СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ХАРАКТЕРА ДВИЖЕНИЯ В ДОРОЖНОЙ СИСТЕМЕ

1. Способ прогнозирования характера движения в дорожной системе, содержащий следующие этапы, выполняемые по меньшей мере одним процессором (9, 11, 14, 17), подключенным к базе (7, 12, 16) данных, которая содержит ряд профилей (6) движения, причем каждый профиль (6) движения представляет собой показатель движения транспортных средств (3) в дорожной системе (1), записанный в течение продолжительного периода времени (t), при этом один или более заданных тегов (T), связанных с временем записи соответствующего профиля (6) движения, присваиваются упомянутому профилю (6) движения:
i
кластеризацию профилей (6) движения с их тегами (T) по меньшей мере в один кластер (CL) при несходстве профилей (6) движения;
i
по меньшей мере для одного тега (T) в каждом кластере (CL), вычисление уровня (SV) значимости посредством статистического анализа, в котором уровень (SV) значимости каждого тега (T) или комбинации (TC) тегов, соответственно, вычисляется посредством статистики хи-квадрата;
j
i
если уровень (SV) значимости тега (T) выше порогового значения (TH), назначение этого тега(T) в качестве характеристического вектора (CV) этому кластеру (CL);
i
в механизме прогнозирования, прием запроса (Req), имеющего один или более тегов (RT) запроса для определения соответствующего кластера (CL);
i
j
i
определение кластера (CL) посредством сопоставления тега(ов) (RT) запроса с характеристическими векторами (CV) кластеров (CL); и
i
вывод спрогнозированного характера движения (PTB) на основании определенного кластера (CL).
2. Способ по п. 1, в котором имеются по меньшей мере две переменные, и каждый тег (T) назначается переменной (V), причем способ содержит дополнительные этапы:
i
по меньшей мере для одной переменной (V) в каждом кластере (CL), вычисление уровня (SV) значимости; и
i
по меньшей мере для одного тега (T), назначенного переменной (V) с самым высоким уровнем (SV) значимости каждого кластера (CL), вычисление уровня (SV) значимости.
3. Способ по п. 2, в котором способ содержит дополнительные этапы:
i
группирование всех профилей (6) движения, которые не содержат тег (T), чей уровень (SV) значимости превышает упомянутое пороговое значение (TH), в подкластер (SCL);
i
по меньшей мере для одной переменной в подкластере (SCL), вычисление уровня (SV) значимости; и
i
для тега (T), назначенного переменной (V) с самым высоким уровнем (SV) значимости подкластера (SCL), вычисление уровня (SV) значимости.
4. Способ по п. 3, в котором этапы группирования, вычисления уровня (SV) значимости для переменной (V) и вычисления уровня (SV) значимости для тега (T) повторяются до тех пор, пока профили (6) движения станут не доступными для группирования.
j
i
5. Способ по любому из пп. 1-3, в котором по меньшей мере для одного тега (T), чей уровень (SV) значимости находится ниже упомянутого порогового значения (TH), вычисляется уровень (SV) значимости комбинации упомянутого тега (T) с дополнительным тегом (T), и, если упомянутый уровень (SV) значимости упомянутой комбинации (TC) тегов превышает пороговое значение (TH), упомянутая комбинация (TC) тегов назначается в качестве дополнительного характеристического вектора (CV) кластеру (CL) упомянутого тега (T).
i
i
6. Способ по любому из пп. 1-3, в котором для каждого кластера (CL) вычисляются уровни (SV) значимости для всех меток (T) этого кластера (CL).
i
j
j
i
7. Способ по любому из пп. 1-3, в котором, когда два кластера (CL) будут назначены одному и тому же характеристическому вектору (CV), пороговое значение уменьшается, и снова проверяется, превышает ли уровень (SV) значимости каждого тега (T) или комбинации (TC) тегов, соответственно, пороговое значение (TH), для того, чтобы назначить этот тег (T) или комбинацию (TC) тегов, соответственно, в качестве характеристического вектора (CV) этому кластеру (CL).
j
8. Способ по любому из пп. 1-3, в котором уровни (SV) значимости меток (T) или комбинации (TC) тегов используются при проверке того, соответствует ли тег (RT) запроса характеристическому вектору (CV).
9. Способ по любому из пп. 1-3, в котором каждый профиль (6) движения представляет собой показатель движения транспортных средств (3) в дорожной системе (1) в течение промежутка времени, равного 24 часам.
10. Способ по любому из пп. 1-3, в котором по меньшей мере один тег (RT) указывает день недели, месяц года, неделю месяца, индикатор школьных каникул или индикатор праздничного дня с упомянутым временем записи.
11. Способ по любому из пп. 1-3, в котором по меньшей мере один тег (RT) указывает состояние дороги или погодные условия в упомянутое время записи.