[發明專利]預測車輛行駛時間的方法和裝置

有效

• 申請號: 201610281163.0
• 申請日: 2016-04-29
• 公開（公告）號: CN107331149B
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 楊和東;耿璐
• 申請（專利權）人: 株式會社日立制作所
• 主分類號: G08G1/00
• 分類號: G08G1/00;G08G1/123
• 代理公司: 北京尚誠知識產權代理有限公司 11322
• 代理人: 龍淳

本發明提供一種預測車輛行駛時間的方法和系統，所述方法包括：預測模型建立步驟(S1)，從歷史行駛信息記錄庫中，根據指定的起始點和目標點，收集所述起始點到所述目標點的歷史行駛信息記錄，利用所述歷史行駛信息記錄，計算所述歷史行駛信息記錄的基準歷史行駛時間，確定行駛影響因素中對行駛時間影響最大的至少一個主影響因素，來建立預測模型；和車輛行駛時間預測步驟(S2)，當需要預測從所述起始點到所述目標點的車輛行駛時間時，根據當前實際輸入條件，利用已建立的所述預測模型，預測從所述起始點到所述目標點的車輛行駛時間，其中所述當前實際輸入條件包括作為車輛出發地的所述起始點、作為車輛目的地的目標點、以及所述主影響因素。

技術領域

本發明涉及車輛調度領域，特別涉及一種利用決策樹算法線下預測車輛行駛時間的方法和預測車輛行駛時間的裝置。

背景技術

在車輛調度領域，例如公交車調度和物流調度領域中，準確預測兩個興趣地點之間的行駛時間非常重要。行駛時間預測中使用由GPS數據描述的行駛跟蹤記錄和由車輛的終端收集的時間戳，以準確地預測行駛時間，提高調度效率和質量。當給定具體路徑時，行駛時間往往只有下邊界而沒有上邊界，因為車輛的行駛速度既受例如由第三方預報的天氣情況、從交通數據中挖掘的交通擁堵情況等各種可預測外界因素的影響，而且還受車輛故障、駕駛員本身原因等低頻不可預測外界因素的影響。

車輛行駛時間預測可分類為實時預測和線下預測。專利文獻1和專利文獻2公開了基于距離和當前速度的實時預測方法。專利文獻3公開了在時間窗期間利用城市內的特定道路段的模糊函數的線下預測方法。專利文獻4公開了利用歷史行駛數據的平均值實時預測的方法。

現有技術文獻

專利文獻

專利文獻1：中國專利CN201410453120號

專利文獻2：中國專利CN201410211385號

專利文獻3：中國專利CN201410077956號

專利文獻4：中國專利CN201210259408號

發明內容

發明想要解決的技術問題

然而，如專利文獻1、2和4所述的實時預測車輛行駛時間的方法依賴于實時的交通信息，當需要同時預測很多車輛的行駛時間時，實時處理的數據量非常龐大，容易導致處理器負荷過大，超過處理器的處理能力，需要長時間等待才能獲得預測結果，導致用戶體驗變差。

另一方面，如專利文獻3所述的利用模糊函數和時間窗的線下預測方法和如專利文獻4所述的利用歷史行駛數據的平均值實時預測的方法考慮了所有外界因素的影響，但在考慮發生頻率低的不可預測外界因素的影響時，這些不可預測外界因素發生頻率很低，其所導致的行駛時間結果為異常值，因此如上那樣采用模糊函數或歷史行駛數據的均值的方法會降低在通常情況下預測車輛行駛時間的精度。而且專利文獻3和專利文獻4所述的方法只能用于城市中車輛行駛時間的預測等短途預測，而不能用于長距離物流配送等長途預測。

本發明是鑒于如上所述的現有技術的問題而做出的，其目的在于提供一種排除了異常值的影響的線下預測車輛行駛時間的方法和預測車輛行駛時間的裝置。

用于解決技術問題的方案