A method for estimating and predicting a short-term traffic circulation state of an urban road network, comprising: (1) acquiring heterogeneous data and pre-processing same, using a road section between two urban signal intersections as a study unit, and reconstructing a velocity field of the study unit using a GASM algorithm; (2) constructing a space weight matrix of the urban road network, calculating a space-time correlation between road sections, and using TOPSIS to identify and quantify vulnerable road sections; (3) according to the reconstructed velocity field of the study unit, using an average value of velocities and selecting reasonable vulnerable road sections to construct a space-time characteristic matrix of the urban road network; and (4) estimating and predicting a traffic state of the whole road network according to Bi-ConvLSTM. The method reconstructs a velocity field of a study unit by means of heterogeneous data fusion, overcoming the limitations of prediction caused by a single data source, and uses Bi-ConvLSTM to consider the influence of traffic velocities upstream and downstream of the study unit, fully exploiting the space-time characteristics of traffic flow, further improving the accuracy of prediction, etc.

    L'invention concerne un procédé d'estimation et de prédiction d'un état de circulation routière à court terme d'un réseau routier urbain, consistant à : (1) acquérir des données hétérogènes et prétraiter celles-ci, à l'aide d'un tronçon routier entre deux intersections de signaux urbains en tant qu'unité d'étude, et reconstruire un champ de vitesse de l'unité d'étude à l'aide d'un algorithme de généralisation de la méthode du spectre angulaire (GASM : generalization of the angular spectrum method); (2) construire une matrice de poids d'espace du réseau routier urbain, calculer une corrélation espace-temps entre des tronçons routiers, et utiliser la méthode TOPSIS (Technique for order preferences by similarity to ideal solutions) pour identifier et quantifier des tronçons routiers vulnérables; (3) en fonction du champ de vitesse reconstruit de l'unité d'étude, utiliser une valeur moyenne de vitesses et sélectionner des tronçons routiers vulnérables raisonnables pour construire une matrice caractéristique spatio-temporelle du réseau routier urbain; et (4) estimer et prédire un état de circulation de l'ensemble du réseau routier en fonction de la mémoire court-terme et long-terme bi-convolutive (Bi-ConvLSTM : bi-Convolutional Long Short-Term Memory). Le procédé reconstruit un champ de vitesse d'une unité d'étude au moyen d'une fusion de données hétérogènes, surmontant les limitations de prédiction provoquées par une seule source de données, et utilise Bi-ConvLSTM pour prendre en considération l'influence des vitesses de circulation en amont et en aval de l'unité d'étude, exploitant pleinement les caractéristiques spatio-temporelles du flux de circulation, améliorant encore la précision de prédiction, etc.

    一种城市路网短期交通运行状态估计与预测方法,包括:(1)获取异构数据并进行预处理,并以城市两信号交叉口之间路段为研究单元,利用GASM算法对研究单元的速度场重构;(2)构建城市路网空间权重矩阵,计算各路段间的时空相关性并采用TOPSIS识别并量化脆弱路段;(3)依据重构后的研究单元速度场取速度的平均值及选取合理脆弱路段构建城市路网的时空特征矩阵;(4)根据Bi-ConvLSTM对全路网的交通状态进行估计与预测。该方法通过融合异构数据重构研究单元速度场,解决单一数据源导致的预测局限性,同时采用Bi-ConvLSTM考虑研究单元上游和下游的交通速度影响,充分挖掘交通流的时空特性,进一步提高了预测的准确率等优点。


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    Title :

    METHOD FOR ESTIMATING AND PREDICTING SHORT-TERM TRAFFIC CIRCULATION STATE OF URBAN ROAD NETWORK


    Additional title:

    PROCÉDÉ D'ESTIMATION ET DE PRÉDICTION DE L'ÉTAT DE CIRCULATION ROUTIÈRE À COURT TERME D'UN RÉSEAU ROUTIER URBAIN
    一种城市路网短期交通运行状态估计与预测方法


    Contributors:
    REN GANG (author) / SONG JIANHUA (author) / CAO QI (author) / LI HAOJIE (author) / LI DAWEI (author) / ZHANG JIEFEI (author)

    Publication date :

    2021-06-10


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Chinese


    Classification :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen



    Urban road network short-term traffic operation state estimation and prediction method

    REN GANG / SONG JIANHUA / CAO QI et al. | European Patent Office | 2020

    Free access


    ROAD TRAFFIC STATE ESTIMATING SYSTEM AND ROAD TRAFFIC STATE ESTIMATING METHOD

    OBA YOSHIKAZU / UENO HIDEKI | European Patent Office | 2018

    Free access

    The Urban Road Short-Term Traffic Flow Prediction Research

    Qin, Zhen Hai | Trans Tech Publications | 2013


    Estimating urban road traffic states using mobile network signaling data

    Derrmann, Thierry / Frank, Raphael / Viti, Francesco et al. | IEEE | 2017