[发明专利]基于智慧城市的道路交通预测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于智慧城市的道路交通预测方法，其特征在于，包括：

接收用户通过用户终端输入的起始点以及目的地点，并根据所述起始点以及所述目的地点生成最优行驶路线；

获取所述最优行驶路线上的易堵塞路段以及用户到达所述易堵塞路段的预计时间点；

获取到达所述预计时间点之间，通过所述易堵塞路段的汽车分布序列；所述汽车分布序列包括为在各个时间单元内通过所述易堵塞路段的汽车数量；其中，具体为：将当前时间到所述预计时间点划分为多个时间单元；获取反馈为继续使用所述最优行驶路线的所有用户及其到达所述易堵塞路段的预计时间；根据各个用户的预计时间计算在各个时间单元内到达所述易堵塞路段的汽车数量，进而根据各个时间单元的汽车数量生成汽车分布序列；

根据所述汽车分布序列以及当前的天气特征预测所述易堵塞路段在各个时间单元内的塞车概率；其中，具体为：获取当前天气特征及其对应的概率映射表；其中，所述概率映射表定义了时间单元内的汽车通过数量及其对应的塞车概率；

根据各个时间单元内的塞车概率，计算所述预计时间点时所述易堵塞路段的塞车总概率，并将所述塞车总概率反馈给用户终端；其中，具体为：获取所述预计时间点所在的目标时间单元以及前N个时间单元的塞车概率；根据这N+1个时间单元的塞车概率以及其配置的权重，计算得到塞车总概率；其中，相距时间越远的时间单元的权重越小；将所述塞车总概率反馈给用户终端；以及

接收用户基于所述塞车总概率的反馈，所述反馈包括继续使用所述最优行驶路线或者更换行驶路线。

2.根据权利要求1所述的基于智慧城市的道路交通预测方法，其特征在于，还包括：

根据用户使用的地图软件的市场占有率，对所述汽车分布序列中，各个时间单元内通过所述易堵塞路段的汽车数量进行修正。

3.一种基于智慧城市的道路交通预测装置，其特征在于，包括：

路线生成单元，用于接收用户通过用户终端输入的起始点以及目的地点，并根据所述起始点以及所述目的地点生成最优行驶路线；

时间点预计单元，用于获取所述最优行驶路线上的易堵塞路段以及用户到达所述易堵塞路段的预计时间点；

序列生成单元，用于获取到达所述预计时间点之间，通过所述易堵塞路段的汽车分布序列；所述汽车分布序列包括为在各个时间单元内通过所述易堵塞路段的汽车数量；其中，序列生成单元具体用于：将当前时间到所述预计时间点划分为多个时间单元；获取反馈为继续使用所述最优行驶路线的所有用户及其到达所述易堵塞路段的预计时间；根据各个用户的预计时间计算在各个时间单元内到达所述易堵塞路段的汽车数量，进而根据各个时间单元的汽车数量生成汽车分布序列；

塞车概率计算单元，用于根据所述汽车分布序列以及当前的天气特征预测所述易堵塞路段在各个时间单元内的塞车概率；其中，塞车概率计算单元具体用于：获取当前天气特征及其对应的概率映射表；其中，所述概率映射表定义了时间单元内的汽车通过数量及其对应的塞车概率；

塞车总概率计算单元，用于根据各个时间单元内的塞车概率，计算所述预计时间点时所述易堵塞路段的塞车总概率，并将所述塞车总概率反馈给用户终端；其中，塞车总概率计算单元具体用于，获取所述预计时间点所在的目标时间单元以及前N个时间单元的塞车概率；根据这N+1个时间单元的塞车概率以及其配置的权重，计算得到塞车总概率；其中，相距时间越远的时间单元的权重越小；将所述塞车总概率反馈给用户终端；以及

反馈接单元，用于接收用户基于所述塞车总概率的反馈，所述反馈包括继续使用所述最优行驶路线或者更换行驶路线。

4.一种基于智慧城市的道路交通预测设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行，以实现如权利要求1至2任意一项所述的基于智慧城市的道路交通预测方法。

5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述计算机可读存储介质所在设备的处理器执行，以实现如权利要求1至2任意一项所述的基于智慧城市的道路交通预测方法。