一种车流路径分布信息的处理方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车流路径分布信息的处理方法、装置及电子设备，该处理方法包括：获取预设区域在下一时段的预测车流路径分布信息；获取预设区域在下一时段对应的预测车流路径分布类；根据预测车流路径分布类修正预测车流路径分布信息，以使修正后的预测车流路径分布信息属于预测车流路径分布类。

【技术实现步骤摘要】
一种车流路径分布信息的处理方法、装置及电子设备
本专利技术涉及交通控制
，更具体地，涉及一种车流路径分布信息的处理方法、一种车流路径分布信息的处理装置、一种电子设备、及一种计算机可读介质。
技术介绍
交通区域在未来的交通需求可以是通过预测的车流路径分布信息中获得。车流路径分布信息包括该交通区域中的路径、及经过每一路径的车流量值。其中，路径可以是交通路网上的一个路段序列。目标时段的车流路径分布可能与本交通区域中的当前车流路径分布信息、该交通区域周边的车流路径分布信息、时间、日期、天气等因素都有关系。现有技术中通常是针对交通区域中的每个路径建立一个回归模型，得到每个路径的预测车流量值，并将每个路径的预测车流量值进行组合叠加，构成对交通区域在目标时段的车流路径分布信息的预测。但是，这种预测方式没有考虑预设区域的整体因素，容易导致误差的积累，使得组合得到的车流路径分布信息可能会与实际偏差很大。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是提供一种预测预设区域在未来的车流路径分布信息的新技术方案。根据本专本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车流路径分布信息的处理方法，其中，包括：/n获取预设区域在目标时段的预测车流路径分布信息；所述车流路径分布信息包括所述预设区域中路径、及在对应时段内经过各个路径的车流量值；/n获取所述预设区域在所述目标时段对应的预测车流路径分布类；其中，所述车流路径分布类包括针对至少一个历史时段的车流路径分布信息进行聚类得到的聚类结果；/n根据所述预测车流路径分布类修正所述预测车流路径分布信息，以使修正后的预测车流路径分布信息属于所述预测车流路径分布类。/n

【技术特征摘要】
1.一种车流路径分布信息的处理方法，其中，包括：
获取预设区域在目标时段的预测车流路径分布信息；所述车流路径分布信息包括所述预设区域中路径、及在对应时段内经过各个路径的车流量值；
获取所述预设区域在所述目标时段对应的预测车流路径分布类；其中，所述车流路径分布类包括针对至少一个历史时段的车流路径分布信息进行聚类得到的聚类结果；
根据所述预测车流路径分布类修正所述预测车流路径分布信息，以使修正后的预测车流路径分布信息属于所述预测车流路径分布类。


2.根据权利要求1所述的处理方法，其中，所述获取预设区域在目标时段的预测车流路径分布信息的步骤包括：
获取所述预设区域内的路径；
分别获取在目标时段经过每条路径的预测车流量值；
根据在所述目标时段经过每条路径的预测车流量值，获取所述预设区域在目标时段的预测车流路径分布信息。


3.根据权利要求2所述的处理方法，其中，将所述预设区域内的每条路径轮流作为目标路径，
获取在目标时段经过所述目标路径的预测车流量值的步骤包括：
获取选定的第一特征向量，其中，所述第一特征向量包括影响所述目标路径在目标时段的车流量值的多个第一特征；所述多个第一特征包括第一交通特征和第一环境特征；
获取所述第一特征向量与经过所述目标路径的车流量值之间的第一映射函数；
根据所述第一映射函数、及所述第一特征向量在当前时段的向量值，获得在目标时段经过所述目标路径的预测车流量值。


4.根据权利要求3所述的处理方法，其中，所述第一交通特征包括所述预设区域的车流路径分布信息、及所述预设区域周边的车流路径分布信息中的至少一项；和/或，所述第一环境特征包括时间、日期、天气中的至少一项。


5.根据权利要求3所述的处理方法，其中，所述获取所述第一特征向量与经过所述目标路径的车流量值之间的第一映射函数的步骤包括：
根据历史车流轨迹获取第一训练样本，其中，每个第一训练样本包括与所述目标路径匹配的历史车流轨迹；
根据所述第一训练样本的所述第一特征向量的向量值、与所述第一训练样本对应的经过所述目标路径的实际车流量值，训练得到所述第一映射函数。


6.根据权利要求5所述的处理方法，其中，所述处理方法还包括：
获取所述目标时段内与所述目标路径匹配的实际车流轨迹，作为新的第一训练样本；
根据所述新的第一训练样本的所述第一特征向量的向量值、及新的第一训练样本所对应的在所述目标时段内经过所述目标路径的实际车流量值，修正所述第一映射函数。


7.根据权利要求1所述的处理方法，其中，所述获取所述预设区域在所述目标时段对应的预测车流路径分布类之前还包括：
获取所述预设区域在多个历史时段内的车流路径分布信息，作为历史车流路径分布信息；
对多个所述历史车流路径分布信息进行聚类，得到至少一个车流路径分布类；
所述获取所述预设区域在目标时段对应的预测车流路径分布类包括：从所述至少一个车流路径分布类中，获取所述预设区域在目标时段对应的车流路径分布类，作为所述预测车流路径分布类。


8.根据权利要求7所述的处理方法，其中，所述对多个所述历史车流路径分布信息进行聚类，得到至少一个所述车流路径分布类的步骤包括：
确定每条路径所包含的路段数；
根据每个历史车流路径分布信息，确定对应历史时段内经过每条路径的车流量值；
根据每条路径所包含的路段数、及每个历史时段内经过对应路径的车流量值，确定每两个历史车流路径分布信息之间的距离；
根据每两个历史车流路径分布信息之间的距离，对多个所述历史车流路径分布信息进行聚类，得到至少一个所述车流路径分布类。


9.根据权利要求8所述的处理方法，其中，所述根据每条路径所包含的路段数、及每个历史时段内经过对应路径的车流量值，确定每两个历史车流路径分布信息之间的距离的步骤包括：
根据每条路径所包含的路段数、及每个历史时段内经过对应路径的车流量值，确定每个历史车流路径分布信息对应的路段流量和；其中，所述路段流量和为在对应时段内经过每个路段的车流量值的总和；
根据每条路径所包含的路段数、及每个历史时段内经过对应路径的车流量值，确定每两个历史车流路径分布信息对应的路段流量差；其中，所述路段流量差为对应两个时段内经过每个路段的车流量值的差异的总和；
根据每个历史车流路径分布信息对应的路段流量和、及每两个历史车流路径分布信息对应的路段流量差，确定每两个历史车流路径分布信息之间的距离。


10.根据权利要求8所述的处理方法，其中，所述根据每两个历史车流路径分布信息之间的距离，对多个所述历史车流路径分布信息进行聚类，得到至少一个所述车流路径分布类的步骤包括：
将每个车流路径分布信息作为一个节点，根据每两个节点之间的距离构建关系图；
根据每两个节点之间的距离，将所述关系图拆分为至少一个子图；
获得与每个子图一一对应的车流路径分布类，并将每个子图中包含的节点所对应的车流路径分布信息划分至对应车流路径分布类中。


11.根据权利要求10...

【专利技术属性】
技术研发人员：张欣，茅嘉磊，杨磊，肖楠，贺亚静，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY