一种交通数据预测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种交通数据预测方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，其中，方法包括：获取多个周期内监测到的交通数据，根据各所述历史周期与所述目标周期的时间间隔，从所述至少一历史周期中确定参考周期，根据所述目标周期中已采样的第一时刻的交通数据，以及所述参考周期中对应时刻的交通数据，确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度，根据所述目标周期内待预测的第二时刻，从所述参考周期中获取对应所述第二时刻的参考交通数据，根据所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度，以及所述参考周期中的所述参考交通数据，预测所述目标周期内所述第二时刻的交通数据。提高了对目标周期交通数据的预测准确度。提高了对目标周期交通数据的预测准确度。提高了对目标周期交通数据的预测准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种交通数据预测方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及智能交通
，具体涉及一种交通数据预测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]对于交通数据的预测是智能交通技术中重要的一个环节，准确的交通数据预测，有助于及时采取适当的交通控制手段，使得交通更加有序。
[0003]但是道路交通系统是时变、复杂的非线性系统，不仅包括自然界因素，如季节、气候等，而且包括各种人为因素，如交通事故、突发事件及司机心理状态等，影响着对道路交通数据实时准确的预测。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种交通数据预测方法、装置及电子设备。
[0005]为此，本申请的第一个目的在于提出一种交通数据预测方法，通过将历史周期交通数据与目标周期数据的比较，从历史周期中选取符合要求的参考周期交通数据，从而实现对目标周期交通数据的预测，不仅保持了历史周期交通数据的特性，而且操作简便，预测准确度高。
[0006]本申请的第二个目的在于提出一种交通数据预测装置。
[0007]本申请的第三个目的在于提出一种电子设备。
[0008]本申请的第四个目的在于提出一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质。
[0009]本申请的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
[0010]为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种交通数据预测方法，包括：
[0011]获取多个周期内监测到的交通数据，其中，所述多个周期包括目标周期，以及所述目标周期之前的至少一历史周期；
[0012]根据各所述历史周期与所述目标周期的时间间隔，从所述至少一历史周期中确定参考周期；
[0013]根据所述目标周期中已采样的第一时刻的交通数据，以及所述参考周期中对应时刻的交通数据，确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度；
[0014]根据所述目标周期内待预测的第二时刻，从所述参考周期中获取对应所述第二时刻的参考交通数据；
[0015]根据所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度，以及所述参考周期中的所述参考交通数据，预测所述目标周期内所述第二时刻的交通数据。
[0016]为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种交通数据预测装置，包括：
[0017]获取模块，用于获取多个周期内监测到的交通数据，其中，所述多个周期包括目标周期，以及所述目标周期之前的至少一历史周期；
[0018]筛选模块，用于根据各所述历史周期与所述目标周期的时间间隔，从所述至少一历史周期中确定参考周期；
[0019]执行模块，用于根据所述目标周期中已采样的第一时刻的交通数据，以及所述参考周期中对应时刻的交通数据，确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度；
[0020]匹配模块，用于根据所述目标周期内待预测的第二时刻，从所述参考周期中获取对应所述第二时刻的参考交通数据；
[0021]预测模块，用于根据所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度，以及所述参考周期中的所述参考交通数据，预测所述目标周期内所述第二时刻的交通数据。
[0022]为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：
[0023]至少一个处理器；以及
[0024]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0025]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的方法。
[0026]为达上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如第一方面所述的方法。
[0027]为达上述目的，本申请第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
[0028]本申请实施例所提供的技术方案可以实现如下的有益效果：
[0029]获取多个周期内监测到的交通数据，其中，所述多个周期包括目标周期，以及所述目标周期之前的至少一历史周期，根据各所述历史周期与所述目标周期的时间间隔，从所述至少一历史周期中确定参考周期，根据所述目标周期中已采样的第一时刻的交通数据，以及所述参考周期中对应时刻的交通数据，确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度，根据所述目标周期内待预测的第二时刻，从所述参考周期中获取对应所述第二时刻的参考交通数据，根据所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度，以及所述参考周期中的所述参考交通数据，预测所述目标周期内所述第二时刻的交通数据。通过根据目标周期中已采集的交通数据，从历史周期中选取对于目标周期有参考性的参考周期交通数据，从而根据参考周期中的交通数据对目标周期交通数据的预测，预测准确度高。
[0030]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0031]附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
[0032]图1为本申请实施例所提供的一种交通数据预测方法的流程示意图；
[0033]图2为本申请实施例所提供的另一种交通数据预测方法的流程示意图；
[0034]图3为本申请实施例所提供的一种交通数据预测装置的结构示意图；
[0035]图4为本申请实施例所提供的示例电子设备400的示意性框图。
具体实施方式
[0036]以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种
细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0037]图1为本申请实施例提供的一种交通数据预测方法的流程示意图。
[0038]如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0039]步骤101，获取多个周期内监测到的交通数据，其中，所述多个周期包括目标周期，以及所述目标周期之前的至少一历史周期。
[0040]这里，所述多个周期内监测到的交通数据，是通过视频感知设备获取的，通过将所述视频感知设备与交通信号灯设备连接，从而实现道路交通流量与交通信号灯的灯态信息强绑定，无需将信号灯的控制时钟与视频感知设备进行时钟对齐。所述视频感知设备获取到的交通数据会存储在预置的数据库中。当外界需要提取目标道路的交通信息时，直接可以从所述数据库中提取所需要的交通数据。所述交通数据包含当前与历史的各个时间段的实时交通数据。其中，作为一种可能的实现方式，交通数据包括多个指标取值，例如：流量、饱和度和路口通行时间等等。
[0041]这里，所述周期是相对采样点而言的，依据历史的经验，只需采集当前时刻之前各周期4个采样点的交本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通数据预测方法，包括：获取多个周期内监测到的交通数据，其中，所述多个周期包括目标周期，以及所述目标周期之前的至少一历史周期；根据各所述历史周期与所述目标周期的时间间隔，从所述至少一历史周期中确定参考周期；根据所述目标周期中已采样的第一时刻的交通数据，以及所述参考周期中对应时刻的交通数据，确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度；根据所述目标周期内待预测的第二时刻，从所述参考周期中获取对应所述第二时刻的参考交通数据；根据所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度，以及所述参考周期中的所述参考交通数据，预测所述目标周期内所述第二时刻的交通数据。2.根据权利要求1所述的交通数据预测方法，其中，所述根据所述目标周期中已采样的第一时刻的交通数据，以及所述参考周期中对应时刻的交通数据，确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度，包括：根据所述目标周期中多个所述第一时刻的交通数据，确定所述目标周期的状态向量；根据所述参考周期中对应所述多个第一时刻的交通数据，确定所述参考周期的状态向量；根据所述目标周期的状态向量与所述参考周期的状态向量之间的向量距离，确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度。3.根据权利要求2所述的交通数据预测方法，其中，所述交通数据包括流量和饱和度，所述根据所述目标周期的状态向量与所述参考周期的状态向量之间的向量距离，确定所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度之前，还包括：根据各所述历史周期的流量，确定前后历史周期之间所述流量的第一相关系数；根据各所述历史周期的饱和度，确定前后历史周期之间所述饱和度的第二相关系数；根据所述目标周期的状态向量与所述参考周期的所述状态向量之间对应所述流量部分的差异、对应所述饱和度部分的差异，以及所述第一相关系数和第二相关系数，确定所述向量距离。4.根据权利要求1所述的交通数据预测方法，其中，所述根据各所述历史周期与所述目标周期的时间间隔，从所述至少一历史周期中确定参考周期，包括：从距离所述目标周期最近的历史周期开始，选取目标个数的所述历史周期作为所述参考周期。5.根据权利要求4所述的交通数据预测方法，其中，所述从距离所述目标周期最近的历史周期开始，选取目标个数的所述历史周期作为所述参考周期之前，还包括：获取各所述历史周期的数据预测误差；根据各所述历史周期中，所述数据预测误差处于设定误差范围内的历史周期个数，确定所述目标个数。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的交通数据预测方法，其中，所述根据所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度，以及所述参考周期中的所述参考交通数据，预测所述目标周期内所述第二时刻的交通数据，包括：
根据所述目标周期与所述参考周期之间的数据相似度，确定所述参考周期的权重，其中，所述权重与所述数据相似度之间为反向关系；根据所述参考周期的权重，对所述参考周期中的所述参考交通数据进行加权，以预测出所述目标周期内所述第二时刻的交通数据。7.一种交通数据预测装置，包括：获取模块，用于获取多个周期内监测到的交通数据，其中，所述多个周期包括目标周期，以及所述目标周期之...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐琪琪，
申请(专利权)人：阿波罗智联北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：