【技术实现步骤摘要】
一种交通数据预测方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及计算机
,尤其涉及智能交通
,具体涉及一种交通数据预测方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]对于交通数据的预测是智能交通技术中重要的一个环节,准确的交通数据预测,有助于及时采取适当的交通控制手段,使得交通更加有序。
[0003]但是道路交通系统是时变、复杂的非线性系统,不仅包括自然界因素,如季节、气候等,而且包括各种人为因素,如交通事故、突发事件及司机心理状态等,影响着对道路交通数据实时准确的预测。
技术实现思路
[0004]本申请提供了一种交通数据预测方法、装置及电子设备。
[0005]为此,本申请的第一个目的在于提出一种交通数据预测方法,通过将历史周期交通数据与目标周期数据的比较,从历史周期中选取符合要求的参考周期交通数据,从而实现对目标周期交通数据的预测,不仅保持了历史周期交通数据的特性,而且操作简便,预测准确度高。
[0006]本申请的第二个目的在于提出一种交通数据预测装置。
[0007]本申请的第三个目的在于提出一种电子设备。
[0008]本申请的第四个目的在于提出一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质。
[0009]本申请的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
[0010]为达上述目的,本申请第一方面实施例提出了一种交通数据预测方法,包括:
[0011]获取多个周期内监测到的交通数据,其中,所述多个周期包括目标周期,以及所述目标周期之前的 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种交通数据预测方法,包括:获取多个周期内监测到的交通数据,其中,所述多个周期包括目标周期,以及所述目标周期之前的至少一历史周期;根据各所述历史周期与所述目标周期的时间间隔,从所述至少一历史周期中确定参考周期;根据所述目标周期中已采样的第一时刻的交通数据,以及所述参考周期中对应时刻的交通数据,确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度;根据所述目标周期内待预测的第二时刻,从所述参考周期中获取对应所述第二时刻的参考交通数据;根据所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度,以及所述参考周期中的所述参考交通数据,预测所述目标周期内所述第二时刻的交通数据。2.根据权利要求1所述的交通数据预测方法,其中,所述根据所述目标周期中已采样的第一时刻的交通数据,以及所述参考周期中对应时刻的交通数据,确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度,包括:根据所述目标周期中多个所述第一时刻的交通数据,确定所述目标周期的状态向量;根据所述参考周期中对应所述多个第一时刻的交通数据,确定所述参考周期的状态向量;根据所述目标周期的状态向量与所述参考周期的状态向量之间的向量距离,确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度。3.根据权利要求2所述的交通数据预测方法,其中,所述交通数据包括流量和饱和度,所述根据所述目标周期的状态向量与所述参考周期的状态向量之间的向量距离,确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度之前,还包括:根据各所述历史周期的流量,确定前后历史周期之间所述流量的第一相关系数;根据各所述历史周期的饱和度,确定前后历史周期之间所述饱和度的第二相关系数;根据所述目标周期的状态向量与所述参考周期的所述状态向量之间对应所述流量部分的差异、对应所述饱和度部分的差异,以及所述第一相关系数和第二相关系数,确定所述向量距离。4.根据权利要求1所述的交通数据预测方法,其中,所述根据各所述历史周期与所述目标周期的时间间隔,从所述至少一历史周期中确定参考周期,包括:从距离所述目标周期最近的历史周期开始,选取目标个数的所述历史周期作为所述参考周期。5.根据权利要求4所述的交通数据预测方法,其中,所述从距离所述目标周期最近的历史周期开始,选取目标个数的所述历史周期作为所述参考周期之前,还包括:获取各所述历史周期的数据预测误差;根据各所述历史周期中,所述数据预测误差处于设定误差范围内的历史周期个数,确定所述目标个数。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的交通数据预测方法,其中,所述根据所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度,以及所述参考周期中的所述参考交通数据,预测所述目标周期内所述第二时刻的交通数据,包括:
根据所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度,确定所述参考周期的权重,其中,所述权重与所述数据相似度之间为反向关系;根据所述参考周期的权重,对所述参考周期中的所述参考交通数据进行加权,以预测出所述目标周期内所述第二时刻的交通数据。7.一种交通数据预测装置,包括:获取模块,用于获取多个周期内监测到的交通数据,其中,所述多个周期包括目标周期,以及所述目标周期之...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐琪琪,
申请(专利权)人:阿波罗智联北京科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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