基于路网拓扑关系的速度预测方法、系统、介质及设备技术方案

本发明专利技术提供一种基于路网拓扑关系的速度预测方法、系统、介质及设备，所述基于路网拓扑关系的速度预测方法包括：根据路网中所有路段的端点信息，对选定区域路网建立路段的拓扑信息；在路网中选择种子路段和非种子路段；种子路段为路网中对整体预测贡献值最高的若干路段；对路网中非种子路段的一阶预测模型进行权值学习，以预测出速度变化差值；对路网的速度值进行整体预测。本发明专利技术在已有的利用交通趋势来预测速度的两步预测模型基础上，通过种子路段预测非种子路段的速度的思想，且利用了路段之间的拓扑性，通过历史数据来衡量相邻路段的速度影响程度，依据每条路段的速度变化值都被其上游路段所决定这一设想，预测得到速度变化值进而预测速度。

【技术实现步骤摘要】
基于路网拓扑关系的速度预测方法、系统、介质及设备
本专利技术属于智能交通
，涉及一种预测方法和系统，特别是涉及一种基于路网拓扑关系的速度预测方法、系统、介质及设备。
技术介绍
随着私家车的生产和使用不断增多，交通拥堵和交通事故已经成为了城市交通普遍存在的现象。而通过智能交通系统提供的路网数据、实时路况信息等，可以实施交通控制和对车辆提供及时准确的路径规划，进而缓解城市交通的拥堵和保障公共交通安全。交通速度预测可以提供城市道路上实时的速度依据，帮助智能交通系统进行交通控制和规划出行路径。交通速度预测包含时间维度的预测和空间维度的预测。时间维度的预测是利用同一路段在前几个时间跨度的速度数据来预测未来的速度，空间维度的预测是利用当前已知路段的速度信息来预测其他路段的速度。时间维度的速度预测方法较多，包括时间序列回归、机器学习预测、深度学习预测等方法，而其中DBN、CNN和LSTM等深度学习方法成为速度预测研究的热点。对于路网整体而言，城市道路的速度采集常有缺失，实时获取所有路段速度的成本较高，空间维度的速度预测就可以基于部分路段数据预测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于路网拓扑关系的速度预测方法，其特征在于，用于改进单个路段的一阶预测模型；所述基于路网拓扑关系的速度预测方法包括：/n根据路网中所有路段的端点信息，对选定区域路网建立路段的拓扑信息；/n在所述路网中选择种子路段和非种子路段；所述种子路段为所述路网中对整体预测贡献值最高的若干路段；/n对路网中所有非种子路段的一阶预测模型进行权值学习，以预测出速度变化差值；/n对所述路网的速度值进行整体预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于路网拓扑关系的速度预测方法，其特征在于，用于改进单个路段的一阶预测模型；所述基于路网拓扑关系的速度预测方法包括：
根据路网中所有路段的端点信息，对选定区域路网建立路段的拓扑信息；
在所述路网中选择种子路段和非种子路段；所述种子路段为所述路网中对整体预测贡献值最高的若干路段；
对路网中所有非种子路段的一阶预测模型进行权值学习，以预测出速度变化差值；
对所述路网的速度值进行整体预测。


2.根据权利要求1所述的基于路网拓扑关系的速度预测方法，其特征在于，在建立所有路段的拓扑信息的步骤之间，所述基于路网拓扑关系的速度预测方法还包括对选定区域路网中历史时段内的历史速度数据进行预处理。


3.根据权利要求1所述的基于路网拓扑关系的速度预测方法，其特征在于，
所述整体预测贡献值包括用于表示所述一阶预测模型中的种子数的支持特征贡献值和用于表示与所述种子路段相邻的非种子路段数量的覆盖特征贡献值。


4.根据权利要求3所述的基于路网拓扑关系的速度预测方法，其特征在于，
所述在所述路网中选择种子路段和非种子路段的步骤包括：
在所述路网中，计算每一路段的所述支持特征贡献值和所述覆盖特征贡献值的加权和；
通过最大的加权和确定所述种子路段；路网中除种子路段的剩余路段为非种子路段。


5.根据权利要求4所述的基于路网拓扑关系的速度预测方法，其特征在于，
在执行在所述路网中选择种子路段和非种子路段的步骤之后，所述基于路网拓扑关系的速度预测方法还包括：
将选择好的种子路段的标记更新为已知标记，其估计等级更新为0。


6.根据权利要求5所述的基于路网拓扑关系的速度预测方法，其特征在于，所述对路网中所有非种子路段的一阶预测模型进行权值学习的步骤包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋昌俊，闫春钢，张亚英，丁志军，邱夏羽，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31