交通需求预测方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请涉及智慧交通技术领域，具体提供一种交通需求预测方法、装置和电子设备，旨在解决采用“四阶段法”进行交通需求的预测时准确性低、覆盖范围小、应用能力差以及研究空间尺度小的问题。为此目的，本申请的交通需求预测方法包括：获取目标区域预设历史时间段内的居民出行数据，以及目标区域的地理信息数据；根据居民出行数据和地理信息数据，对目标时间段内目标区域的居民出行率进行预测，得到第一居民出行率；根据居民出行数据和第一居民出行率，预测目标时间段内目标区域的交通需求量。本申请能够采用大量的出行数据和大的范围区域数据预测到的第一居民出行率预测交通需求量，有效地提高交通需求量预测的精确度和稳定性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
交通需求预测方法、装置和电子设备


[0001]本申请涉及智慧交通
，具体涉及一种交通需求预测方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]近年来，随着社会经济的快速发展，城市人口快速增加，城市规模不断扩展，车辆也在不断的增长，使得城市交通拥堵日益恶化，尤其在早晚高峰期间的交通拥堵最为严重，给城市交通系统带来巨大的压力。
[0003]相关技术中，往往是采用“四阶段法”进行交通需求的预测，在预测的过程中，对居民出行数据的获取，只能通过问卷调查的方式获取，准确性低、覆盖范围小；而且，通过这种预测方法只能对城市全体居民出行进行分析，针对性应用能力差，预测准确度低，不能发挥城市交通模型中模拟模型、集聚模型、分散模型的优势，导致研究空间尺度较小，精度不足，特别是在市区和市域空间尺度的模拟与预测效力难以达到预期效果。

技术实现思路

[0004]为解决以上问题，本申请提供一种交通需求预测方法、装置和电子设备，通过获取目标区域预设历史时间段内的居民出行数据，以及目标区域的地理信息数据，其中，地理信息数据包括目标区域的地图中划分出的多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通需求预测方法，其特征在于，包括：获取目标区域预设历史时间段内的居民出行数据，以及所述目标区域的地理信息数据，其中，所述地理信息数据包括所述目标区域的地图中划分出的多个网格，所述居民出行数据中包括各类人群的出行数据；根据所述居民出行数据和所述地理信息数据，对目标时间段内所述目标区域的居民出行率进行预测，得到第一居民出行率，其中，所述第一居民出行率包括所述目标时间段内每个网格内每类人群的第二居民出行率；根据所述居民出行数据和所述第一居民出行率，预测所述目标时间段内所述目标区域的交通需求量。2.根据权利要求1所述的交通需求预测方法，其特征在于，所述根据所述居民出行数据和所述地理信息数据，对目标时间段内所述目标区域的居民出行率进行预测，得到第一居民出行率，包括：基于所述居民出行数据，获取第一网格内第一类人群在所述历史时间段内的历史居民出行率，以及所述第一网格在所述目标时间段内居民经济属性，其中，所述第一网格为所述多个网格中的任意一个，所述第一类人群为所述各类人群中的任意一类，所述居民经济属性性包括职住关系系数和房价中的至少一个；基于所述地理信息数据，获取所述第一网格在所述目标时间段内的地理经济属性，所述地理经济属性包括可达性、用地混合度指数、道路网络密度、道路交叉口密以及公交站个数中的至少一个；基于所述历史居民出行率、所述居民经济属性和地理经济属性，对所述第一网格内第一类人群在所述目标时间段内的居民出行率进行预测，得到所述第二居民出行率。3.根据权利要求2所述的交通需求预测方法，其特征在于，所述基于所述历史居民出行率、所述居民经济属性和地理经济属性，对所述第一网格内第一类人群在所述目标时间段内的居民出行率进行预测，得到所述第二居民出行率，包括：基于所述历史居民出行率、所述居民经济属性和地理经济属性，通过以下公式计算所述第二居民出行率：其中，表示所述目标区域的第r个网格中第m类人群在所述目标时间段ft内的第二居民出行率，表示所述目标区域的第r个网格中第m类人群在所述历史时间段ht内的历史居民出行率，表示所述目标区域的第r个网格在所述目标时间段ft内的可达性，表示所述目标区域的第r个网格在所述目标时间段ft内的用地混合度指数，表示所述目标区域的第r个网格在所述目标时间段ft内的道路网络密度，表示所述目标区域的第r个网格在所述目标时间段ft内的道路交叉口密，表示所述目标区域的第r个网格在所述目标时间段ft内的公交站个数，表示第r个网格在所述目标时间段ft内的职住
关系系数，表示第r个网格在所述目标时间段ft内的房价，表示预测系数。4.根据权利要求1所述的交通需求预测方法，其特征在于，所述居民出行数据包括居民出行轨迹，所述根据所述居民出行数据和所述第一居民出行率，预测所述目标时间段内所述目标区域的交通需求量，包括：对所述居民出行数据按照所述居民出行轨迹进行分类，得到多条居民出行链；根据所述居民出行数据及所述目标时间段内每个网格内每类人群的第二居民出行率，分别预测选择各条居民出行链的第一出行人数；利用选择各条居民出行链的第一出行人数，预测所述目标时间段内所述目标区域的交通需求量。5.根据权利要求4所述的交通需求预测方法，其特征在于，所述根据所述居民出行数据及所述目标时间段内每个网格内每类人群的第二居民出行率，分别预测选择各条居民出行链的第一出行人数，包括：基于所述居民出行数据，获取第一网格内第一类人群在所述历史时间段内选择第一居民出行链的历史出行量月平均分布概率，以及所述第一网格内所述第一类人群在所述历史时间段内的历史人口数量，其中，所述第一网格为所述多个网格中的任意一个，所述第一类人群为所述各类人群中的任意一类，所述第一居民出行链为所述多条居民出行链中的任意一条；对所述历史出行量月平均分布概率、所述历史人口数量以及所述第一网格内第一类人群的第二居民出行率进行乘积计算，得到所述第一网格内所述第一类人群在所述目标时间段内选择所述第一居民出行链的第一出行人数。6.根据权利要求4所述的交通需求预测方法，其特征在于，所述交通需求量包括交通生成量和交通吸引力量，所述利用选择各条居民出行链的第一出行人数，预测所述目标时间段内所述目标区域的交通需求，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵鹏军，王祎勍，王良蛟，陈霄依，吴秀琛，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：