高速公路区间交通态势预测系统设计

准确评估高速公路重要路段交通通行状态,对高速公路区间交通态势进行预测,对高速公路管理具有重要意义。本文选取了交通流平均速度、交通流密度、平均驶出时间3个交通流参数作为因素指标对交通态势进行综合预测。通过多目标粒子群算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)对支持向量回归法(Support Vector Regression,SVR)进行优化,得到精度更为准确的因素指标。基于此算法提出了高速公路区间交通态势预测系统架构,针对不同的高速公路业务场景对系统预测精度进行了验证。实验结果表明,该算法能够较好地检测高速公路重要路段通行压力、收费广场处理速度等,对路面拥堵情况等态势进行及时准确预测,具有较好的应用价值。