[发明专利]一种基于大数据进行车辆轨迹预测的方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据进行车辆轨迹预测的方法，包括：确定目标车辆的行驶路径，获取历史车辆数据，从历史车辆数据中提取：行驶基础数据和对比数据，将基础数据和对比数据，按照采集时间从近到远进行排序，计算目标车辆通过第一目标位点F₁的第一概率P_1X，和从当前位点C到第一目标位点F₁所用的第一时间T_1X。通过本发明，降低了对工作人员的经验要求，并且能够在预测轨迹的同时预测时间，同时将结构化和非结构化数据进行了统一处理，提高了工作效率。

主权项

1.一种基于大数据进行车辆轨迹预测的方法，其特征在于，包括：确定目标车辆的行驶路径，所述行驶路径包括：所述目标车辆的当前位点C和第一历史位点O₁，其中，所述第一历史位点O₁为与所述当前位点C相邻的上一个位点；选取任一位点作为第一目标位点F₁；获取历史车辆数据，其中，所述历史车辆数据包括预设时间段内多个车辆的车辆数据，所述车辆数据包括一个车辆在所述预设时间段内的行驶路径，所述行驶路径，包括：多个所述位点和所述位点的采集时间；从所述历史车辆数据中提取：所述行驶路径中依次包括所述第一历史位点O₁、所述当前位点C和第一参照位点A的所述车辆数据，作为基础数据，其中：所述第一参照位点A是任一位点，所述行驶路径中依次包括所述第一历史位点O₁、所述当前位点C和所述第一目标位点F₁的所述车辆数据，作为对比数据；将所述基础数据，按照所述采集时间从近到远进行排序，获取所述基础数据中前20％的所述车辆数据，作为第一基础组，获取所述基础数据中紧邻所述第一基础组的后30％所述车辆数据作为第二基础组，获取所述基础数据中最后50％所述车辆数据，作为第三基础组；将所述对比数据，按照所述采集时间从近到远进行排序，获取所述对比数据中前20％的所述车辆数据，作为第一对比组，获取所述对比数据中紧邻所述第一对比组的后30％所述车辆数据作为第二对比组，获取所述对比数据中最后50％所述车辆数据，作为第三对比组；采用下列公式计算所述目标车辆通过所述第一目标位点F₁的第一概率P_1X，和从当前位点C到所述第一目标位点F₁所用的第一时间T_1X：P_1X＝(U_11X*5+U_12X*3+U_13X*2)/(U₁₁*5+U₁₂*3+U₁₃*2)T_1X＝(T_11X*5+T_12X*3+T_13X*2)/(T₁₁*5+T₁₂*3+T₁₃*2)其中：U_11X是所述第一对比组中所述车辆数据的个数，U_12X是所述第二对比组中所述车辆数据的个数，U_13X是所述第三对比组中所述车辆数据的个数，U₁₁是所述第一基础组中所述车辆数据的个数，U₁₂是所述第二基础组中所述车辆数据的个数，U₁₃是所述第三基础组中所述车辆数据的个数，T_11X是所述第一对比组中各车辆从所述当前位点C到所述第一目标位点F₁的平均用时，T_12X是所述第二对比组中各车辆从所述当前位点C到所述第一目标位点F₁的平均用时，T_13X是所述第三对比组中各车辆从所述当前位点C到所述第一目标位点F₁的平均用时，T₁₁是所述第一基础组中各车辆从所述当前位点C到所述第一参照位点A的平均用时，T₁₂是所述第二基础组中各车辆从所述当前位点C到所述第一参照位点A的平均用时，T₁₃是所述第三基础组中各车辆从所述当前位点C到所述第一参照位点A的平均用时。