[发明专利]车辆位置预测方法及装置

权利要求书

1.一种车辆位置预测方法，应用于一电子设备中，其特征在于，所述方法包括：

在当前时刻，获取关注车辆在过去预设时长内的车辆数据，所述车辆数据包括所述关注车辆经过至少一个位置的至少一个位置信息以及经过所述至少一个位置的至少一个时间信息；

基于所述车辆数据，预测获得所述关注车辆在所述当前时刻之后将要到达的至少一个可能位置，其中，所述至少一个可能位置为所述至少一个位置中的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆数据，预测获得所述关注车辆在所述当前时刻之后将要到达的至少一个可能位置的步骤，包括：

基于所述车辆数据，通过ARIMA模型对所述车辆数据进行处理，以获得所述关注车辆的至少一个位置预测值以及所述位置预测值对应的至少一个时间信息；

基于所述车辆数据，获取所述至少一个时间信息内所述关注车辆的至少一个初步预测位置信息；

从所述至少一个初步预测位置信息中，选择与所述位置预测值最接近的一个初步预测位置信息，作为所述车辆的最终预测位置，所述最终预测位置为所述车辆将要到达的一个可能位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆数据，通过ARIMA模型对所述车辆数据进行处理，以获得所述关注车辆的至少一个位置预测值以及所述位置预测值对应的至少一个时间信息的步骤，包括：

基于所述车辆数据，获取所述车辆的时间序列表；

基于所述时间序列表，获取所述时间序列表中的自相关系数与偏自相关系数；

基于所述自相关系数与偏自相关系数，获取所述车辆的ARIMA模型，以获得所述关注车辆的至少一个位置预测值以及所述位置预测值对应的至少一个时间信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆数据，获取所述车辆的时间序列表的步骤之后，所述方法还包括：

判断所述时间序列表是否为非平稳时间序列；

在是时，利用差分处理，将所述非平稳时间序列转换为平稳时间序列。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述时间信息为以预设规则获取的时间。

6.根据权利要求1任一项所述的方法，其特征在于，所述获取关注车辆在过去预设时长内的车辆数据的步骤，包括：

获取违章车辆信息表；

基于所述违章车辆信息表，查找符合预设条件的车辆，生成关注车辆信息表；

基于所述关注车辆信息表，获取所述关注车辆的车辆数据。

7.一种车辆位置预测装置，其特征在于，所述装置包括：

车辆数据获取单元，用于在当前时刻，获取关注车辆在过去预设时长内的车辆数据，所述车辆数据包括所述关注车辆经过至少一个位置的至少一个位置信息以及经过所述至少一个位置的至少一个时间信息；

位置预测单元，用于基于所述车辆数据，预测获得所述关注车辆在所述当前时刻之后将要到达的至少一个可能位置，其中，所述至少一个可能位置为所述至少一个位置中的位置。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述位置预测单元包括：

处理单元，用于基于所述车辆数据，通过ARIMA模型对所述车辆数据进行处理，以获得所述关注车辆的至少一个位置预测值以及所述位置预测值对应的至少一个时间信息；

初步预测位置信息获取单元，用于基于所述车辆数据，获取所述至少一个时间信息内所述关注车辆的至少一个初步预测位置信息；

位置预测子单元，用于从所述至少一个初步预测位置信息中，选择与所述位置预测值最接近的一个初步预测位置信息，作为所述车辆的最终预测位置，所述最终预测位置为所述车辆将要到达的一个可能位置。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述处理单元包括：

第一获取子单元，用于基于所述车辆数据，获取所述车辆的时间序列表；

第二获取子单元，用于基于所述时间序列表，获取所述时间序列表中的自相关系数与偏自相关系数；

第三获取子单元，用于基于所述自相关系数与偏自相关系数，获取所述车辆的ARIMA模型，以获得所述关注车辆的至少一个位置预测值以及所述位置预测值对应的至少一个时间信息。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

判断单元，用于判断所述时间序列表是否为非平稳时间序列；

转换单元，用于在判断单元判断结果为是时，利用差分处理，将所述非平稳时间序列转换为平稳时间序列。