[发明专利]一种确定路况信息的方法及装置

权利要求书

1.一种确定路况信息的方法，其特征在于，包括：

获取用户端的导航路线，并根据所述导航路线，确定构成所述导航路线的多个导航路段；

基于各个到达时间影响特征对应的特征值，确定所述用户端到达每个所述导航路段的预测到达时间，其中，所述到达时间影响特征包括用户端个性化特征；所述用户端个性化特征包括用户是否为活跃用户、用户对城市的熟悉程度、所述用户端的当前实际速度；

针对每个所述导航路段，根据所述用户端到达该导航路段的预测到达时间，确定所述用户端在该预测到达时间到达对应的导航路段时，该导航路段的预测路况信息；

确定所述用户端到达每个所述导航路段的预测到达时间，包括：

针对任一导航路段，获取所述用户端在多个到达时间影响特征下的特征值；

将获取的多个特征值输入至预先训练的到达时间预测模型中，获取所述用户端到达所述任一导航路段的预测到达时间；

其中，根据以下步骤训练得到所述到达时间预测模型：

针对多个用户端样本中的每个用户端样本，获取该用户端样本从出发地行驶向目的地所经过的多个导航路段中，与每个导航路段所对应的所述多个到达时间影响特征下的特征值，以及实际到达时间；

针对所述每个用户端样本，根据该用户端样本在多个所述导航路段分别对应的所述多个到达时间影响特征下的特征值，生成该用户端样本对应的第一样本特征向量序列；所述第一样本特征向量序列中包括与多个导航路段中每个导航路段分别对应的第一样本特征向量；

针对每个所述第一样本特征向量序列，按照其中的第一样本特征向量对应的实际到达时间的先后顺序，从该第一样本特征向量序列中选择一个第一样本特征向量作为当前第一样本特征向量，以及，

获取将前一样本特征向量输入第一基础预测模型后，所述第一基础预测模型的目标特征提取层为前一第一样本特征向量输出的中间特征向量；

将所述当前第一样本特征向量以及所述中间特征向量输入至所述第一基础预测模型，得到与该第一样本特征向量对应的预测到达时间；

基于得到的预测到达时间和对应的实际到达时间，对所述第一基础预测模型的参数进行调整，并基于调整后的第一基础预测模型，返回所述从该第一样本特征向量序列中选择一个第一样本特征向量输入至所述第一基础预测模型中的步骤，直到满足训练截止条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述到达时间影响特征还包括以下至少一种：

时间类特征、路线特征、路况特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户端个性化特征还包括以下至少一个：

用户标识；用户驾龄；针对最近至少一个历史时间段内的每个历史时间段，在至少一个速度统计指标下的指标值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时间类特征包括以下至少一个：

当前时间；是否处于交通高峰期；是否为周末；当前日期在一星期内的时间位置。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述路线特征包括以下至少一个：

在当前位置与所述任一导航路段之间的所有导航路段中的各个导航路段的高速比例、国道比例、省道比例、县道比例以及内部道路比例。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述路况特征包括以下至少一个：

从当前位置到达所述任一导航路段的总里程、在实时路况下从当前位置到达所述任一导航路段时各种路况状态分别对应的里程、在实时路况下从当前位置到达所述任一导航路段时各种路况状态分别对应的里程占据总里程的比率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每个所述导航路段，根据所述用户端到达该导航路段的预测到达时间，确定所述用户端在该预测到达时间到达对应的导航路段时，该导航路段的预测路况信息，包括：

针对任一导航路段，根据所述用户端到达该导航路段的预测到达时间，确定所述用户端在多个路况影响特征下的特征值；

将确定的多个特征值输入至预先训练的路况预测模型中，获取所述用户端在该预测到达时间到达对应的导航路段时，该导航路段的预测路况信息。