV}}_{i,k}\left|\right|};$上式中，TFV_i,k表示交通流从i时刻到k时刻的变化向量，函数VS_i(j,k)表示交通流时间序列的向量相似度函数，其中，j>i>k，且j,i,k＝1,2,…n4)根据各时间点前后交通流参数演变规律的相似程度及变化的持续时间来识别交通流时间序列中各点的类型，然后判断是否发生突变，并识别出突变发生的位置。 

关 键 词： 

法律状态：公开 

IPC专利分类号：G06F19/00(2011.01)I;G08G1/01(2006.01)I