[發明專利]交通流量預測方法及裝置、計算機設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202011107026.8
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112242060B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 葉可江;賀航濤;須成忠
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙) 44316
• 代理人: 魏毅宏

本申請公開了一種交通流量預測及裝置、計算機設備及可讀存儲介質。方法包括：獲取目標路段在預定時長內的原始交通數據；處理原始交通數據以獲取外部因素對目標路段的交通流量的影響參數；根據影響參數處理原始交通數據以獲取修正交通數據；劃分修正交通數據以得到訓練集數據及測試集數據；利用訓練集數據訓練初始因果卷積?循環神經網絡模型以獲得中間因果卷積?循環神經網絡模型；利用測試集數據測試中間因果卷積?循環神經網絡模型以獲得評估結果，并在評估結果滿足預定條件時確認中間因果卷積?循環神經網絡模型為目標因果卷積?循環神經網絡模型；利用目標因果卷積?循環神經網絡模型對目標路段在待預測時間點下的交通流量進行預測。

技術領域

本申請涉及交通流量預測技術領域，特別涉及一種交通流量預測方法、交通流量預測裝置、計算機設備及非易失性計算機可讀存儲介質。

背景技術

交通在每個人的日常生活中起著至關重要的作用，每個人每天需要花大量時間在交通出行上，在這種情況下，準確的實時交通狀況預測對道路使用者、私營部門和政府來說非常重要。而且，目前人們廣泛使用的交通服務，如流量控制、路線規劃和導航等，也嚴重依賴于高質量的交通狀況評估，所以對交通狀態的精準預測顯得十分有意義，交通預測的目的是根據基礎路網結構內的歷史交通數據預測相連路段的未來交通狀態。然而，現有的交通流量預測方法存在預測精度不高的問題。

發明內容

本申請實施方式提供了一種交通流量預測方法、交通流量預測裝置、計算機設備及非易失性計算機可讀存儲介質，以解決現有的交通流量預測方法的預測精度不高的問題。

本申請實施方式的交通流量預測方法包括：獲取目標路段在預定時長內的原始交通數據，所述原始交通數據包括所述目標路段的交通流量數據及影響所述目標路段的交通流量的外部因素信息；處理所述原始交通數據以獲取外部因素對所述目標路段的交通流量的影響參數；根據所述影響參數處理所述原始交通數據以獲取去除了所述外部因素影響的修正交通數據；劃分所述修正交通數據以得到訓練集數據及測試集數據；利用所述訓練集數據訓練初始因果卷積-循環神經網絡模型以獲得中間因果卷積-循環神經網絡模型；利用所述測試集數據測試所述中間因果卷積-循環神經網絡模型以獲得評估結果，并在所述評估結果滿足預定條件時確認所述中間因果卷積-循環神經網絡模型為目標因果卷積-循環神經網絡模型；及利用所述目標因果卷積-循環神經網絡模型對所述目標路段在待預測時間點下的交通流量進行預測。

在某些實施方式中，所述交通流量數據包括交通速度及交通密度中的至少一種；所述外部因素信息包括低溫、高溫、正常、小雨、大雨、暴雨、小雪、大雪、暴雪、大風、有交通狀況、修路中至少一種外部因素的信息。

在某些實施方式中，所述處理所述原始交通數據以獲取外部因素對所述目標路段的交通流量的影響參數，包括：處理所述原始交通數據以獲取所述原始交通數據中未受到所述外部因素影響的正常交通數據及受到所述外部因素信息影響的受影響交通數據；及根據所述受影響交通數據及所述正常交通數據計算所述影響參數。

在某些實施方式中，每個所述外部因素對應一個所述影響參數，所述根據所述受影響交通數據及所述正常交通數據計算所述影響參數，包括：對于所述預定時長內的每個時間節點，計算屬于同一所述時間節點的所述正常交通數據的均值以獲得對應于多個所述時間節點的多個均值；及對于每個所述外部因素，根據受該外部因素影響的受影響交通數據及所述多個均值計算該外部因素在每個所述時間節點下的初始參數；及根據多個所述時間節點對應的多個所述初始參數計算所述影響參數。