一种基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计方法，包括以下步骤：1)在同时具备电警数据与网联车辆轨迹数据的场景下，根据电警数据与网联车辆轨迹数据分别采用三种排队长度估计方法获取排队长度的估计结果，作为部分原始输入信息；2)根据三种排队长度估计方法获取的排队长度估计结果采用随机森林方法设构建集成学习器，并进行训练；3)根据训练后的集成学习器进行信号控制交叉口排队长度的估计。与现有技术相比，本发明考虑了电警设备难处理过饱和场景、网联车辆轨迹数据低渗透率等因素，使得各类方法在时间、空间维度上进行互补，具有覆盖场景全、适用性广、可拓展性高等优点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于集成学习的信号控制交叉口排队长度估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626292A
申请号 ：
CN202210151744.8
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-02-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
唐克双吴浩
申请人 ：
同济大学
申请人地址 ：
上海市杨浦区四平路1239号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
杨宏泰
优先权 ：
CN202210151744.8
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N20/20
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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