СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ В СИСТЕМЕ ДОРОГ

1. Способ прогнозирования динамики дорожного движения в системе дорог, содержащий следующие этапы, выполняемые по меньшей мере одним процессором (9, 11, 14, 17), соединенным с базой (7, 12, 16) данных, содержащей набор профилей (6) дорожного движения, при этом каждый профиль (6) дорожного движения представляет меру дорожного движения для транспортных средств (3) в системе (1) дорог, записанную в течении длительного времени (t), при этом указанному профилю (6) дорожного движения приписывают один или несколько заранее определенных тегов (Т), связанных со временем записи соответствующего профиля (6) дорожного движения:
i
объединяют профили (6) дорожного движения с их тегами (Т) по меньшей мере в два кластера (CL) по схожести профилей (6) дорожного движения;
j
i
i
j
i
назначают по меньшей мере один характеристический вектор (CV) каждому кластеру (CL) на основе тегов (Т) в указанном кластере (CL), при этом каждый характеристический вектор (CV) содержит тег (T) или комбинацию тегов (TC) указанного кластера (CL);
i
i
определяют, какой кластер (CL) содержит наибольшее количество профилей (6) дорожного движения, и устанавливают указанный кластер (CL) как эталонный кластер;
i
i
j
i
i
для каждого кластера (CL) определяют меру (D) несхожести указанного кластера (CL) с эталонным кластером и назначают указанную меру (D) несхожести всем характеристическим векторам (CV) указанного кластера (CL), при этом мера (D) несхожести представляет собой меру того, насколько профили (6) дорожного движения кластера (CL) отличаются от профилей (6) дорожного движения эталонного кластера;
принимают запрос (Req), содержащий один или более тегов (RT) запроса;
j
i
проверяют, соответствуют ли все теги запроса одному из характеристических векторов (CV) кластеров (CL), и
i
j
если соответствуют, выводят прогноз (РТВ) динамики дорожного движения, основанный на кластере (CL) с указанным соответствующим характеристическим вектором (CV),
в противном случае исключают один из тегов (RT) запроса из запроса (Req) и возвращаются к началу указанного этапа проверки;
j
j
при этом тег (RT) запроса, подлежащий исключению, выбирают путем определения того, какие характеристические векторы (CV) соответствуют каждому тегу (RT) запроса, и выбирают тег (RT) запроса, для которого соответствующий характеристический вектор (CV) обладает наименьшей мерой (D) несхожести.
j
j
j
2. Способ по п. 1, в котором на этапе выбора того, какой тег (RT) запроса исключить из запроса (Req), также проверяют, соответствует ли комбинация тегов (RT) запроса характеристическому вектору (CV), и если соответствует и если указанный характеристический вектор (CV) обладает наименьшей мерой (D) несхожести среди характеристических векторов (CV), соответствующих всем тегам (RT) запроса или комбинациям тегов запроса, указанную комбинацию тегов запроса не рассматривают до тех пор, пока тег (RT) запроса не исключен из запроса (Req).
i
i
3. Способ по п. 1 или 2, в котором меру (D) несхожести кластера (CL) получают путем сравнения среднего профиля дорожного движения указанного кластера (CL) со средним профилем дорожного движения эталонного кластера.
j
4. Способ по п. 1 или 2, в котором характеристический вектор соответствует тегу (RT) запроса или комбинации тегов запроса, если характеристический вектор (CV) содержит только указанный тег (RT) запроса или указанную комбинацию тегов запроса.
j
j
5. Способ по п. 1 или 2, в котором характеристический вектор (CV) соответствует тегу (RT) запроса или комбинации тегов запроса, если характеристический вектор (CV) содержит указанный тег (RT) запроса или указанную комбинацию тегов запроса отдельно или в комбинации по меньшей мере с одним дополнительным тегом (T).
j
i
j
j
6. Способ по п. 1 или 2, в котором вычисляют уровень (SV) значимости каждого характеристического вектора (CV) каждого кластера (CL) и, когда два или более характеристических векторов (CV) соответствуют тегу (RT) запроса или комбинации тегов запроса (Req), не рассматривают характеристический вектор (CV) с меньшим уровнем (SV) значимости.
j
j
i
7. Способ по п. 1 или 2, в котором, если два характеристических вектора (CV) соответствуют тегу (RT) запроса или комбинации тегов запроса и оба обладают одним и тем же уровнем (SV) значимости, если это применимо, не рассматривают характеристический вектор (CV) кластера (CL) с меньшим количеством (N) профилей (6) дорожного движения.
8. Способ по п. 1 или 2, в котором каждый профиль (6) дорожного движения представляет меру дорожного движения транспортных средств (3) в системе (1) дорог для промежутка времени, равного 24 часам.
9. Способ по п. 1 или 2, в котором по меньшей мере один тег (Т) указывает день недели, месяц года, неделю месяца, содержит указание на школьные каникулы, указание на специальный праздник для указанного времени записи.
10. Способ по п. 1 или 2, в котором по меньшей мере один тег (Т) указывает дорожные условия или погодные условия в указанное время записи.