[发明专利]未来交通状况的动态时序预测

权利要求书

1.一种使用预测的道路交通拥堵来便于行驶的计算机执行的方法，方法 包括：

接收多条相关道路的多条道路段的指示；

接收指示每条道路段的当前交通状况的信息；

接收指示在道路段上影响交通的其他当前状况的信息，所述其他当前状 况包括当前天气状况、安排要发生的当前事件以及用于学校上课的当前安排 中的多个；

对于多个相异未来时间的每个未来时间，在所述未来时间至少部分地基 于所指示的当前交通状况和所指示的其他当前状况自动预测所述每条道路段 的交通拥堵级别；

使用至少一些预测的交通拥堵级别来便于道路上的行驶。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多条相关道路是在地理区域 中的道路网络的一部分，其中接收所述多条相关道路的多条道路段的指示包 括识别在被清楚地跟踪交通拥堵的网络中的每条道路的多条道路段，其中所 述方法通过计算系统执行以便于基于预测的交通拥堵级别而由车辆进行的道 路网络的导航，其中所述接收的指示当前交通状况的信息包括有关在道路上 的交通的当前级别的信息，其中所述接收的指示影响在道路段上的交通的其 他当前状况的信息包括有关所述地理区域的当前天气和在所述地理区域中安 排发生的当前事件以及在所述地理区域中安排要发生的当前学校上课的信 息，其中在所述未来时间的每个时间对所述每条道路段的交通拥堵级别的自 动预测包括，为多个用户的每个用户并响应从用户来的请求，为给用户所要 行驶到指示的目的地的网络的一条或多条道路的预测交通状况的信息：

沿从至少一个可能的开始位置到所指示的目的的一条或多条线路识别网 络道路的道路段，所述一条或多条线路的每条线路包括多条识别的道路段；

对所述多个相异的未来时间的每个未来时间，在所述未来时间为每个识 别的道路段预测交通拥堵的预期级别，所述预测至少部分地基于所接收的指 示当前交通状况的信息和所接收的指示影响交通的其他当前状况的信息；

对于一条或多条线路的每条线路，基于用于所述线路的多条道路段的预 测的预期交通拥堵级别确定用于线路的预测的行驶时间，所述确定在第一未 来时间为所述线路的一条或多条道路段的第一组使用至少一个交通拥堵的预 测的预期级别，并在第二未来时间为所述线路的一条或多条其他的道路段的 第二组使用至少一个交通拥堵的预测的预期级别，所述第二未来时间迟于所 述第一时间并且所述第二组的道路段在沿所述线路的所述第一组的道路段之 后，

其中，为所述多个用户的每个用户执行至少一些预测的交通拥堵级别， 并包括将指示用于至少一条线路到用户指示的目的地所确定的预测行驶时间 的信息提供给所述用户，以便用户在多个未来时间能基于所述道路的预测的 交通拥堵驾驶车辆通过道路网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，对于所述多个用户的至少一个用 户，将所述信息提供给用户包括在地图上向用户显示指示了多条道路选项， 以这种方式识别所述线路选项的最优选项。

4.根据权利要求2所述的方法，还包括：对于所述多个用户的至少一个 用户，在将所述信息提供给所述用户后，接收指示更新的当前状况的信息， 在一个或多个未来时间至少部分地基于所述更新的当前状况为所述识别的至 少一个道路段预测交通拥堵更新的预期级别，并至少部分地基于交通拥堵的 更新的预测的预期级别将更新的信息提供给用户，其中，更新的信息指示了 至少一条线路到所指示的目的地的更新的预测行驶时间

5.根据权利要求2所述的方法，其中在多个未来时间为所识别的道路段 预测交通拥堵的预期级别是基于在所述地理区域中用于所述道路网络的至少 一个预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括至少部分地基于用于所述识别的 道路段的交通拥堵的在前的观测级别和影响在前观测的交通拥堵级别的先前 状况而自动产生至少一个预测模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述至少一个预测模型包括贝叶斯 网络模型，从所述贝叶斯网络模型产生多个决策树，以便识别的道路段之一 和多个未来时间之一的每个相异组合由相异的决策树表示。