[发明专利]一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法

摘要

本发明涉及一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法，包括(1)根据存储系统提供的服务接口读取车辆ID、车速、车辆类型、经度、纬度、时间信息；(2)由车辆ID得到车速时间序列，建立支持向量机回归模型，得到车辆ID的任一时刻的近似解；(3)读取车辆ID的经度、纬度时间序列，根据地图给出的数据结构，建立K‑最短路模型，得到车辆ID每段时间间隔内的前K条最短路，按照由低到高依次排列；(4)计算每段时间间隔内，车辆行驶的距离与该段哪条最短路径距离最小，求解得到匹配路径，得到预测轨迹；(5)根据得到的轨迹，将其在地图上显示标出或者按属性发出报警信息。

主权项

一种基于数据融合优化模型的车辆轨迹预测方法，其特征在于：(1)按照一定的时间间隔，根据存储系统提供的服务接口读取车辆ID、车速、车辆类型、经度、纬度、时间信息，进而读取车辆ID的时间序列其它属性信息；(2)由车辆ID得到车速时间序列，建立支持向量机回归模型，得到车辆ID的任一时刻的近似解，按照时间间隔序列依次进行积分，得到每段时间间隔内行驶的路程；(3)读取车辆ID的经度、纬度时间序列，根据地图给出的数据结构，建立K‑最短路模型，得到车辆ID每段时间间隔内的前K条最短路，按照由低到高依次排列；(4)计算每段时间间隔内，车辆行驶的距离与该段哪条最短路径距离最小，求解得到匹配路径，得到预测轨迹；(5)根据得到的轨迹，将其在地图上显示标出或者按属性发出报警信息。