本發明涉及智慧交通，具體而言，涉及一種基于交通流參數預測的交通態勢評估方法。
背景技術：
1、隨著城市化進程的不斷推進以及機動車保有量的持續增長，城市道路交通系統的運行狀態日益復雜，交通擁堵、交通效率下降以及交通運行不穩定等問題逐漸凸顯。交通管理部門需要及時、準確地掌握道路交通運行狀況，并對交通態勢作出合理評估，以支撐交通誘導、信號控制、擁堵預警和運行管理等工作，因此交通態勢評估技術成為智能交通系統中的關鍵組成部分。
2、現有的交通態勢評估方法大多基于實時或歷史交通流數據進行分析，常見的評估指標包括交通流量、平均行駛速度、道路占有率或交通密度等。這類方法通常通過將當前時刻采集到的交通流參數與預設閾值進行對比，或依據經驗規則對道路運行狀態進行等級劃分，從而判斷道路是否處于暢通或擁堵狀態。上述方法實現簡單、計算成本較低，在早期交通運行監測中得到了廣泛應用。
3、然而，在實際交通運行過程中，交通狀態具有明顯的時變性和滯后性，僅依賴當前或歷史時刻的交通流參數進行評估，難以及時反映交通態勢即將發生的變化。例如，在交通流由暢通向擁堵演化的臨界階段，單純基于當前觀測數據往往只能在擁堵已經形成后才給出評估結果，缺乏對未來短時間內交通狀態變化趨勢的有效刻畫，難以滿足交通管理部門對前瞻性和主動干預的需求。
4、此外，部分現有技術在交通態勢評估過程中往往側重于單一交通流參數，或者對多種交通流參數僅進行簡單疊加處理，未能充分考慮交通流量、速度、密度和占有率等參數之間的內在關聯關系。在交通波動較大或受外界擾動影響明顯的情況下，該類評估方式容易出現結果不穩定、評估精度不足的問題。同時，現有交通態勢評估方法中，針對預測結果與實際運行狀態之間偏差的自適應調整機制較為缺乏，導致評估模型對交通運行環境變化的適應能力有限。
5、因此，如何在充分利用現有交通檢測設施的基礎上，引入對交通流參數未來變化趨勢的預測，并結合多種交通流參數進行綜合分析，從而實現對道路交通態勢的動態、前瞻性評估，已成為交通工程與智能交通領域亟需解決的技術問題之一。
6、因此，迫切需要一種基于交通流參數預測的交通態勢評估方法來解決上述這些問題。
技術實現思路
1、本發明的目的在于解決上述背景技術中提出的技術問題，提供一種基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，包括如下步驟：
2、采集目標道路或路段的交通流原始數據，所述交通流原始數據至少包括交通流量數據、平均行駛速度數據和道路占有率數據；
3、對所述交通流原始數據進行預處理，得到連續的交通流時間序列數據；
4、基于所述交通流時間序列數據構建交通流參數特征集；
5、利用所述交通流參數特征集建立交通流參數預測模型，對未來預設時間窗口內的交通流參數進行預測，得到預測交通流參數；
6、基于所述預測交通流參數構建交通態勢評估模型，對目標道路或路段在所述預設時間窗口內的交通運行狀態進行評估，得到交通態勢評估結果；
7、根據所述交通態勢評估結果輸出對應的交通態勢等級。
8、作為本發明優選的技術方案，所述交通流原始數據通過地磁檢測器、視頻檢測設備、雷達檢測設備或其組合進行采集，采集周期為固定時間間隔。
9、作為本發明優選的技術方案，所述對交通流原始數據進行預處理包括：
10、對不同數據源的交通流原始數據進行時間同步處理；
11、對異常數據進行識別并剔除；
12、對缺失數據進行補償修復；
13、對處理后的數據進行平滑濾波，以減少隨機波動對后續分析的影響。
14、作為本發明優選的技術方案，所述交通流參數特征集至少包括交通流量參數、交通速度參數和交通密度參數，所述交通密度參數基于交通流量參數與交通速度參數計算得到。
15、作為本發明優選的技術方案，所述交通流參數預測模型為短時預測模型，用于對未來數分鐘至數十分鐘內的交通流參數變化趨勢進行預測。
16、作為本發明優選的技術方案，所述交通流參數預測模型基于歷史交通流時間序列數據進行訓練，并能夠根據最新采集的交通流參數對預測結果進行動態更新。
17、作為本發明優選的技術方案，所述交通態勢評估模型通過對預測交通流量參數、預測交通速度參數和預測交通密度參數進行加權融合，計算得到交通態勢評估值。
18、作為本發明優選的技術方案，所述加權融合過程中各交通流參數的權重根據道路類型、交通運行特性或歷史運行數據進行設定或自適應調整。
19、作為本發明優選的技術方案，所述交通態勢等級至少包括暢通、輕度擁堵、中度擁堵和嚴重擁堵，所述交通態勢等級通過將交通態勢評估結果與預設閾值區間進行匹配得到。
20、作為本發明優選的技術方案，所述交通態勢評估結果用于交通誘導發布、交通信號控制優化、交通擁堵預警或交通運行管理決策支持中的至少一種應用場景。
21、有益效果：與現有技術相比，本發明提供的基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，通過在交通態勢評估過程中引入對交通流參數未來變化趨勢的預測分析，使交通態勢評估不再局限于對當前或歷史交通狀態的被動判斷，而是能夠對未來預設時間窗口內的道路交通運行狀態進行前瞻性評估，從而為交通管理與調控提供提前量，顯著提升交通態勢感知的時效性和主動性。
22、本發明通過對交通流量、交通速度、交通密度以及道路占有率等多種交通流參數進行統一建模和融合分析，避免了僅依賴單一交通指標或簡單閾值判斷所帶來的評估片面性問題，能夠更加全面地反映道路交通運行狀態。在交通狀態處于波動或臨界擁堵階段時，本發明所得到的交通態勢評估結果更加穩定，有助于減少誤判和頻繁切換態勢等級的情況，提高評估結果的可靠性。
23、此外，本發明在交通流參數預測和交通態勢評估過程中引入動態更新和自適應調整機制，使預測模型和評估模型能夠根據最新采集的交通流數據持續修正自身參數，從而增強系統對不同道路類型、不同交通運行特性以及不同時段交通規律變化的適應能力，提升整體評估精度和魯棒性。
24、從工程應用角度看，本發明方法可直接基于現有交通檢測設施獲取交通流數據，無需對硬件系統進行大規模改造，算法結構清晰、計算過程標準化，便于在交通管理平臺、邊緣計算節點或云端系統中部署實施。通過將評估結果應用于交通誘導、信號控制優化、擁堵預警和交通運行管理決策支持等場景，本發明能夠有效提升交通管理部門的決策效率和道路交通運行整體水平，具有良好的實用價值和推廣前景。
1.一種基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，其特征在于，所述交通流原始數據通過地磁檢測器、視頻檢測設備、雷達檢測設備或其組合進行采集，采集周期為固定時間間隔。
3.根據權利要求1所述的基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，其特征在于，所述對交通流原始數據進行預處理包括：
4.根據權利要求1所述的基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，其特征在于，所述交通流參數特征集至少包括交通流量參數、交通速度參數和交通密度參數，所述交通密度參數基于交通流量參數與交通速度參數計算得到。
5.根據權利要求1所述的基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，其特征在于，所述交通流參數預測模型為短時預測模型，用于對未來數分鐘至數十分鐘內的交通流參數變化趨勢進行預測。
6.根據權利要求5所述的基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，其特征在于，所述交通流參數預測模型基于歷史交通流時間序列數據進行訓練，并能夠根據最新采集的交通流參數對預測結果進行動態更新。
7.根據權利要求1所述的基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，其特征在于，所述交通態勢評估模型通過對預測交通流量參數、預測交通速度參數和預測交通密度參數進行加權融合，計算得到交通態勢評估值。
8.根據權利要求7所述的基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，其特征在于，所述加權融合過程中各交通流參數的權重根據道路類型、交通運行特性或歷史運行數據進行設定或自適應調整。
9.根據權利要求1所述的基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，其特征在于，所述交通態勢等級至少包括暢通、輕度擁堵、中度擁堵和嚴重擁堵，所述交通態勢等級通過將交通態勢評估結果與預設閾值區間進行匹配得到。
10.根據權利要求1所述的基于交通流參數預測的交通態勢評估方法，其特征在于，所述交通態勢評估結果用于交通誘導發布、交通信號控制優化、交通擁堵預警或交通運行管理決策支持中的至少一種應用場景。