[发明专利]交通流量的预测方法、装置及系统

说明书

本发明公开了一种交通流量的预测方法、装置及系统。其中，该方法包括：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，加权道路邻接矩阵用于表示预设路网范围内的道路之间的邻接关系；根据轨迹转移矩阵和历史轨迹数据确定交通转化状态，其中，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；根据加权道路邻接矩阵和历史轨迹数据确定邻域交通状态，其中，邻域交通状态用于表示邻接路段的交通流量；根据交通转化状态和邻域交通状态预测未来的交通流量。本发明解决了现有技术中在对交通流量进行预测时，对非周期性交通预测准确度较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，具体而言，涉及一种交通流量的预测方法、装置及系统。

背景技术

交通领域将道路交通分为两部分：周期性交通和非周期性交通，其中周期性交通通常由交通出行需求的周期性变化导致，如早晚高峰通勤；而非周期性交通是由一些意外事件导致，如地铁系统故障，道路交通事故等。相关技术中，通过从历史训练数据存在的规律中学习时空交通相关性，实现对未来车辆交通状况的预测，例如预测未来的交通流量、速度、密度等，稳健而准确的交通预测对于交通控制和路线规划等许多交通服务是必要的，然而，相关预测方案仅能预测周期性交通状态，由于对历史上相似规律的观测数据不足，使得非周期性交通预测的准确度较低。

针对上述现有技术中在对交通流量进行预测时，对非周期性交通预测准确度较低的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种交通流量的预测方法、装置及系统，以至少解决现有技术中在对交通流量进行预测时，对非周期性交通预测准确度较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种交通流量的预测方法，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，轨迹转移矩阵用于表示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，加权道路邻接矩阵用于表示预设路网范围内的道路之间的邻接关系；根据轨迹转移矩阵和历史轨迹数据确定交通转化状态，其中，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；根据加权道路邻接矩阵和历史轨迹数据确定邻域交通状态，其中，邻域交通状态用于表示邻接路段的交通流量；根据交通转化状态和邻域交通状态预测未来的交通流量。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种交通流量的预测装置，包括：获取模块，用于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，轨迹转移矩阵用于表示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，加权道路邻接矩阵用于表示预设路网范围内的道路之间的邻接关系；交通转化状态确定模块，用于根据轨迹转移矩阵和历史轨迹数据确定交通转化状态，其中，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；邻域交通状态确定模块，用于根据加权道路邻接矩阵和历史轨迹数据确定邻域交通状态，其中，邻域交通状态用于表示邻接路段的交通流量；预测模块，用于根据交通转化状态和邻域交通状态预测未来的交通流量。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项的交通流量的预测方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一项的交通流量的预测方法。