[发明专利]实时通行速度预测方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供一种实时通行速度预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，实时通行速度预测方法包括：获取当前天气状况和时间特征；获取各个道路link的属性特征z；获取每条道路link上的当前速度平均值r’，以及与所述当前天气状况和时间特征相应的预定时间范围内的历史速度平均值r；获取城市路网的各个预定区域的当前平均车流量g’,以及与所述当前天气状况和时间特征相应的预定时间范围内的历史平均车流量g；根据属性特征z、当前速度平均值r’、历史速度平均值r、当前平均车流量g’、以及历史平均车流量g，预测所有道路Link的实时通行速度。本发明的实时通行速度预测方法，能够实时准确预测不同道路不同时刻的驾驶通行速度。

技术领域

本发明涉及车辆领域，具体涉及实时通行速度预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

各个道路link的机动车驾驶通行速度，准确反映了当前道路的交通状况，可用于给定起止点的驾驶时间预估和相应道路的通行负载能力评估，已有方案或采用经验数据填充(相应道路的最大允许通行速度的2/3作为预估的速度)，或基于各个道路link的历史平均速度进行常规矩阵分解。

经验填充方法不能反映不同道路的具体特征与实时特性，常规矩阵分解方法可能出现分解得到速度负值需要额外调整，导致相应的迭代收敛速度慢及可解释性差。

发明内容

有鉴于此，本发明提供实时通行速度预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够实时在线预测不同道路不同时刻的驾驶通行速度，收敛速度快且可解释性强。

为解决上述技术问题，一方面，本发明提供一种实时通行速度预测方法，包括如下步骤：

获取当前天气状况以及时间特征，所述天气状况包括雨雪天气/非雨雪天气，所述时间特征包括工作日/非工作日，和高峰时段/非高峰时段；

获取各个道路link的属性特征z；

获取每条道路link上的当前速度平均值r’，以及与所述当前天气状况以及时间特征相应的预定时间范围内的历史速度平均值r；

获取城市路网的各个预定区域的当前平均车流量g’,以及与所述当前天气状况以及时间特征相应的所述预定时间范围内的历史平均车流量g；

根据所述属性特征z、当前速度平均值r’、历史速度平均值r、当前平均车流量g’、以及历史平均车流量g，预测所有道路Link的实时通行速度。

需要说明的是，其中，历史速度平均值(比如前3个月)r是按照天气状况、工作日/节假日、高峰时段/非高峰时段分别进行处理，即，晴天工作日高峰时段的历史速度平均值、雨天工作日高峰时段的历史速度平均值、晴天工作日非高峰时段的历史速度平均值、等等。历史平均车流量g也同样进行分类处理。此后，在预测某个晴天、工作日、高峰时段的时间戳时，借助按照相应的晴天、工作日、高峰时段统计得到的历史速度平均值和历史平均车流量。由于不同天气状况、工作日/节假日、高峰时段/非高峰时段的速度差异很大，驾驶出行的车流量差异很大，导致出行的平均速度差异很大。通过上述处理，能够使得估算更加准确。

进一步地，根据所述属性特征z、当前速度平均值r’、历史速度平均值r、当前平均车流量g’、以及历史平均车流量g，预测所有道路Link的实时通行速度包括：

基于所述属性特征z构建属性矩阵Z，

基于每条道路link的当前速度平均值r’构建稀疏实时通行速度矩阵M′_r，

基于每条道路link的历史速度平均值r构建稀疏历史速度矩阵M_r,

基于各个预定区域的当前平均车流量g’构建当前车流量矩阵M′_G，

基于各个预定区域的历史平均车流量g构建历史车流量矩阵M_G，