[发明专利]一种交通区域短时客流预测方法及装置

权利要求书

1.一种交通区域短时客流预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取交通区域客流预测的预测时段；

从历史客流信息数据库中确定所述预测时段对应的多类数据；

将所述预测时段对应的多类数据分别输入到多类预测模型中，得到多个预测结果；其中，一类数据对应一类预测模型；所述多类预测模型是根据所述历史客流信息数据库中的历史客流数据训练得到的；

将所述多个预测结果进行整合，确定出所述交通区域客流预测的客流量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测时段对应的多类数据包括位于所述预测时段之前且与所述预测时段相邻的N个时段的历史客流数据、前M天中每天与所述预测时段相同的时段的历史客流数据、前P周中与所述预测时段同天且与所述预测时段相同的时段的历史客流数据；其中，M、N、P为正整数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史客流信息数据库中的历史客流数据训练得到所述多类预测模型，包括：

获取多个训练时段；

从所述历史客流数据中确定出每个训练时段对应的多种数据；

根据所述每个训练时段对应的多种数据，对预设的多个神经网络模型进行训练学习，得到所述多类预测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个预测结果进行整合，确定出所述交通区域客流预测的客流量，包括：

将所述多个预测结果进行全连接，得到所述交通区域客流预测的客流量。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在所述获取交通区域客流预测的预测时段之前，还包括：

获取客流采集设备识别的进出所述交通区域的客流信息；

对所述交通区域的客流信息进行清洗；

将清洗后的所述交通区域的客流信息存入所述历史客流信息数据库中。

6.一种交通区域短时客流预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取交通区域客流预测的预测时段；

处理模块，用于从历史客流信息数据库中确定所述预测时段对应的多类数据；将所述预测时段对应的多类数据分别输入到多类预测模型中，得到多个预测结果；其中，一类数据对应一类预测模型；所述多类预测模型是根据所述历史客流信息数据库中的历史客流数据训练得到的；将所述多个预测结果进行整合，确定出所述交通区域客流预测的客流量。

7.根据权利要求6中所述的装置，其特征在于，所述预测时段对应的多类数据包括位于所述预测时段之前且与所述预测时段相邻的N个时段的历史客流数据、前M天中每天与所述预测时段相同的时段的历史客流数据、前P周中与所述预测时段同天且与所述预测时段相同的时段的历史客流数据；其中，M、N、P为正整数。

8.根据权利要求7中所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：

将所述多个预测结果进行全连接，得到所述交通区域客流预测的客流量。

9.根据权利要求6中所述的装置，其特征在于，所述处理模块还用于：

在所述获取交通区域客流预测的预测时段之前，获取客流采集设备识别的进出所述交通区域的客流信息；

对所述交通区域的客流信息进行清洗；

将清洗后的所述交通区域的客流信息存入所述历史客流信息数据库中。

10.根据权利要求6至9中任一所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：

获取多个训练时段；

从所述历史客流数据中确定出每个训练时段对应的多种数据；

根据所述每个训练时段对应的多种数据，对预设的多个神经网络模型进行训练学习，得到所述多类预测模型。