[发明专利]交通仿真模型生成方法、交通流量预测方法及相关装置

权利要求书

1.一种交通仿真模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取浮动车在预设范围内行驶的轨迹数据，其中，所述预设范围包括预设时间和预设区域；

获取在所述预设范围内的预设路段上通行的所有车辆进行监测的监测车流量；

根据所述轨迹数据和所述监测车流量，对所述预设范围内所有路段的所有车辆的车流量进行预估，得到全局OD矩阵，其中，所述全局OD矩阵包括所述预设范围内所有路段的所有车辆的预估车流量；

将所述全局OD矩阵中的预估车流量分配至预设交通路网中，并根据所述监测车流量对所述全局OD矩阵中的预估车流量进行调整，得到交通仿真模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述轨迹数据包括所述浮动车行驶的起点、终点及行驶路线，所述根据所述轨迹数据和所述监测车流量，对所述预设范围内所有路段的所有车辆的车流量进行预估，得到全局OD矩阵的步骤包括：

对所述轨迹数据中的起点和终点进行聚合，得到样本OD矩阵，其中，所述样本OD矩阵中的每一个元素代表行表征的起点与列表征的终点之间浮动车的第一车流量；

对所述行驶路线中包括所述预设路段的浮动车进行统计，得到浮动车的第二车流量；

根据所述监测车流量、所述第二车流量及所述样本OD矩阵，对所述预设范围内所有路段的所有车辆的车流量进行预估，得到所述全局OD矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述监测车流量、所述第二车流量及所述样本OD矩阵，对所述预设范围内所有路段的所有车辆的车流量进行预估，得到所述全局OD矩阵的步骤包括：

根据所述监测车流量和所述第二车流量，计算扩样因子；

根据所述扩样因子对所述样本OD矩阵进行扩样，得到所述全局OD矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述全局OD矩阵中的预估车流量分配至预设交通路网中，并根据所述监测车流量对所述全局OD矩阵中的预估车流量进行调整，得到交通仿真模型的步骤包括：

利用预设交通分配算法将所述全局OD矩阵中的预估车流量分配至预设交通路网中，得到所述预设路段的仿真车流量；

根据所述仿真车流量和所述监测车流量，定义损失函数；

根据所述损失函数对所述全局OD矩阵中的预估车流量进行调整，直至所述损失函数满足预设条件，得到交通仿真模型，其中，所述交通仿真模型包括所述损失函数满足预设条件时对应的调整后的全局OD矩阵。

5.根据权利要求2所述的方法，所述对所述轨迹数据中的起点和终点进行聚合，得到样本OD矩阵的步骤包括：

将所述预设区域按照预设交通小区划分，得到多个子区域；

统计所述起点所属的源子区域及所述终点所属的目的子区域之间的浮动车流量，得到所述样本OD矩阵，其中，所述样本OD矩阵中的每一个元素代表行表征的源子区域与列表征的目的子区域之间的浮动车流量。

6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

获取导航路网；

将所述导航路网中位于同一对路口之间的路段聚合为一个路段，得到所述预设交通路网。

7.一种交通流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分析场景；

利用预设的交通仿真模型，对所述待分析场景进行分析，得到所述待分析场景下的预测流量，其中，所述交通仿真模型是通过权利要求1～6中任一项方法生成的。

8.如权利要求7所述的方法，所述待分析场景包括待分析车流量，所述交通仿真模型包括基准OD矩阵、预设交通路网及预设交通分配算法，所述利用预设的交通仿真模型，对所述待分析场景进行分析，得到所述待分析场景下的预测流量的步骤包括：

根据所述待分析车流量更新所述基准OD矩阵，得到待分析OD矩阵；

利用所述预设交通分配算法，将所述待分析OD矩阵中的车流量分配至所述预设交通路网中，得到所述待分析场景下的预测流量。