预计到达时间的预测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种预计到达时间的预测方法、装置和电子设备，涉及计算机技术领域，尤其涉及地图导航、智能交通技术领域。该方法包括：接收预计到达时间的预测请求，根据所述预测请求中的位置信息确定请求的路径，根据所述预测请求中的时间信息，在挖掘数据中查询所述路径在对应时间片内的通行时间作为预测结果，所述挖掘数据为预先根据历史轨迹数据的稀疏程度对历史通行时间挖掘得到。本公开技术方案基于历史轨迹数据对ETA进行了优化，可以提高ETA预测结果的准确率，尤其适用于轨迹稀疏的区域，提升了用户体验。提升了用户体验。提升了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
预计到达时间的预测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及地图导航、智能交通


技术介绍

[0002]现有的地图导航场景下，ETA(Estimated Time of Arrival，预计到达时间)是一项非常重要的功能，可以帮助用户进行行前决策，其准确性是影响用户体验的重要因素。目前，对于轨迹密集的区域，采用大数据结合机器学习的方法可以很好地预测ETA。
[0003]但是，对于轨迹非常稀疏的区域，上述方法则无法适用，通常情况下使用道路的静态限速以及红绿灯规则来预估每条路线的通行时间。这种手段的缺陷是计算结果不会随着道路通行能力的变化而变化，且由于静态限速为最高时速以致预估的通行时间比实际需要时间短很多，ETA结果出现较大偏差，严重影响用户体验。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种预计到达时间的预测方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种预计到达时间的预测方法，包括：
[0006]接收预计到达时间的预测请求；
[0007]根据所述预测请求中的位置信息确定请求的路径；
[0008]根据所述预测请求中的时间信息，在挖掘数据中查询所述路径在对应时间片内的通行时间作为预测结果；
[0009]其中，所述挖掘数据为预先根据历史轨迹数据的稀疏程度对历史通行时间挖掘得到。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种预计到达时间的预测装置，包括：
[0011]确定模块，用于根据所述预测请求中的位置信息确定请求的路径；
[0012]预测模块，用于根据所述预测请求中的时间信息，在挖掘数据中查询所述路径在对应时间片内的通行时间作为预测结果；
[0013]其中，所述挖掘数据为预先根据历史轨迹数据的稀疏程度对历史通行时间挖掘得到。
[0014]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0015]至少一个处理器；以及
[0016]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0017]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本公开任一实施例中的方法。
[0018]根据本公开的另一方面，提供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本公开任一实施例中的方法。
[0019]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所
述计算机程序/指令被处理器执行时实现本公开任一实施例中的方法。
[0020]本公开实施例的技术方案基于历史轨迹数据对ETA进行了优化，可以提高ETA预测结果的准确率，不仅可以适用于轨迹密集的区域，而且还能适用于轨迹稀疏的区域，应用更广泛，提升了用户体验。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开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
[0022]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0023]图1是根据本公开一实施例中预计到达时间的预测方法示意图；
[0024]图2是根据本公开一实施例中预计到达时间的预测方法示意图；
[0025]图3是根据本公开一实施例中预计到达时间的预测方法示意图；
[0026]图4是根据本公开一实施例中数据挖掘的流程示意图；
[0027]图5是根据本公开一实施例中一条路径单位时间片内的数据挖掘流程示意图；
[0028]图6是根据本公开一实施例中预计到达时间的预测装置框图；
[0029]图7是根据本公开一实施例中预计到达时间的预测装置框图；
[0030]图8是用来实现本公开实施例的预计到达时间的预测方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0031]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围和精神。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。
[0032]本公开实施例的技术方案应用于ETA预测场景，包括但不限于地图导航、智能交通、调度控制等应用。本公开实施例中的ETA预测可以由任一电子设备发起请求，包括但不限于计算机、移动终端、笔记本电脑等等。ETA预测即预估一条线路所需的通行时间，通常是指由当前位置到达目的地所需花费的时间，该通行时间可以为车辆的通行时间，也可以为其他交通工具的通行时间，如船舶、航空器等等，具体不限定。其中，该线路可以包括一条或多条路径(link)。本公开实施例中，路径是指导航或地图应用中道路的最小单位。当请求预测的线路包括多条路径时，可以通过预测其中每一条路径的ETA，然后再求和从而得到整条线路的ETA。本公开实施例基于历史轨迹数据对ETA进行了优化，可以提高ETA预测结果的准确率，不仅可以适用于轨迹密集的区域，而且还能适用于轨迹稀疏的区域，应用更广泛，提升了用户体验。
[0033]图1为本公开一实施例中预计到达时间的预测方法示意图。如图1所示，该方法包括：
[0034]S101：接收预计到达时间的预测请求；
[0035]S102：根据预测请求中的位置信息确定请求的路径；
[0036]S103：根据预测请求中的时间信息，在挖掘数据中查询该路径在对应时间片内的通行时间作为预测结果；其中，挖掘数据为预先根据历史轨迹数据的稀疏程度对历史通行
时间挖掘得到。
[0037]本公开实施例中，预测请求中通常包括位置信息和时间信息，位置信息包括但不限于当前位置和目的地，时间信息包括但不限于当前时刻。
[0038]本公开实施例中，历史轨迹数据为一定时间范围内真实的历史通行数据，至少包括历史通行时间，进一步地还可以包括通行时刻、时间片或link ID中的至少一种等等。其中，上述时间范围可以根据需要设置，如半年、8个月或一年等等，具体不限定。
[0039]本公开实施例的技术方案基于历史轨迹数据的稀疏程度得到挖掘数据，根据挖掘数据对ETA进行了优化，可以提高ETA预测结果的准确率，不仅可以适用于轨迹密集的区域，而且还能适用于轨迹稀疏的区域，应用更广泛，提升了用户体验。
[0040]在一种实施方式中，S103可以包括：
[0041]在请求的路径为多条的情况下，获取预测请求包含的当前时刻；
[0042]对于第一条路径，在挖掘数据中查询第一条路径在当前时刻对应时间片内的通行时间作为第一条路径的预测结果；
[0043]对于其余路径，根据当前时刻和已得到的预测结果确定对应的时间片，在挖掘数据中查询其余路径在确定的时间片内的通行时间作为其余路本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预计到达时间的预测方法，包括：接收预计到达时间的预测请求；根据所述预测请求中的位置信息确定请求的路径；根据所述预测请求中的时间信息，在挖掘数据中查询所述路径在对应时间片内的通行时间作为预测结果；其中，所述挖掘数据为预先根据历史轨迹数据的稀疏程度对历史通行时间挖掘得到。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述预测请求中的时间信息，在挖掘数据中查询所述路径在对应时间片内的通行时间作为预测结果，包括：在所述请求的路径为多条的情况下，获取所述预测请求包含的当前时刻；对于第一条路径，在挖掘数据中查询所述第一条路径在所述当前时刻对应时间片内的通行时间作为所述第一条路径的预测结果；对于其余路径，根据所述当前时刻和已得到的预测结果确定对应的时间片，在所述挖掘数据中查询所述其余路径在所述确定的时间片内的通行时间作为所述其余路径的预测结果。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对于其余路径，根据所述当前时刻和已得到的预测结果确定对应的时间片，在所述挖掘数据中查询所述其余路径在所述确定的时间片内的通行时间作为所述其余路径的预测结果，包括：将其余路径中的每一条路径依次作为当前路径，对所述当前时刻和所述当前路径前的所有路径的预测结果求和，将求和结果对应的时刻所属的时间片确定为所述当前路径对应的时间片，在所述挖掘数据中查询所述当前路径在所述确定的时间片内的通行时间作为所述当前路径的预测结果。4.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述预测请求中的时间信息，在挖掘数据中查询所述路径在对应时间片内的通行时间作为预测结果，包括：根据所述预测请求中的时间信息，在第一挖掘数据中查询所述路径在对应时间片内的通行时间；在查询到所述通行时间的情况下，将所述通行时间作为预测结果；在未查询到所述通行时间的情况下，根据所述预测请求中的时间信息，在第二挖掘数据中查询所述路径在对应时间片内的通行时间作为预测结果；其中，所述第一挖掘数据的挖掘精度高于所述第二挖掘数据的挖掘精度。5.根据权利要求1所述的方法，还包括：获取指定时间范围内的历史轨迹数据；根据预设阈值和所述历史轨迹数据中历史轨迹的数目，对所述历史轨迹数据中的历史通行时间进行挖掘得到所述挖掘数据。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据预设阈值和所述历史轨迹数据中历史轨迹的数目，对所述历史轨迹数据中的历史通行时间进行挖掘得到所述挖掘数据，包括：在所述历史轨迹数据中历史轨迹的数目符合第一阈值的情况下，基于第一通行规则划分的时间片，对所述历史轨迹数据中的历史通行时间进行挖掘得到第一挖掘数据；在所述历史轨迹数据中历史轨迹的数目不符合所述第一阈值的情况下，基于第二通行规则划分的时间片，对所述历史轨迹数据中的历史通行时间进行挖掘得到第二挖掘数据；
其中，所述第一通行规则划分的时间片精度高于所述第二通行规则划分的时间片精度。7.根据权利要求6所述的方法，还包括：在所述历史轨迹数据中历史轨迹的数目不符合所述第一阈值的情况下，获取历史预测路况数据，基于所述第一通行规则划分的时间片，对所述历史预测路况数据中的历史预测通行时间进行挖掘得到第一挖掘数据。8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述在所述历史轨迹数据中历史轨迹的数目符合第一阈值的情况下，基于第一通行规则划分的时间片，对所述历史轨迹数据中的历史通行时间进行挖掘得到第一挖掘数据，包括：按照第一通行规则划分时间片；对于所述历史轨迹数据中的每一条路径，在所述第一通行规则划分的每一个时间片内，比较当前时间片内历史轨迹的数目与第一阈值；在所述历史轨迹的数目大于所述第一阈值的情况下，对所述当前时间片内当前路径的所有历史通行时间进行挖掘，得到所述当前路径在所述当前时间片内的通行时间，将其作为第一挖掘数据。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述在所述历史轨迹数据中历史轨迹的数目不符合所述第一阈值的情况下，基于第二通行规则划分的时间片，对所述历史轨迹数据中的历史通行时间进行挖掘得到第二挖掘数据，包括：在所述历史轨迹的数目小于或等于所述第一阈值的情况下，比较所述历史轨迹的数目与第二阈值；在所述历史轨迹的数目大于第二阈值的情况下，按照第二通行规则划分时间片，确定所述当前时间片在所述第二通行规则中所对应的新时间片，对所述新时间片内所述当前路径的所有历史通行时间进行挖掘，得到所述当前路径在所述当前时间片内的通行时间，将其作为第二挖掘数据。10.根据权利要求6
‑
9中任一项所述的方法，其中，所述第一通行规则按照早高峰和晚高峰的通行规律划分时间片，所述第二通行规则按照工作日和休息日的通行规律划分时间片。11.一种预计到达时间的预测装置，包括：接收模块，用于接收预计到达...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟民，林金柱，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：