一種城市交通警情等級(jí)預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，具體涉及一種城市轄區(qū)交通警情等級(jí)預(yù)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)和現(xiàn)代交通的日益發(fā)達(dá)，與交通有關(guān)的警情數(shù)量不斷增 多，交通警情主要分為交通擁堵、交通事故、群眾求助等，一般包含警情發(fā)生、警情上報(bào)、警 情處理等過程，大量警情的發(fā)生給交通管理者造成很大的困擾。隨著城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的 不斷完善和城市區(qū)域的擴(kuò)大，給交警指揮部門合理調(diào)配警力帶來很大挑戰(zhàn)，將交警呈網(wǎng)格 狀均勻分配在區(qū)域內(nèi)的部署方式需要耗費(fèi)大量警力。
[0003] 論文《基于時(shí)空數(shù)據(jù)應(yīng)用模型的交通警情研判實(shí)現(xiàn)》通過閾值方法進(jìn)行警情分級(jí) 預(yù)警，其實(shí)質(zhì)是當(dāng)前警情超出預(yù)期以后的報(bào)警，并未建立預(yù)測(cè)模型，不能對(duì)未來多天各時(shí)段 的警情情況進(jìn)行預(yù)測(cè)和分級(jí)警示，其研宄對(duì)實(shí)時(shí)指揮調(diào)度有支撐作用，但對(duì)勤務(wù)優(yōu)化配置 預(yù)案的制定無支撐作用；專利201410381532. 4選取天氣情況、道路情況、駕駛員反應(yīng)時(shí)間、 后車與前車距離、后車速度、后車相對(duì)于前車的速度差、后車加速度作為追尾事故的變量節(jié) 點(diǎn)構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集，該方法僅側(cè)重于針對(duì)追尾事故中的車輛建模，并采取預(yù)警 措施。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服已有交通警情判別方式的無預(yù)測(cè)功能、準(zhǔn)確性較差的不足，本發(fā)明提供 了一種有效實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)、準(zhǔn)確性較好的城市交通警情等級(jí)預(yù)測(cè)方法。
[0005] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
[0006] -種城市交通警情等級(jí)預(yù)測(cè)方法，所述預(yù)測(cè)方法包括如下步驟：
[0007] 步驟1 :時(shí)間數(shù)據(jù)整理
[0008] 時(shí)間數(shù)據(jù)包括5維特征屬性，分別是第幾單位時(shí)間、星期幾、是否節(jié)假日、是否工 作日和是否有重大活動(dòng)，所述第幾單位時(shí)間屬性處理方法為設(shè)定單位時(shí)間At = 24h/N，按 單位時(shí)間△ t將全天24小時(shí)分為N段；獲取國(guó)務(wù)院頒布的法定節(jié)假日信息構(gòu)成節(jié)假日屬 性；依據(jù)節(jié)假日和周末信息構(gòu)成工作日屬性；根據(jù)當(dāng)天是否有大型考試、當(dāng)前轄區(qū)內(nèi)學(xué)校 是否放假、是否有大型場(chǎng)館活動(dòng)定義是否有重大活動(dòng)屬性；
[0009] 步驟2 :天氣數(shù)據(jù)與交通警情關(guān)聯(lián)性分析及處理
[0010] 天氣數(shù)據(jù)包括溫度、可見度、降雨量3個(gè)特征屬性；
[0011] 步驟3 :建立預(yù)測(cè)交通警情等級(jí)的屬性集
[0012] 根據(jù)數(shù)據(jù)庫信息，將處理后的時(shí)間數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、重大活動(dòng)日、中小學(xué)放假等特 征屬性整合成多維數(shù)據(jù)寬表，其中包括8個(gè)離散的特征屬性維度；
[0013] 步驟4 :轄區(qū)內(nèi)交通警情等級(jí)劃分
[0014] 統(tǒng)計(jì)各轄區(qū)近期6個(gè)月內(nèi)的警情發(fā)生次數(shù)，采用動(dòng)態(tài)劃分的方法將交通警情發(fā)生 次數(shù)劃分為三個(gè)等級(jí)，將各個(gè)交警支隊(duì)在單位時(shí)間At內(nèi)的警情數(shù)量采用等區(qū)間裝箱方 法求和，構(gòu)成（XpXh-sxj關(guān)于交通警情數(shù)量的一個(gè)樣本空間，由n個(gè)樣本點(diǎn)組成，其中
y = ^可計(jì)算出當(dāng)前交警支隊(duì)的警情數(shù)量均值記為U， n":"' 計(jì)算出警情數(shù)量的標(biāo)準(zhǔn)差記為〇，故警情數(shù)量屬于[0, y-0)的標(biāo)記警情等級(jí)為Q，警情 數(shù)量屬于[y - 0，y + 0)的標(biāo)記警情等級(jí)為c2，警情數(shù)量屬于[y + 0，+ <-)的標(biāo)記警情等 級(jí)為c3;
[0015] 步驟5 :構(gòu)造樸素貝葉斯分類器
[0016] 選取第幾三小時(shí)\、星期幾X2、是否節(jié)假日X3、是否工作日X 4、是否有重 大活動(dòng)x5、溫度X6、可見度X7、降雨量&構(gòu)成預(yù)測(cè)交通警情等級(jí)的多維數(shù)據(jù)集T = {Xp x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8}，將標(biāo)記好的警情等級(jí)與多維數(shù)據(jù)集共同構(gòu)成樸素貝葉斯分類的 訓(xùn)練集R = {Xi，X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, CJ，其中Ci G (c i，c2, c3)，從而使每個(gè)訓(xùn)練樣本都具 有相應(yīng)的警情等級(jí)類別標(biāo)簽。已知未來幾天各個(gè)特征屬性Ti= {X i，X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8} =d預(yù)測(cè)當(dāng)前區(qū)域的交通警情等級(jí)，根據(jù)樸素貝葉斯分類器的原理可知需要比較在Ti = d的條件下屬于Q、C2、C3三類警情等級(jí)的概率大小，即需要計(jì)算p(C i |凡=d)、p(C2 |凡= d)、p(C3|Ti= d)三者的概率。由貝葉斯公式可知
其中 Cf (CdQQ，比較？沁|1\= (1)、口((：2|1\= (1)、口((：3|1\= d)三者的概率大小只需要比 較 pfX^pCTf die)、p(C2)p(Ti= d|c2)、p(C3)p(Ti= d|c3)三者的大小，分母 p(Ti= d) 對(duì)所有類別為常數(shù)；
[0017] 通過統(tǒng)計(jì)訓(xùn)練集R中屬于警情等級(jí)C,的樣本個(gè)數(shù)可計(jì)算出p(c ,)的概率，即
，同理可計(jì)算出
-p(Ti = dlQ)即在類另IJQ中屬性1\的取值為d的概率，具體口〇\= dlCj = p(X1= dJCibd =(12|(^)…口氏二d 8|Ci)，其中d =(屯，d2，…，d8)，8個(gè)離散特征屬性的先驗(yàn)概率p(Xi = dJCi)、…、p(X8= (18|(^)通過計(jì)算在每個(gè)類另lj Q中每個(gè)屬性父濟(jì)值為!^的概率p(Xi = 屯| Q)求得；
[0018]步驟6 :預(yù)測(cè)各區(qū)域的交通警情等級(jí)
[0019] 由步驟5形成各特征屬性的概率表，將所有特征屬性的概率相乘計(jì)算出p (Q | TJ、 p (C211\)、p (C311\)三者的概率大小，將所有特征屬性的概率相乘時(shí)如果有某個(gè)特征屬性的 概率值為零，會(huì)消除乘積中涉及的所有其他屬性概率的影響，導(dǎo)致最終的結(jié)果為 零，每個(gè)特征屬性從1開始計(jì)數(shù)，P (Q | TJ、p (C21 TJ、p (C31 TJ三者中最大的概率值即為樸 素貝葉斯分類器預(yù)測(cè)出的當(dāng)前特征屬性條件下的交通警情等級(jí)。
[0020] 進(jìn)一步，所述步驟2中，將降雨量分為以下五個(gè)等級(jí)，降雨量0. lmm-9. 9mm時(shí)為小 雨，降雨量為10mm-24. 9mm為中雨，降雨量25mm_49. 9mm為大雨，降雨量50mm_99. 9mm為暴 雨，降雨量100mm以上為大暴雨；將可見度等級(jí)分為以下五類，可見度大于10km時(shí)為無霧， 可見度為lkm-10km時(shí)為輕霧，可見度為200m-lkm時(shí)大霧，可見度為50m-200m時(shí)為濃霧，可 見度小于50m時(shí)為強(qiáng)霧；將溫度劃分為小于5°C，5°C -28°C，29°C -35°C，大于35°C四個(gè)等 級(jí)。
[0021] 本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思為：在數(shù)據(jù)來源和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)方面均與現(xiàn)有技術(shù)不同，本方法通 過將天氣因素、時(shí)間因素、重大活動(dòng)、中小學(xué)放假作為特征屬性，充分考慮了車、路、人、環(huán)境 等因素對(duì)交通警情等級(jí)的影響，最終將整理后的多維數(shù)據(jù)通過樸素貝葉斯分類器對(duì)不同 轄區(qū)的交通警情等級(jí)進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前尚未發(fā)現(xiàn)以天氣因素、時(shí)間因素、重大活動(dòng)、中小學(xué)放 假為特征屬性的交通警情等級(jí)預(yù)測(cè)方法，針對(duì)全市各個(gè)交警支隊(duì)所屬轄區(qū)的交通警情等級(jí) 預(yù)測(cè)結(jié)果可以優(yōu)化警力部署，提高交通管理者的指揮效率。
[0022] 本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在：（1)城市轄區(qū)交通警情等級(jí)預(yù)測(cè)是為了給所屬轄 區(qū)內(nèi)的交警支隊(duì)制定警力配置預(yù)案提供數(shù)據(jù)支撐，本方法動(dòng)態(tài)劃分各個(gè)轄區(qū)交通警情等 級(jí)，對(duì)警情數(shù)量超出合理范圍的轄區(qū)進(jìn)行預(yù)警，交通警情等級(jí)展示結(jié)果簡(jiǎn)潔，便于交通管理 者理解。
[0023] (2)特征屬性的選擇全面系統(tǒng)地揭示天氣因素、時(shí)間因素、環(huán)境因素對(duì)交通警情等 級(jí)的影響。通過特征屬性與交通警情等級(jí)的關(guān)聯(lián)性分析，并對(duì)連續(xù)屬性值離散化，構(gòu)造出符 合樸素貝葉斯分類器的多維特征屬性，利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分類，方法簡(jiǎn)單、分類準(zhǔn)確率 高、速度快，充分利用了貝葉斯分類器刻畫外部環(huán)境變化如何影響交通警情等級(jí)變化，能夠 從原始樣本數(shù)據(jù)中挖掘出天氣數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)之間的耦合關(guān)系，為交警指揮部門調(diào)度提供 數(shù)據(jù)支撐。
【附圖說明】
[0024] 圖1是城市交通警情等級(jí)預(yù)測(cè)流程圖。
[0025] 圖2是杭州市降雨等級(jí)與警情關(guān)系圖。
[0026] 圖3是杭州市可見度與警情關(guān)系圖。
[0027] 圖4是杭州市溫度等級(jí)與警情關(guān)系圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
[0029] 參照?qǐng)D1~圖4, 一種城市交通警情等級(jí)預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：
[0030] 步驟1 :時(shí)間數(shù)據(jù)整理
[0031] 時(shí)間數(shù)據(jù)包括5維特征屬性，分別是第幾單位時(shí)間、星期幾、是否節(jié)假日、是否工 作日和是否有重大活動(dòng)，所述第幾單位時(shí)間屬性處理方法為設(shè)定單位時(shí)間At = 24h/N，按 單位時(shí)間A t將全天24小時(shí)分為N段（例如N = 8,單位時(shí)間為3h);獲取國(guó)務(wù)院頒布的法 定節(jié)假日信息構(gòu)成節(jié)假日屬性；依據(jù)節(jié)假日和周末信息構(gòu)成工作日屬性；根據(jù)當(dāng)天是否有 大型考試、當(dāng)前轄區(qū)內(nèi)學(xué)校是否放假、是否有大型場(chǎng)館活動(dòng)定義是否有重大活動(dòng)屬性；
[0032] 步驟2 :天氣數(shù)據(jù)與交通警情關(guān)聯(lián)性分析及處理
[0033] 天氣數(shù)據(jù)