一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法及系统，所述方法包括：确定各路段对应的行程时间；以两个相邻路段的行程时间为一组，构成多个二维数组；基于混合高斯模型对所有二维数组进行聚类，获得路径交通状态；基于马尔科夫理论确定各种路径交通状态下的路径状态概率；基于卷积理论确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布；根据各种路径交通状态下的路径状态概率和路径行程时间分布确定总路径行程时间，进一步提高了总路径行程时间确定的准确性，实现对出行者进行有效的路径诱导，缓解交通压力，改善交通拥堵，助力城市治理。

A method and system for determining path travel time based on Markov chain

【技术实现步骤摘要】
一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法及系统
本专利技术涉及行程时间确定
，特别是涉及一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法及系统。
技术介绍
路径行程时间是衡量城市道路路径交通状态的最重要参考指标之一。一方面，路径行程时间为城市的交通管理者提供有效的交通信息，便于交通流的诱导与组织，保障安全畅通的交通环境。另一方面，出行者根据路径行程时间的预测值选择当前的最佳行驶路线，避开交通拥挤和事故发生路段，辅助出行决策。因此，路径行程时间估计对解决交通拥堵问题具有重要意义。研究人员针对路径行程时间的估计进行了深入的研究，建立了许多模型。以数学方法、交通流模型理论、神经网络模型和机器学习理论为基础的预测已经取得了研究成果。(1)数学方法是最早用于行程时间预测的方法，基于已有的行程时间序列，建立时间序列模型、ARIMA等模型进行预测。(2)基于交通流理论的路径行程时间预测方法引入了交通流三参数，流量、速度、占有率，并以此为基础建模识别行程时间的演化过程，预测路径行程时间。(3)神经网络模型构造一个由大量结点组成的复杂的网络系统，通过调整各节点之间的权重构造行程时间预测模型。上述研究多数是从时间或空间角度估计和预测路径行程时间，而如何考虑利用时空相关性推测下一阶段的行程时间分布依然是目前需要解决的难点问题。
技术实现思路
基于此，本专利技术的目的是提供一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法及系统，以提高总路径行程时间确定的准确性。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法，所述方法包括：确定各路段对应的行程时间；以两个相邻路段的行程时间为一组，构成多个二维数组；基于混合高斯模型对所有二维数组进行聚类，获得路径交通状态；基于马尔科夫理论确定各种路径交通状态下的路径状态概率；基于卷积理论确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布；根据各种路径交通状态下的路径状态概率和路径行程时间分布确定总路径行程时间。可选的，所述基于马尔科夫理论确定各种路径交通状态下的路径状态概率，具体包括：将两相邻路段聚类得到的路径交通状态按时间顺序排列，等量分成初始状态数据集和转移状态数据集；根据所述初始状态数据集和所述转移状态数据集构建马尔可夫模型，获得马尔可夫链；确定各所述马尔可夫链的状态转移概率；确定两条马尔可夫链之间的连接概率；根据所述状态转移概率和所述连接概率确定各种路径交通状态下的路径状态概率。可选的，所述基于卷积理论确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布，具体包括：确定各路段对应的路段行程时间分布；基于卷积理论，根据各路段对应的路段行程时间分布确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布。可选的，所述根据各种路径交通状态下的路径状态概率和路径行程时间分布确定总路径行程时间，具体公式为：其中，RTTD为总路径行程时间，RTTDq为第q种路径交通状态下的路径行程时间分布，RPq为第q种路径交通状态下的路径状态概率，Q为路径交通状态的总种数。本专利技术还提供一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定系统，所述系统包括：行程时间确定模块，用于确定各路段对应的行程时间；二维数组确定模块，用于以两个相邻路段的行程时间为一组，构成多个二维数组；路径交通状态确定模块，用于基于混合高斯模型对所有二维数组进行聚类，获得路径交通状态；路径状态概率确定模块，用于基于马尔科夫理论确定各种路径交通状态下的路径状态概率；路径行程时间分布确定模块，用于基于卷积理论确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布；总路径行程时间确定模块，用于根据各种路径交通状态下的路径状态概率和路径行程时间分布确定总路径行程时间。可选的，所述路径状态概率确定模块，具体包括：数据集确定单元，用于将两相邻路段聚类得到的路径交通状态按时间顺序排列，等量分成初始状态数据集和转移状态数据集；马尔可夫链确定单元，用于根据所述初始状态数据集和所述转移状态数据集构建马尔可夫模型，获得马尔可夫链；状态转移概率确定单元，用于确定各所述马尔可夫链的状态转移概率；连接概率确定单元，用于确定两条马尔可夫链之间的连接概率；路径状态概率确定单元，用于根据所述状态转移概率和所述连接概率确定各种路径交通状态下的路径状态概率。可选的，所述路径行程时间分布确定模块，具体包括：路段行程时间分布确定单元，用于确定各路段对应的路段行程时间分布；路径行程时间分布确定单元，用于基于卷积理论，根据各路段对应的路段行程时间分布确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布。可选的，所述根据各种路径交通状态下的路径状态概率和路径行程时间分布确定总路径行程时间，具体公式为：其中，RTTD为总路径行程时间，RTTDq为第q种路径交通状态下的路径行程时间分布，RPq为第q种路径交通状态下的路径状态概率，Q为路径交通状态的总种数。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术公开一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法及系统，所述方法包括：确定各路段对应的行程时间；以两个相邻路段的行程时间为一组，构成多个二维数组；基于混合高斯模型对所有二维数组进行聚类，获得路径交通状态；基于马尔科夫理论确定各种路径交通状态下的路径状态概率；基于卷积理论确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布；根据各种路径交通状态下的路径状态概率和路径行程时间分布确定总路径行程时间，进一步提高了总路径行程时间确定的准确性，实现对出行者进行有效的路径诱导，缓解交通压力，改善交通拥堵，助力城市治理。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法流程图；图2为本专利技术实施例相邻路段行程示意图；图3为本专利技术实施例混合高斯聚类图；图4为本专利技术实施例基于马尔科夫链的路径行程时间确定系统结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的目的是提供一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法及系统，以提高总路径行程时间确定的准确性。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法流程图，如本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定各路段对应的行程时间；/n以两个相邻路段的行程时间为一组，构成多个二维数组；/n基于混合高斯模型对所有二维数组进行聚类，获得路径交通状态；/n基于马尔科夫理论确定各种路径交通状态下的路径状态概率；/n基于卷积理论确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布；/n根据各种路径交通状态下的路径状态概率和路径行程时间分布确定总路径行程时间。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法，其特征在于，所述方法包括：
确定各路段对应的行程时间；
以两个相邻路段的行程时间为一组，构成多个二维数组；
基于混合高斯模型对所有二维数组进行聚类，获得路径交通状态；
基于马尔科夫理论确定各种路径交通状态下的路径状态概率；
基于卷积理论确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布；
根据各种路径交通状态下的路径状态概率和路径行程时间分布确定总路径行程时间。


2.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法，其特征在于，所述基于马尔科夫理论确定各种路径交通状态下的路径状态概率，具体包括：
将两相邻路段聚类得到的路径交通状态按时间顺序排列，等量分成初始状态数据集和转移状态数据集；
根据所述初始状态数据集和所述转移状态数据集构建马尔可夫模型，获得马尔可夫链；
确定各所述马尔可夫链的状态转移概率；
确定两条马尔可夫链之间的连接概率；
根据所述状态转移概率和所述连接概率确定各种路径交通状态下的路径状态概率。


3.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法，其特征在于，所述基于卷积理论确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布，具体包括：
确定各路段对应的路段行程时间分布；
基于卷积理论，根据各路段对应的路段行程时间分布确定各种路径交通状态下的路径行程时间分布。


4.根据权利要求1所述的基于马尔科夫链的路径行程时间确定方法，其特征在于，所述根据各种路径交通状态下的路径状态概率和路径行程时间分布确定总路径行程时间，具体公式为：



其中，RTTD为总路径行程时间，RTTDq为第q种路径交通状态下的路径行程时间分布，RPq为第q种路径交通状态下的路径状态概率，Q为路径交通状态的总种数。


5.一种基于马尔科夫链的路径行程时间确定系统，其特征在于，所述系统包括：
行程时间确定模块，用于确定各路段对应的行程时...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐进君，胡瑾，刘芳，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43