一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法

摘要

本发明公开了一种多源数据融合的城市路径行程时间预测方法。具体方法为：首先分析探测车数据和线圈数据的特征，创建基于周期模式的探测车数据和线圈数据的历史交通规则；由交通管理部门或专家创建默认交通规则；用户输入车辆出行的起点、终点、出行时刻、出行日期和天气状况等交通事件与交通规则相匹配，计算出各条候选路径的行程时间。本发明能有效融合探测车数据和线圈数据，对城市路径行程时间进行有效预测，本发明中采用的方法和技术简单易行，运行条件容易满足，可以对城市路径的行程时间进行预测，从而引导车辆合理选择出行路线，对于缓解城市交通拥堵有重要作用，并且易于在大中型城市中推广应用。

主权项

一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)分析探测车数据，创建基于探测车数据的交通模式和交通规则；同时分析线圈数据，创建基于线圈数据的交通模式和交通规则；(2)创建默认交通规则，分别为不同时间维和空间维的路段定义道路通行级别，设定探测车数据交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ；(3)设置交通参数，依据设置的交通参数查找满足条件的探测车数据的交通规则、线圈数据的交通规则和默认交通规则，确定路段的通行级别，获得路段的道路通行级别车辆的平均速度；(4)根据设置的交通参数调整基于探测车的交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ；(5)根据设置的交通参数，产生m条候选路径，每条候选路径由多条路段链组成，加权计算每条候选路径基于探测车数据交通规则的路径行程时间T_p、基于线圈数据交通规则的路径行程时间T_c和基于默认交通规则的路径行程时间T_d，得到每条候选路径的预测行程时间T，所述每条候选路径的预测行程时间T计算公式为：T＝αT_p+βT_c+γT_d，其中，α、β和γ采用经过所述步骤(4)调整后的基于探测车的交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ；(6)m条候选路径的预测行程时间全部计算完成后，在候选路径中选择一条预测行程时间最短的路径作为推荐路径，所述推荐路径的预测行程时间为最终的路径预测行程时间。