【技术实现步骤摘要】
基于车辆行程、驾驶行为和交通信息的行程预测模型
本专利技术属于智能交通
,尤其是涉及一种基于车辆行程、驾驶行为和交通信息的行程预测模型。
技术介绍
随着科学技术的不断进步,人工智能的发展也逐渐成熟,针对车辆的行程轨迹进行预测具有非常重要的意义,但是以目前的现有技术针对行程轨迹的预测准确性较低,有鉴于此,本专利申请提供了一种基于车辆行程、驾驶行为和交通信息的行程预测模型,可以较为准确的给出行程预测结果。
技术实现思路
有鉴于此,为了克服上述缺陷,本专利技术旨在提出一种基于车辆行程、驾驶行为和交通信息的行程预测模型。为达到上述目的,本专利技术的技术方案是这样实现的:一种基于车辆行程、驾驶行为和交通信息的行程预测模型,包括:S1、数据采集和选择;S2、进行数据清洗;S3、数据脱单标准化处理;S4、针对不同的行程进行对比,得出预选择;进一步的,所述步骤S1的具体执行方法如下:数据采集包括采集车辆行程数据、驾驶行为数据、交通信息数据;所述车辆行程数据用于获取车辆的形式信息;所述驾驶行为数据用于判断是否为车主驾驶;所述交通信息数据用于判断最佳形式路径。进一步的,所述车辆行程数据包括行驶速度、总行驶里程、本次驾驶的行驶里程、车辆剩余油量。进一步的,所述驾驶行为为车主的驾驶习惯,包括驾驶速度、车辆与实线或者虚线的间距连续分布情况,主要用于判断是否为车主本人驾驶。进一步的,所述交通信息数据包括该区域 ...
【技术保护点】
1.基于车辆行程、驾驶行为和交通信息的行程预测模型,其特征在于,包括:/nS1、数据采集和选择;/nS2、进行数据清洗;/nS3、数据脱单标准化处理;/nS4、针对不同的行程进行对比,得出预选择。/n
【技术特征摘要】
1.基于车辆行程、驾驶行为和交通信息的行程预测模型,其特征在于,包括:
S1、数据采集和选择;
S2、进行数据清洗;
S3、数据脱单标准化处理;
S4、针对不同的行程进行对比,得出预选择。
2.根据权利要求1所述的基于车辆行程、驾驶行为和交通信息的行程预测模型,其特征在于,所述步骤S1的具体执行方法如下:
数据采集包括采集车辆行程数据、驾驶行为数据、交通信息数据;
所述车辆行程数据用于获取车辆的形式信息;
所述驾驶行为数据用于判断是否为车主驾驶;
所述交通信息数据用于判断最佳形式路径。
3.根据权利要求2所述的基于车辆行程、驾驶行为和交通信息的行程预测模型,其特征在于:所述车辆行程数据包括行驶速度、总行驶里程、本次驾驶的行驶里程、车辆剩余油量。
4.根据权利要求2所述的基于车辆行程、驾驶行为和交通信息的行程预测模型,其特征在于:所述驾驶行为为车主的驾驶习惯,包括驾驶速度...
【专利技术属性】
技术研发人员:王明君,朱祥朋,杜定义,
申请(专利权)人:四川万网鑫成信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:四川;51
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