[发明专利]一种全局车速预测方法与装置

权利要求书

1.一种全局车速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取历史工况数据以及当前的交通信息；当前的交通信息包括当前车辆行驶的固定路线、当前的运行日期以及当前的运行时刻；

将历史工况数据进行不同固定路线、不同运行日期、不同运行时刻的全局特征统计，所述全局特征包括全局路程、全局运行时长、全局速度特征；

将全局特征切割为行车片段和停车片段，从停车转为行进的零速度临界点到下一个速度零点之间的片段称为行车片段，从行进转为停车的零速度临界点到此次停车的最后一个速度零点之间的片段称为停车片段，行车片段和停车片段组成速度片段，每个行车片段包括局部路程、局部运行时长、局部速度特征；每个停车片段包括停车时长以及停车次数；

根据所有的行车片段和停车片段建立混合高斯模型；

以当前的交通信息作为输入，查找相应的行车片段和停车片段，将相应的行车片段和停车片段进行归类，得到归类后的数据库，从归类后的数据库里挑选片段进行顺序组合，得到构建的全局工况，基于交通信息的全局工况构建结果，实现全局车速的预测。

2.根据权利要求1所述的全局车速预测方法，其特征在于，还包括对历史工况数据进行数据清洗的步骤：将空行、错乱以及异常的数据进行处理和标记。

3.根据权利要求1所述的全局车速预测方法，其特征在于，所述全局特征还包括全局加速度特征和全局时长占比特征。

4.根据权利要求3所述的全局车速预测方法，其特征在于，每个行车片段还包括局部加速度特征。

5.根据权利要求1所述的全局车速预测方法，其特征在于，全局速度特征包括全局平均速度、全局最大速度、全局速度标准差。

6.根据权利要求3所述的全局车速预测方法，其特征在于，全局加速度特征包括全局平均加速度、全局最大加速度、全局最大减速度、全局加速度标准差；全局时长占比特征包括全局低速时长占比、全局高速时长占比、全局加速时长占比和全局减速时长占比。

7.根据权利要求1所述的全局车速预测方法，其特征在于，局部速度特征包括局部平均速度、局部最大速度、局部速度标准差。

8.根据权利要求4所述的全局车速预测方法，其特征在于，局部加速度特征包括局部平均加速度、局部平均减速度、局部加速度标准差。

9.根据权利要求1所述的全局车速预测方法，其特征在于，行车片段和停车片段的切割依据为零点速度。

10.一种全局车速预测装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9中任一项所述的全局车速预测方法。