[发明专利]旅行时间预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种旅行时间预测方法及装置。所述方法包括：获取目标路段的N个批次的历史通行数据组，每个批次的历史通行数据组包括已记录的预设时间段的历史通行数据，所述历史通行数据至少包括：平均历史旅行时间；将N个批次的历史通行数据组作为卷积神经网络的输入，通过卷积神经网络得到至少一个概率值组，所述概率值组中的概率值个数为N；针对一个概率值组，用该概率值组中的每一个概率值与其在历史通行数据中对应的N个平均历史旅行时间相乘并将乘积的和值确定为预测旅行时间。采用本发明提供的技术方案能够准确地预测路段的旅行时间，从而确保了导航路线ETA的准确性。

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种旅行时间预测方法及装置。

背景技术

导航是地图导航应用的核心功能。一般情况，地图导航应用会提供多条从同一起点到同一终点的导航路线供用户选择，而预计到达时间(Estimated Time of Arrival，ETA)是用户选择导航路线时会重点关注的参数之一。导航路线的ETA预测准确的关键是准确地预测导航路线的旅行时间，但由于供用户选择导航路线的ETA必须在用户出行前确定，而影响旅行时间预测准确性的道路的交通状况，在实时发生着变化，因此，如何在用户未出行前，准确地预测导航路线的旅行时间成为本领域技术人员始终需要解决和优化的问题。

发明内容

本发明目的是提供一种能够准确预测旅行时间的技术方案。

为了达到上述目的，本发明实施例提供了一种旅行时间的预测方法，包括如下步骤：

获取目标路段的N个批次的历史通行数据组，每个批次的历史通行数据组包括已记录的预设时间段的历史通行数据，所述历史通行数据至少包括：平均历史旅行时间；

将N个批次的历史通行数据组作为卷积神经网络的输入，通过卷积神经网络得到至少一个概率值组，所述概率值组中的概率值个数为N；

针对一个概率值组，用该概率值组中的每一个概率值与其在历史通行数据中对应的N个平均历史旅行时间相乘并将乘积的和值确定为预测旅行时间。

本发明实施例还提供一种旅行时间的预测装置，包括如下模块：

样本确定模块，用于获取目标路段的N个批次的历史通行数据组，每个批次的历史通行数据组包括已记录的预设时间段的历史通行数据，所述历史通行数据至少包括：平均历史旅行时间；

样本学习模块，用于将N个批次的历史通行数据组作为卷积神经网络的输入，通过卷积神经网络得到至少一个概率值组，所述概率值组中的概率值个数为N；

预测模块，用于针对一个概率值组，用该概率值组中的每一个概率值与其在历史通行数据中对应的N个平均历史旅行时间相乘并将乘积的和值确定为预测旅行时间。

本发明实施例还提供一种电子设备，所述设备包括：

存储装置；

一个或多个处理器；

其中，存储装置用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如前述的旅行时间的预测方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，运行如前述的旅行时间的预测方法。

与现有技术相比，本发明的技术方案能够采用过去记录的历史通行数据来预测旅行时间，在预测过程中，利用卷积神经网络获得概率值组，将概率值组中的概率值作为权值得到预测结果，减少异常数据对预测结果的影响，从而使得预测的旅行时间更准确。

附图说明