[发明专利]一种基于Kernel‑KNN匹配的道路交通状态获取方法有效
| 申请号： | 201410852124.2 | 申请日： | 2014-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN104751630B | 公开（公告）日： | 2017-01-18 |
| 发明（设计）人： | 徐东伟;王永东;周晓根;张贵军;冯远静;郝小虎;陈铭 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于Kernel‑KNN匹配的道路交通状态获取方法，首先提取具有代表性的道路交通数据，经过数据处理后建立道路交通运行特征参考序列；然后选取道路交通数据序列，并构建道路交通数据序列的Mercer核；最后选取道路交通特征参考数据序列和当前道路交通特征序列，获取道路交通特征参考数据序列和当前道路交通特征序列在特征空间的欧式距离，通过KNN方法选取k个道路交通状态，最后通过加权平均获取道路交通状态。最终实现对道路交通运行状态实时、有效的动态估计。本发明提供了一种有效获取道路交通状态、准确性较好的基于Kernel‑KNN匹配的道路交通状态获取方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 kernel knn 匹配 道路交通 状态 获取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Kernel‑KNN匹配的道路交通状态获取方法，其特征在于：所述获取方法包括以下步骤：(1)建立道路交通特征参考序列：设计道路交通特征参考序列，提取具有代表性的道路交通数据并进行数据预处理，建立道路交通运行特征参考序列；(2)构建道路交通数据序列核函数：选取多维多粒度的道路交通数据序列，利用核函数将道路交通数据序列映射到特征空间，构建道路交通数据序列核函数；(3)基于Kernel‑KNN获取道路交通状态：提取道路交通特征参考数据序列和当前道路交通数据序列，获取道路交通特征参考数据序列和当前道路交通数据序列在高维特征空间的欧式距离，通过KNN方法选取k个最近邻道路交通特征参考数据序列；从道路交通特征参考数据序列中，选取这k个最近邻道路交通特征参考数据序列的下一时刻的道路交通状态，最后通过对这k个道路交通状态加权平均获取道路交通状态。
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