[发明专利]一种区域交通流量预测方法及装置

说明书

本申请公开了一种区域交通流量预测方法及装置，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：采集各车辆的历史行驶记录及对应的历史影响因素；根据采集的历史行驶记录，统计目标区域在各预设时段内的交通流量；根据统计的交通流量及采集的历史影响因素构建训练集，对训练集进行训练，得到预测模型；采用该预测模型对目标区域在目标时段的交通流量进行预测。本申请中，综合考虑了时间、节假日、气候、交通限号等因素对交通流量的影响，提高了区域交通流量预测的准确率。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种区域交通流量预测方法及装置。

背景技术

随着我国道路基础设施的大力发展，道路交通在我国经济发展中起着重要的作用，使人们的生活水平大幅提升。与此同时，随着节假日免费通行政策的实施，使得节假日的交通流量激增，给道路交通管理也带来了新的难题，以及各种大型活动、恶劣天气、自然灾害等都会给道路交通造成重要的影响。

区域交通流量是指固定时间段内通过某区域的车辆数，准确的区域交通流量预测能够为交通管理部门制定合理的交通管控措施提供科学的决策依据，同时也能够为出行者提供有效信息，使出行者合理安排出行时间，选择合适的出行路径，提高出行效率。当前已有一些对区域交通流量预测的方法，例如专利号为201510313078.3的发明专利提出一种基于多因子回归的区域公路主通道交通需求预测方法，该方法首先确定区域公路主通道交通需求预测的影响因素；确定与主通道路径起点和终点相同的至少一条可选路径；然后根据上述确定的影响因素和可选路径，构建多因子回归模型；采用建立的回归模型预测主通道的交通需求。专利号为201711176723.7的发明提出一种基于高速公路收费数据对高速公路出入口之间的交通量进行预测的方法，该方法按照时间颗粒度阈值对预设时间段内的高速公路的联网收费数据进行集计处理，获取集计后的联网收费数据；将集计后的联网收费数据按照一定的索引规则转换成至少一个OD交通需求矩阵；利用至少一个OD交通需求矩阵生成OD交通需求时间序列，采用自回归积分滑动平均模型ARIMA，对未来时间段的OD交通需求量进行预测。

然而，上述方法中主要是对某条路径的交通流量预测或对高速公路出入口之间的交通量进行预测，均并不能全面的反映整个区域的交通流量，并且考虑到的交通流量影响因素并不全面，预测准确率均有待于提高。

发明内容

为解决现有技术的不足，本申请提出一种区域交通流量预测方法及装置。

第一方面，本申请提出一种区域交通流量预测方法，包括：

采集各车辆的历史行驶记录及对应的历史影响因素；

根据所述历史行驶记录，统计目标区域在各预设时段内的交通流量；

根据所述交通流量及所述历史影响因素构建训练集，对所述训练集进行训练，得到预测模型；

采用所述预测模型对所述目标区域在目标时段的交通流量进行预测。

可选的，所述历史行驶记录包括：车辆标识、位置数据及相应的时刻；

相应的，所述根据所述历史行驶记录，统计目标区域在各预设时段内的交通流量，包括：

根据所述位置数据，在所述历史行驶记录中筛选出行驶在所述目标区域中的目标行驶记录；

根据所述目标行驶记录中的车辆标识及相应的时刻，统计各预设时间内的车辆数量，作为目标区域在各预设时段内的交通流量。

可选的，所述根据所述交通流量及所述历史影响因素构建训练集，包括：

根据所述交通流量，构建第一矩阵；

将所述历史影响因素转换为数值变量；

根据所述交通流量对应的数值变量，构建第二矩阵；

将所述第一矩阵和所述第二矩阵作为训练集。