[發明專利]一種交通流量分布預測方法、預測裝置及終端設備

有效

• 申請號: 202010037037.7
• 申請日: 2020-01-14
• 公開（公告）號: CN113192315B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發明（設計）人: 郭嵩;馬世珩;詹玉峰
• 申請（專利權）人: 香港理工大學深圳研究院
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務所 44237
• 代理人: 高星

本申請適用于人工智能技術領域，提供了一種交通流量分布預測方法、交通流量分布預測裝置及終端設備，所述方法包括：將待預測區域劃分為至少一個局部區域；獲取各個局部區域在待預測時間段之前預設的至少一個歷史時間段內的交通流量；根據各個交通流量生成至少一個流量分布矩陣；將所述至少一個流量分布矩陣輸入至訓練后的預測模型，得到各個局部區域的預測交通流量，其中，所述預測模型基于所述至少一個流量分布矩陣和各個局部區域的位置特征向量預測出各個局部區域的預測交通流量，每個位置特征向量通過訓練所述預測模型得到，用于表示對應的局部區域在所述待預測區域中的位置。通過上述方法，可以提高待預測區域的交通流量預測的準確性。

技術領域

本申請屬于人工智能技術領域，尤其涉及一種交通流量分布預測方法、交通流量分布預測裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著機動車數量的不斷增加，城市道路系統承受的壓力越來越大，交通流量預測技術的地位日益凸顯。

近年來，神經網絡的引入大大提高了交通流量預測的準確性。利用神經網絡可以從交通流量數據中提取時空特征，并根據時空特征預測交通流量。然而現有的交通流量預測的方法都忽視了位置信息。在城市中，不同位置的交通流量有著不同的變化模式，忽視位置信息的交通流量預測方法準確性會較低。

發明內容

有鑒于此，本申請提供了一種交通流量分布預測方法、交通流量分布預測裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質，可以提高待預測區域的交通流量預測的準確性。

第一方面，本申請提供了一種交通流量分布預測方法，包括：

將待預測區域劃分為至少一個局部區域；

獲取各個局部區域在待預測時間段之前預設的至少一個歷史時間段內的交通流量；

根據各個交通流量生成至少一個流量分布矩陣，其中，每個交通流量作為流量分布矩陣中的一個元素，在同一歷史時間段內的各個局部區域的交通流量屬于同一流量分布矩陣；

將上述至少一個流量分布矩陣輸入至訓練后的預測模型，得到各個局部區域的預測交通流量，其中，上述預測模型基于上述至少一個流量分布矩陣和各個局部區域的位置特征向量預測出各個局部區域的預測交通流量，每個位置特征向量通過訓練上述預測模型得到，用于表示對應的局部區域在上述待預測區域中的位置。

第二方面，本申請提供了一種交通流量分布預測裝置，包括：

局部區域確定單元，用于將待預測區域劃分為至少一個局部區域；

歷史交通流量獲取單元，用于獲取各個局部區域在待預測時間段之前預設的至少一個歷史時間段內的交通流量；

流量分布矩陣生成單元，用于根據各個交通流量生成至少一個流量分布矩陣，其中，每個交通流量作為流量分布矩陣中的一個元素，在同一歷史時間段內的各個局部區域的交通流量屬于同一流量分布矩陣；

預測單元，用于將上述至少一個流量分布矩陣輸入至訓練后的預測模型，得到各個局部區域的預測交通流量，其中，上述預測模型基于上述至少一個流量分布矩陣和各個局部區域的位置特征向量預測出各個局部區域的預測交通流量，每個位置特征向量通過訓練上述預測模型得到，用于表示對應的局部區域在上述待預測區域中的位置。

第三方面，本申請提供了一種終端設備，包括存儲器、處理器以及存儲在上述存儲器中并可在上述處理器上運行的計算機程序，上述處理器執行上述計算機程序時實現如上述第一方面所提供的方法。

第四方面，本申請提供了一種計算機可讀存儲介質，上述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，上述計算機程序被處理器執行時實現如第一方面所提供的方法。

第五方面，本申請提供了一種計算機程序產品，當計算機程序產品在終端設備上運行時，使得終端設備執行上述第一方面所提供的方法。