基于移动定位数据和群智感知的城市交通态势预测方法

摘要

当前对于城市交通态势预测多采用注意力机制算法，但该方法易受到交通特征指标二次离差波动量的影响，导致预测精度较低。为此，论文提出基于移动定位数据和群智感知的城市交通态势预测方法。以移动定位数据为基础，选取能够表征城市交通状况的总量特征、相对特征与动态特征，并将特征指标进行按序加权处理，以消除其二次离差波动量，结合交通态势接口数据对路段特征进行分类，并计算特征指标隶属度，由此构建交通态势预测模型，基于此，采用群智感知技术对预测模型的控制参数进行优化，从而求取交通态势值，并将计算结果与交通态势等级划分标准相比较，以明确交通态势等级，进而实现城市交通态势预测。对比试验结果表明，将所提方法应用于城市交通态势预测中，能够获取较高的预测精度。

关键词

移动定位数据 / 群智感知技术 / 城市交通 / 交通态势预测