基于网络分区的交通预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于网络分区的交通预测方法、装置、设备及存储介质，属于交通预测技术领域。本发明专利技术的基于网络分区的交通预测方法包括获取交通时空数据；对交通时空数据进行图建模及表征处理，得到交通网络图及数据表征；利用与交通时空数据融合后的网络分区模型对交通网络图进行分区处理，得到多个子网络分区；利用预设的交通预测模型对每一子网络分区的数据进行学习和预测，得到分区预测数据；对分区预测数据进行汇总，得到全网络交通预测数据。这种基于网络分区的交通预测方法能够提高对交通预测的准确性。对交通预测的准确性。对交通预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于网络分区的交通预测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及交通预测
，尤其涉及一种基于网络分区的交通预测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，常常采用神经网络模型来对交通进行预测，而相关技术中的神经网络模型在对交通进行预测时，往往只能关注于神经网络中的隐含拓扑结构，具有一定的局限性，影响预测精度，因此，如何提供一种基于网络分区的交通预测方法，实现对交通的精确预测，成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种基于网络分区的交通预测方法，能够提高对交通预测的准确性。
[0004]本专利技术还提出一种基于网络分区的交通预测装置。
[0005]本专利技术还提出一种基于网络分区的交通预测设备。
[0006]本专利技术还提出一种计算机可读存储介质。
[0007]根据本专利技术的第一方面实施例的基于网络分区的交通预测方法，包括：
[0008]获取交通时空数据；
[0009本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于网络分区的交通预测方法，其特征在于，包括：获取交通时空数据；对所述交通时空数据进行图建模及表征处理，得到交通网络图及数据表征；利用与所述交通时空数据融合后的网络分区模型对所述交通网络图进行分区处理，得到多个子网络分区；利用预设的交通预测模型对每一子网络分区的数据进行学习和预测，得到分区预测数据；对所述分区预测数据进行汇总，得到全网络交通预测数据。2.根据权利要求1所述的基于网络分区的交通预测方法，其特征在于，所述对所述交通时空数据进行图建模及表征处理，得到交通网络图及数据表征，包括：根据获取到的测量传感器位置，生成图节点；根据预设的边预测条件对所述图节点进行边预测处理，得到交通有向边；根据所述交通有向边对所述交通时空数据进行图表示，得到交通网络图。3.根据权利要求1所述的基于网络分区的交通预测方法，其特征在于，所述利用与所述交通时空数据融合后的网络分区模型对所述交通网络图进行分区处理，得到多个子网络分区，包括：获取交通网络图中的目标节点集；计算所述目标节点集的最短路径；根据预设的速度观测时间段和所述最短路径，得到速度值；根据所述速度值和预设的边缘匹配算法对所述交通网络图进行分区预处理，得到初始交通网络分区；对所述初始交通网络分区进行细化处理，得到多个子网络分区。4.根据权利要求3所述的基于网络分区的交通预测方法，其特征在于，所述计算所述目标节点集的最短路径，包括：对所述目标节点集的目标节点进行随机配对，得到目标节点对；计算每一目标节点对的实际路径；根据实际路径的大小，得到最短路径。5.根据权利要求3所述的基于网络分区的交通预测方法，其特征在于，所述根据预设的速度观测时间段和所述最短路径，得到速度值，包括：根据所述速度观测时间段和所述最短路径，计算速度均值；采用线性加权聚合法对所述速度均值进行离散化处理，得到所述速度值。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：余剑峤，张晨涵，张舒昱，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：