【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习，尤其是涉及一种道路拥堵情况的预测方法及装置。
技术介绍
1、随着无人车技术的不断发展，在工业园区内无人车运输调度场景中，无人车运输调度的需求越来越多，进而，对于解决工业园区内道路拥堵情况的需求也在增加。为缓解工业园区内的无人车拥堵的情况，一般会通过调度系统对无人车发出警示信号，或者通过设置交通灯来引导外来车辆，此外还有通过调度系统提供的参考运输路径规划以提高调度效率的方法。但由于园区内的无人车循环路线比较简单，路线选择较少，运输的效率较低，随着车辆的增多，节拍数增幅不断放缓然后降低，因此，对工业园区道路的拥堵情况进行预测是有实际意义的。
2、现在常用的地图软件对道路交通的预测主要有依靠出租车gps定位、个人手机定位和交通部门数据对接等方法来实现，这些预测方法主要针对于开放道路，而对于工业园区道路的预测并不太有效，使得针对工业园区的道路拥堵情况预测的准确性较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种道路拥堵情况的预测方法及装置，通过设计以实测数...
【技术保护点】
1.一种道路拥堵情况的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行相关数据包括设置在目标区域的无人车辆在运输过程中的实测相关数据和预设相关数据；所述基于所述运行相关数据，确定用于预测目标区域的道路拥堵情况的目标特征的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实测运行特征数据包括目标区域内的交通流量数据、天气数据和时间序列数据；所述调度任务特征数据包括目标区域内的车辆调度任务数据和车辆参数数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括以下项中的至少一项...
【技术特征摘要】
1.一种道路拥堵情况的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行相关数据包括设置在目标区域的无人车辆在运输过程中的实测相关数据和预设相关数据；所述基于所述运行相关数据，确定用于预测目标区域的道路拥堵情况的目标特征的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实测运行特征数据包括目标区域内的交通流量数据、天气数据和时间序列数据；所述调度任务特征数据包括目标区域内的车辆调度任务数据和车辆参数数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括以下项中的至少一项：对所述运行相关数据中的异常值进行修正、对所述运行相关数据中的重复值进行删除、对所述运行相关数据中的缺失值进行填补。
5.根据权利要求3所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪珩，李红中，田长浩，
申请(专利权)人：北京远舢智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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