《電子技術(shù)應(yīng)用》
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一种基于改进的马尔可夫链的交通状况预测模型
2022年电子技术应用第5期
周明升1,刘抒扬2
1.上海外高桥保税区联合发展有限公司,上海200131;2.上海商学院 商务信息学院,上海201400
摘要: 城市交通日益拥堵的今天,为用户推荐最快行驶路线成为一个研究热点。行驶路线推荐的核心问题是对路线将来某段时间(途径这段线路时)交通状况的预测。交通状况受到路线本身状况、行驶时间、天气状况、驾驶员习惯等多种因素影响,其变化快、变化方式复杂,难以准确预测。对多阶马尔可夫链模型进行了改进,提高了运算效率和响应速度,建立一种高效的交通状况预测模型,经北京市实际交通数据的检验,得到了比较好的预测效果。
中圖分類號(hào): TP391
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.211928
中文引用格式: 周明升,劉抒揚(yáng). 一種基于改進(jìn)的馬爾可夫鏈的交通狀況預(yù)測(cè)模型[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2022,48(5):27-30,36.
英文引用格式: Zhou Mingsheng,Liu Shuyang. A prediction model for traffic conditions based on an improved Markov chain[J]. Application of Electronic Technique,2022,48(5):27-30,36.
A prediction model for traffic conditions based on an improved Markov chain
Zhou Mingsheng1,Liu Shuyang2
1.Shanghai Waigaoqiao Free Trade Zone United Development Co.,Ltd.,Shanghai 200131,China; 2.Faculty of Business Information,Shanghai Business School,Shanghai 201400,China
Abstract: With the growth of urban traffic jam, how to recommend the fastest driving route for end users has become a research focus. The core problem of route recommending is how to forecast the traffic condition of the route in future, when the user will drive on this route section. The traffic condition is influenced by many factors, like road condition itself, passing time, weather conditions and habits of the driver. Because traffic condition changes very fast and complicated, it is difficult to accurately predict directly. This paper proposed a traffic condition prediction model based on an improved M-order Markov chain, which is more efficient. The model was tested with the actual traffic data in Beijing, and got a good result.
Key words : Markov chain;traffic condition;routes recommending;prediction model

0 引言

    確定了用戶的出發(fā)地和目的地后,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)各條可能路線未來某段時(shí)間(行駛到達(dá)路段時(shí))的交通狀況,可以為用戶推薦最優(yōu)出行線路,減少行駛時(shí)間,也方便用戶私家車與公共交通的選擇。某段線路上的行駛時(shí)間應(yīng)綜合考慮以下幾個(gè)因素:路線本身的情況、行駛到該路線上時(shí)的交通流量和駕駛員的駕駛習(xí)慣等。當(dāng)前對(duì)交通狀況、路線推薦的研究主要有以下幾類:(1)基于交通分析的方法[1-2]:通過道路上的識(shí)別器及車流量信息,通過“識(shí)別器-車流量-行駛方向”的范式來研究交通狀況推薦路線,這種方法準(zhǔn)確性的前提是要有足夠的識(shí)別器和車流量信息,數(shù)據(jù)獲取比較困難[3]。通過獲取車輛信息,估計(jì)實(shí)時(shí)交通流量,預(yù)測(cè)將來的交通狀況[4-6],其基于路段的分析需要借助大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,當(dāng)采樣率低、數(shù)據(jù)稀疏時(shí)無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)。(2)基于交通模式學(xué)習(xí)的方法:給出了概率為基礎(chǔ)的方法,通過用戶歷史GPS軌跡數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)駕駛員的目的地和行車路徑[7-8]。其通過學(xué)習(xí)GPS軌跡數(shù)據(jù)來獲取駕駛和速度模式計(jì)算最快路線[9-10]。(3)智能推薦:試圖挖掘駕駛員道路選擇的傾向,通過人機(jī)交互或推理模型推薦個(gè)性化路線,其推薦路線沒有隨行駛時(shí)間而優(yōu)化[11]。其通過GPS軌跡數(shù)據(jù),尋找關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵路線,結(jié)合用戶行為,推薦最快線路[12-13]。




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作者信息:

周明升1,劉抒揚(yáng)2

(1.上海外高橋保稅區(qū)聯(lián)合發(fā)展有限公司,上海200131;2.上海商學(xué)院 商務(wù)信息學(xué)院,上海201400)




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