[发明专利]交通流量的预测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种交通流量的预测方法，其特征在于，包括：

获取预设路网范围内的轨迹转移矩阵、历史轨迹数据和加权道路邻接矩阵，其中，所述轨迹转移矩阵用于表示所述预设路网范围内相邻路段中上游路段与下游路段之间的转移概率，所述加权道路邻接矩阵用于表示所述预设路网范围内的道路之间的邻接关系；

根据所述轨迹转移矩阵和所述历史轨迹数据确定交通转化状态，其中，所述交通转化状态用于表示交通流量在进行多次轨迹转移时每次轨迹转移后对应的交通流量；

根据所述加权道路邻接矩阵和所述历史轨迹数据确定邻域交通状态，其中，所述邻域交通状态用于表示邻接路段的交通流量；

根据所述交通转化状态和所述邻域交通状态预测未来的交通流量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取预设路网范围内的轨迹转移矩阵，包括：

从所述历史轨迹数据中提取预设时间间隔内车辆从上游路段转入每个下游路段的数量；

根据所述数量确定由所述上游路段转移至所述每个下游路段的转移概率；

基于所述预设路网范围内多个路段之间的转移概率确定所述轨迹转移矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述数量确定由所述上游路段转移至所述每个下游路段的转移概率，包括：

对所述预设时间间隔内车辆从上游路段转入每个下游路段的数量进行扩增，以对所述轨迹转移矩阵进行稠密化处理；

确定扩增后的所述预设时间间隔内车辆从上游路段转入每个下游路段的数量与所述预设时间间隔内所述上游路段中所有车辆的数量之比为由所述上游路段转移至所述每个下游路段的转移概率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述轨迹转移矩阵和所述历史轨迹数据确定交通转化状态，包括：

获取第一图传播参数，其中，所述第一图传播参数用于表征所述轨迹转移矩阵和所述历史轨迹数据进行图传播时的最大轨迹转移次数；

将所述轨迹转移矩阵和所述历史轨迹数据输入至第一图神经网络，根据所述第一图传播参数进行图传播，得到所述交通转化状态。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述轨迹转移矩阵和所述历史轨迹数据输入至第一图神经网络，根据所述第一图传播参数进行图传播，得到所述交通转化状态，包括:

将指定时刻的轨迹转移矩阵的转置的n次方与所述指定时刻的历史轨迹数据相乘，得到所述指定时刻下第n次轨迹转移后的交通转化状态中间值，其中，n小于等于所述最大轨迹转移次数；

将指定时刻的历史轨迹数据与所述指定时刻下每次轨迹转移后的交通转化状态中间值相连，得到所述指定时刻下的交通转化状态。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述加权道路邻接矩阵和所述历史轨迹数据确定的邻域交通状态，包括：

获取第二图传播参数，其中，所述第二图传播参数用于表征所述加权道路邻接矩阵和所述历史轨迹数据进行图传播时的最大转移范围；

将指定时刻的加权道路邻接矩阵和指定时刻的历史轨迹数据输入至第二图神经网络，根据所述第二图传播参数进行图传播，得到所述指定时刻下的邻域交通状态。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将指定时刻的加权道路邻接矩阵和指定时刻的历史轨迹数据输入至第二图神经网络，根据所述第二图传播参数进行图传播，得到所述指定时刻下的邻域交通状态，包括：

将指定时刻的加权道路邻接矩阵的转置的m次方与所述指定时刻的历史轨迹数据相乘，所述指定时刻下m路段的交通转化状态中间值，其中，m小于等于所述最大转移范围；

将指定时刻的历史轨迹数据与所述指定时刻下每个m路段轨的交通转化状态中间值相连，得到所述指定时刻下的邻域交通状态。