[發明專利]一種旅行時間預測方法及裝置

有效

• 申請號: 201710348931.4
• 申請日: 2017-05-17
• 公開（公告）號: CN107025788B
• 公開（公告）日: 2020-03-17
• 發明（設計）人: 鈕玉曉;丁繼強;王棟梁;韓征;林之夢;李超;畢明元;鹿啟美
• 申請（專利權）人: 青島海信網絡科技股份有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06Q10/04
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 張懷陽

本發明實施例公開了一種旅行時間預測的方法及裝置，該方法包括獲取機動車所在道路的各路段的當前過車數據、各路段的長度和紅綠燈配時數據，根據所述各路段的當前過車數據、各路段的長度和紅綠燈配時數據、機動車的出行路徑規律集合以及隨機擾動數據，預測所述機動車經過各路段的旅行時間，其中該機動車的出行路徑規律集合由機動車所在道路的各路段的歷史過車數據確定。本發明實施例通過對機動車的出現規律進行統計，可以提高對機動車的旅行時間預測結果的準確率。

技術領域

本發明實施例涉及交通技術領域，尤其涉及一種旅行時間預測方法及裝置。

背景技術

近年來，隨著我國城市機動車保有量的迅速增加，交通擁堵問題日益嚴峻。交通管理部門也在一直積極探索通過提升交通管理方法緩解交通擁堵，優化出行體驗。旅行時間作為交通信息的一種，作用相當重要，準確的旅行時間預測能夠幫助出行者提前知道通過某段道路的時間，從而提前選擇最優路徑。

現有的旅行時間預測方案是使用時間序列、卡爾曼(Kalman)濾波模型、貝葉斯算法等方法實現，預測結果存在較大的隨機性、也不夠準確。

發明內容

本發明實施例提供一種旅行時間預測方法及裝置，用以解決的問題。

本發明實施例提供的一種旅行時間預測方法，包括：

獲取機動車所在道路的各路段的當前過車數據、各路段的長度和紅綠燈配時數據；

根據所述各路段的當前過車數據、各路段的長度和紅綠燈配時數據、機動車的出行路徑規律集合以及隨機擾動數據，預測所述機動車經過各路段的旅行時間；其中，所述機動車的出行路徑規律集合由機動車所在道路的各路段的歷史過車數據確定。

可選的，所述機動車的出行路徑規律集合由下述步驟確定：

獲取機動車所在道路的各路段的預設周期內的歷史過車數據；

根據所述各路段的歷史過車數據，獲得機動車的規律停留點集合；

根據所述機動車的規律停留點集合，分析機動車到達停留點的路徑，確定出機動車的出行路徑規律集合。

可選的，所述根據所述各路段的預設周期內的歷史過車數據，獲得機動車的規律停留點集合，包括：

依據所述各路段的預設周期內的歷史過車數據，遍歷機動車每天的過車記錄，獲得機動車順序經過的卡口和經過所述卡口對應的時間段的集合；

依據所述機動車經過的卡口和經過所述卡口對應的時間段的集合，在所述機動車經過的卡口出現的次數大于出現次數閾值且機動車停留時間次數大于時間次數閾值時，將所述機動車經過的卡口所在的點添加到機動車的規律停留點集合；所述機動車停留時間次數為機動車經過所述卡口對應的時間段的停留時間大于停留時間閾值的次數；

依據上述步驟分析完所述機動車的各路段的預設的歷史過車數據，獲得所述機動車的規律停留點集合。

可選的，所述根據所述機動車的規律停留點集合，分析機動車到達停留點的路徑，確定出機動車的出行路徑規律集合，包括：

依據所述機動車的規律停留點集合，按照時間順序對所述機動車的規律停留點集合中每天的各停留點進行排序，獲得機動車多條出行的停留點的順序序列；所述停留點的順序序列包括起始停留點和到達停留點以及位于所述起始停留點至所述到達停留點之間的停留點；

依據所述機動車多條出行的停留點的順序序列，統計每個停留點出現的次數并計算每個停留點出現次數的平均值；

依據所述每個停留點出現的次數，獲得多條出行的停留點的順序序列中滿足頻次要求的停留點；

將所述滿足頻次要求的停留點確定為每條出行的停留點的順序序列中機動車主要途徑的停留點；