[发明专利]一种具有时空依赖的高速交通数据集的构建方法

权利要求书

1.一种具有时空依赖的高速交通数据集的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：获取不同高速路段监测点的不同时刻多源异构数据；对所获取监测点的多源异构数据采用统一的时间刻度，重新得到时序数据；用线性插值及临近插值对数据中缺失部分进行处理；对于缺失部分，采用线性插值处理，在时刻上第个字段存在缺失情况时，则由最相近的两个已知时刻和的数据通过线性插值得到，即；在线性插值处理后出现数据越界时，采用临近插值处理，即对于时刻上第个字段存在越界时，借助最相近的两个未越界时刻和的数据，更新得到；

步骤二：对所获取的数据按照时序对准后进行数据预处理；

步骤三：构建处理后数据的时空依赖关系；在同一时刻下，各监测点间的空间依赖关系借助于高速路网关系确定，即在同一时刻，不同监测点之间构成有向关系，用二维数组存储图中的边的信息，按照行驶方向确定监测点间有向关系，得到空间维度上的邻接矩阵表示为；

在不同时刻下，两个相邻时间片段上的监测点间的联系借助空间维度上的邻接矩阵确定，即按照时序方向，通过邻接矩阵的有向关系确定某一时刻监测点和其下一时刻监测点的关系，得到时间维度上的邻接矩阵表示为；在涉及两个时间片段时，得到邻接矩阵：

；涉及多个时间片段，由于时序上存在依赖性，而且不同监测点之间构成有向关系，该依赖关系仅存在于两个相邻的时间片段上，用二维数组表示，则构建时序上的邻接矩阵，对于步骤二中获得的数据构建时空依赖的邻接矩阵：

；

步骤四：将构建的数据存储为图结构数据，作为高速交通数据集；图结构数据由节点和边表示；分别将处理得到的监测点获取的多源异构数据作为图节点数据；将邻接矩阵A作为边集信息存储，邻接矩阵A包括时序上的邻接矩阵，以及空间维度上的邻接矩阵，由此将邻接矩阵作为高速交通数据集的一部分。

2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于：步骤一的具体过程包括：

根据目标区域，确定高速路网内的监测点数量，监测点获取的多源异构数据有M个维度，得到第个监测点的时序数据；其中，代表监测点获取的多源异构数据中的第个字段。

3.根据权利要求1或2所述的构建方法，其特征在于：所述多源异构数据，包括监测点地理信息，监测点状态信息；上下游测量点获取上下游交通流量数据，以及上下游收费站收费信息；当时测量点是否处于节假日；当时测量点的路况信息；测量点上下游城市的热点事件；检测高速区域的天气情况信息。

4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于：所述上下游交通流量数据和上下游收费站收费信息中包含单个车辆的瞬时速率，车辆车型、车道占用率、车容量；当时测量点的路况信息从第三方服务高德地图、百度地图获取对目标路段拥塞情况的统计结果。

5.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于：所述热点事件为目标监测点高速公路路段两端城市的热点事件，包括演唱会、运动会、大型会议，通过对社交网络进行热点事件自动抓取和分析获得；所述天气情况信息包括降雨量、能见度、风向、风等级。