[发明专利]实现交通流量预测的方法及装置、可读存储介质

说明书

本发明揭示了一种实现交通流量预测的方法及装置、可读存储介质。所述方法包括：获取区域所关联路口线圈和卡口的流量数据、浮动车辆轨迹数据；根据流量数据和浮动车辆轨迹数据获得区域中交通流量的流入基数和流出基数；按照邻近性时间特征、周期性时间特征和趋势性时间特征，分别获取描述区域历史交通流量的张量；通过邻近性深度残差网络、周期性深度残差网络和趋势性深度残差网络运算，并融合输出区域在下一时间间隔的张量预测初始值；根据区域在下一时间间隔的张量预测初始值获得区域在下一时间间隔的张量预测值。从而解决了预测的交通流量受时间特征的影响而准确性不高的技术问题。

技术领域

本发明涉及交通控制与管理领域，特别涉及一种实现交通流量预测的方法及装置、可读存储介质。

背景技术

随着城市交通的高速发展，对交通流量的预测对交通管理和公共安全至关重要。现有的实现交通流量预测的方法中，通过获取分析历史交通流量的流量数据，来实现未来的某一时间间隔的交通流量的预测，以便提前启动预警机制，及早疏导人群和车流，保障区域内短时车流和人口密度在安全范围内，从而防范重大交通事故和灾难性城市安全事件(如踩踏事件)的发生。

由上述方法可知，该实现交通流量预测的方法中，由于不同时间特征的历史交通流量对于预测的交通流量的影响不同，例如一个小时前的历史交通流量对于预测的交通流量的的影响要大于一个月前的历史交通流量对于预测的交通流量的影响，因此存在着预测的交通流量受时间特征的影响而准确性不高的技术问题。

发明内容

为了解决相关技术中存在着预测的交通流量受时间特征的影响，而准确性不高的技术问题，本发明提供了一种实现交通流量预测的方法及装置、可读存储介质。

一种实现交通流量预测的方法，所述方法包括：

获取区域所关联路口线圈和卡口的流量数据、浮动车辆轨迹数据；

根据所述流量数据和浮动车辆轨迹数据获得所述区域中交通流量的流入基数和流出基数，所述流入基数和流出基数形成描述所述区域当前时间间隔交通流量的张量；

按照邻近性时间特征、周期性时间特征和趋势性时间特征，分别获取描述所述区域历史交通流量的张量，所述张量与描述所述区域当前时间间隔交通流量的张量分别形成邻近性时间依赖关系序列、周期性时间依赖关系序列和趋势性时间依赖关系序列；

将所述邻近性时间依赖关系序列、周期性时间依赖关系序列和趋势性时间依赖关系序列分别通过邻近性深度残差网络、周期性深度残差网络和趋势性深度残差网络运算，并融合输出所述区域在下一时间间隔的张量预测初始值；

根据所述区域在下一时间间隔的张量预测初始值获得所述区域在下一时间间隔的张量预测值。

一种实现交通流量预测的装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取区域所关联路口线圈和卡口的流量数据、浮动车辆轨迹数据；

基数获取模块，用于根据所述流量数据和浮动车辆轨迹数据获得所述区域中交通流量的流入基数和流出基数，所述流入基数和流出基数形成描述所述区域当前时间间隔交通流量的张量；

序列获取模块，用于按照邻近性时间特征、周期性时间特征和趋势性时间特征，分别获取描述所述区域历史交通流量的张量，所述张量与描述所述区域当前时间间隔交通流量的张量分别形成邻近性时间依赖关系序列、周期性时间依赖关系序列和趋势性时间依赖关系序列；

输出模块，用于将所述邻近性时间依赖关系序列、周期性时间依赖关系序列和趋势性时间依赖关系序列分别通过邻近性深度残差网络、周期性深度残差网络和趋势性深度残差网络运算，并融合输出所述区域在下一时间间隔的张量预测初始值；

预测模块，用于根据所述区域在下一时间间隔的张量预测初始值获得所述区域在下一时间间隔的张量预测值。