The purpose of the present invention is to provide a system and a method to predict an urban traffic by using a multi-variable pattern recognition model to additionally consider environmental variables of a road except for a detection variable of ITS to predict the state of the road by collecting the divided variables influencing a stagnation. The system comprises: an information extracting unit to extract past record information capable of forming an input pattern vector with information corresponding to a cause which generates the stagnation including an accidental situation such as the change of traffic amount in each time, a geographical characteristic of a road, a geographic condition, an accident, and a construction; a model construction unit to perform an ANN education to know a function relationship between a road pattern and the average pass speed after generating the road pattern vector by executing standardization of a data value according to the extracted past record information; and a traffic prediction unit to predict an average speed of a section by using a local ANN corresponding to an assigned cluster of the input pattern vector for the prediction through the same pre-processing as the model construction unit.
본 발명은 정체에 영향을 주는 보다 세분화한 변수를 수집하여 도로의 상태를 예측하기 위해 ITS의 검지변수 이외에 도로의 환경변수들을 추가적으로 고려하는 다변수 패턴 인식모델을 이용한 도시 교통 예측 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것으로서, 시간대별 교통량의 변화, 도로의 지리적 특징, 지상조건, 사고 및 공사와 같은 돌발 상황을 포함하는 정체를 일으키는 원인에 해당되는 정보를 입력으로 입력 패턴 벡터를 구성할 수 있는 과거 기록 정보를 추출하는 정보 추출부와, 상기 추출된 과거 기록 정보에 따른 데이터 값의 표준화를 실시하여 도로패턴 벡터를 생성한 후, 도로의 패턴과 구간의 평균통과 속도와의 함수관계를 알아내기 위한 ANN 학습을 수행하는 모델 구성부와, 상기 모델 구성부와 동일한 전처리를 통해 예측용 입력 패턴 벡터의 소속 클러스터에 해당하는 로컬 ANN을 이용하여 구간의 평균속도를 예측하는 교통 예측부를 포함하여 구성된다.
PREDICTION SYSTEM AND METHOD OF URBAN TRAFFIC FLOW USING MULTIFACTOR PATTERN RECOGNITION MODEL
다변수 패턴 인식모델을 이용한 도시 교통 예측 시스템 및 그 방법
2016-07-11
Patent
Elektronische Ressource
Koreanisch
IPC: | G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS |
Urban Traffic Flow Prediction System Using a Multifactor Pattern Recognition Model
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