[发明专利]城市路网交通估计方法及系统

摘要

本发明涉及城市路网交通估计方法及系统，针对浮动车数据对城市路网覆盖不足的问题，根据历史和实时的浮动车数据对城市道路交通相关性进行非线性建模并利用图并行计算来实现对城市路网所有路段的实时交通速度估计。本发明的方法和系统可大大提高交通估计的并行度，提高计算效率和计算节点间的通信效率，实现城市大规模路网近乎实时的交通估计，具有更好的实际应用价值。

主权项

1.一种城市路网交通估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S100实时获取城市范围浮动车的交通采样数据及历史交通数据；所述交通采样数据包括浮动车行驶速度、时间和地理位置信息；S200基于城市路网信息建立具有点边属性的城市路网图谱；将路段建模成图谱的顶点，对于直接相连的两个路段，在其对应的顶点之间建立一条边；顶点属性包括当前路段的交通速度、路段地理位置信息；S300基于路段的地理位置信息，将城市路网图谱进行划分为若干个顶点和边组成的点边集合；将不同的点边集合分派到集群中的不同机器存储，用于后续并行处理；S400基于浮动车的地理位置信息，将S100获取的交通采样数据映射至S200建立的城市路网图谱中；计算某一时间段内经过某一路段的所有浮动车平均行驶速度，作为路段在该时间段内的交通速度，即顶点的交通速度；S500为交通状况未知顶点ri建立ANN模型，筛选ri该路段在图谱中的κ个邻居顶点，获取κ个邻居顶点的交通状况；以所述κ个邻居顶点的交通状况作为ANN模型的输入层，设置包含κ+1个隐神经单元的隐藏层，以ri的交通状况为输出层，以各个顶点的历史交通数据作为训练数据，通过后向传播算法学习ANN模型的参数；训练得到ri的ANN模型，基于ANN模型预测ri的交通状况，最终获取整个图谱的交通估计。