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龙图腾网获悉中通服咨询设计研究院有限公司申请的专利一种分布式系统下道路车流量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114117892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111298708.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种分布式系统下道路车流量预测方法是由汪立鹤;李永杰;吉祥;董炜;王晖设计研发完成，并于2021-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式系统下道路车流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种分布式系统下道路车流量预测方法，包括：搭建Hadoop、Spark集群环境；获取一条道路所有历史车辆数据以及预测当天的实时车辆数据；统计出一天中每个小时的车流量；计算所有的历史车流量与预测当天的实时车流量的向量距离；计算K个向量距离偏差和方差，得到最优的K值；根据K值选择数据训练机器学习回归模型。选择K条历史车流量数据，输入回归模型，得到多组预测值和相应的均方根误差值。根据公式预测当天下一小时的道路车流量。本方法在分布式系统上并行处理庞大的数据，加快计算速度；在K近邻匹配中融合了多种机器学习回归模型，有效地利用了所有历史数据，模型准确率较高。

本发明授权一种分布式系统下道路车流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式系统下道路车流量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：搭建Hadoop分布式环境，Hadoop分布式环境包括HDFS分布式文件系统，搭建服务器的Spark分布式环境；步骤2：获取具体一条道路所有历史车辆数据以及预测当天的实时车辆数据；步骤3：根据历史车辆数据，按照小时划分，利用Hadoop统计出一天中每个小时的车流量，以此作为一小时内的车流量；步骤4：分布式计算所有的历史车流量与预测当天的实时车流量的向量距离，按照降序排列；步骤5：对于步骤4中得到的数据，选取不同的K值，并且计算第一至第K个向量距离的偏差和方差，当偏差和方差最小时，得到最优的K值；步骤6：根据最优的K值，选择其余天数的车流量数据，用来训练各个回归模型；步骤7：根据最优的K值，选择K条历史车流量的数据，输入到各个回归模型，得到两组以上下一小时的预测值和相应的均方根误差值；步骤8：根据步骤7得出的预测值和均方根误差值，利用K近邻模式匹配预测当天下一小时的车流量。

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