[发明专利]一种道路交通状况预测方法及装置

权利要求书

1.一种道路交通状况预测方法，其特征在于，应用于布设有多个检测器的道路状况预测系统中，所述方法包括：

确定用于预测道路交通状况的交通流数据，其中，所述交通流数据是各个检测器按照预设采样周期在道路断面采集的，每条交通流数据记录中至少包括：时间占有率；

针对每个道路断面的交通流数据执行以下操作：

确定第一时间段内的交通流数据以及第二时间段内的交通流数据，其中，所述第一时间段为当前时刻之前且距离当前时刻的连续N个采样周期，所述第二时间段为当前时刻之前且距离当前时刻的连续M个采样周期，所述M、N为不相等的正整数；

针对第一时间段内的所有时间占有率，按照预设算法确定第一时间占有率参考值，以及针对第二时间段内的所有时间占有率，按照预设算法确定第二时间占有率参考值；

根据所述第一时间占有率参考值和所述第二时间占有率参考值的差值所在的数值范围，选择相应的合成规则；

根据合成的交通流数据确定表征当前道路断面交通状况的拥堵指标。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每条交通流数据记录中还包括：车辆速度；

在确定用于预测道路交通状况的交通流数据之后，针对每个道路断面的交通流数据执行操作之前，所述方法还包括：

对所述交通流数据进行筛选，剔除不符合筛选条件的交通流数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对获取的表征交通状况的交通流数据进行筛选，剔除不符合筛选条件的交通流数据，具体包括：

利用预设的交通流数据阈值，分别对交通流数据中的时间占有率和车辆速度进行筛选，剔除不满足所述交通流数据阈值的交通流数据；

利用预设的车辆长度阈值范围，对当前道路断面在每个采样周期确定的平均车辆长度进行筛选，剔除不满足所述车辆长度阈值范围的交通流数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述每个采样周期内的平均车辆长度通过以下公式确定：

l‾(k)=o(k)*v(k)Q---(1)]]>

其中，所述为第k个采样周期内的平均车辆长度；所述o(k)为第k个采样周期内的时间占有率；所述v(k)为第k个采样周期内的车辆速度；所述Q为预设车辆流量。

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，在确定第一时间段内的交通流数据以及第二时间段内的交通流数据之前，所述方法还包括：

确定丢失交通流数据的采样周期；

对所述采样周期内丢失的交通流数据进行填补。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述采样周期内丢失的交通流数据进行填补，具体包括：

判断丢失交通流数据的连续采样周期的数目是否超过预设阈值；

若是，则将与当前丢失交通流数据的多个采样周期对应的相同历史采样周期的交通流数据作为各个采样周期的交通流数据；

若否，则将与当前丢失交通流数据的采样周期相邻的预设数目的采样周期的交通流数据的平均值作为各个采样周期的交通流数据。