【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及一种高速公路交通流预测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、交通流预测是基于过去时段的交通信息，去预测未来某个时段的交通状况，在智慧高速公路领域中，交通流预测起着重要的作用，精准的预测结果可以帮助高速公路运营管理部门更好地安排道路资源，同时，也能提供给出行者更为准确的道路信息，是提升交通安全和效率的有效手段。
2、随着高速公路的智能化发展，基于云计算和大数据的交通流预测技术在交通领域得到了广泛的应用。基于云计算和大数据的交通流预测技术有较大的局限性，主要体现在以下几个方面：
3、1)延时和响应时间：现有技术将数据从路侧采集设备传输到云端进行处理和分析，要先经过专用的数据采集系统处理之后，才能汇总到大数据平台进行分析和预测，这种传输和处理延迟会导致较长的响应时间，不适合对实时流量进行快速响应和决策。
4、2)预测准确性不足：现有技术不能及时融合多种原始信息，且往往只关注交通流量数据本身，缺乏对其他数据源(如天气、道路条件等)的充分融合，影响交通流分析和预测的准确性，无法实现实时准确的交通流量预测。
5、3)网络带宽需求高：现有技术需要将路侧产生的全部数据都上传到中心进行处理，不可避免会给网络带宽带来巨大压力，特别是在大规模交通系统中，需要传输和处理的数据量可能非常大，对网络资源的使用和成本有较高的要求。
6、4)网络断连和可靠性：现有技术依赖于稳定的网络连接，但在某些交通环境中，网络连接可能不稳定或面临断连的风险，导致数据传输失败或预
7、因此，亟需一种高速公路交通流预测方法，以解决上述现有技术中存在的不足，达到提高高速公路交通流预测的准确性、实时性、安全性和可靠性的目的。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种高速公路交通流预测方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决现有的交通流预测技术存在延迟响应、预测准确率低、网络要求高以及可靠性差的问题。
2、本公开实施例的第一方面，提供了一种高速公路交通流预测方法，所述方法应用于数据处理设备，所述方法包括：利用高速公路上的数据采集设备采集对应行驶区间的交通数据和天气数据；其中，所述高速公路被划分为多个行驶区间，每个行驶区间设置一个数据处理设备和至少一个数据采集设备；对每个行驶区间的交通数据和天气数据进行数据融合；将数据融合结果输入至交通流预测模型中，输出每个行驶区间的交通流预测结果。
3、本公开实施例的第二方面，提供了一种高速公路交通管控设备，高速公路交通管控设备用于实现上述第一方面的高速公路交通流预测方法，所述高速公路交通管控设备包括多个数据采集单元、多个数据处理单元，以及控制单元：至少一个数据采集单元设置于高速公路的对应行驶区间内，所述数据采集单元用于采集对应行驶区间内的交通数据以及环境数据，并将所述交通数据以及所述环境数据发送给所述控制单元；所述高速公路被区间划分为多个行驶区间；每个数据处理单元设置于高速公路的对应行驶区间内，所述数据处理单元用于接收对应行驶区间内的至少一个数据采集单元发来的所述交通数据以及所述环境数据，以及对所述交通数据以及所述环境数据进行数据处理，生成交通流预测结果，并将所述交通流预测结果发送给所述控制单元；所述控制单元用于接收每个行驶区间对应的数据处理单元发来的交通流预测结果，并基于多个交通流预测结果生成交通管控策略。
4、本公开实施例的第三方面，提供了一种高速公路交通流预测装置，包括：数据采集模块，用于利用高速公路上的数据采集设备采集对应行驶区间的交通数据和天气数据；其中，所述高速公路被划分为多个行驶区间，每个行驶区间设置一个数据处理设备和至少一个数据采集设备；数据融合模块，用于对每个行驶区间的交通数据和天气数据进行数据融合；交通流预测结果输出模块，用于将数据融合结果输入至交通流预测模型中，输出每个行驶区间的交通流预测结果。
5、本公开实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可以在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
6、本公开实施例的第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
7、本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
8、1)减少延迟和响应时间：本专利技术可以将计算和分析移至离数据源更近的地方，基于部署在路侧边缘的计算能力和预测模型，能够减少数据传输和处理的延迟，实时对交通流量进行预测和分析，从而实现更快速的响应和决策。
9、2)提高预测准确性：本专利技术可以根据具体的场景特点，划分最优的高速公路空间分段，针对不同路段收集交通运行状态、气象环境状态、道路结构状态以及车辆微观状态等路侧信息，通过对不同来源的原始数据进行融合和分析，获得更精准的预测结果。
10、3)降低带宽需求：本专利技术在边缘对采集信息进行计算和处理，关键的信息和预测结果才传输到云端，这样可以极大减少传输的数据量，从而减少对网络带宽的依赖，降低带宽需求。
11、4)增强可靠性和断连容忍性：本专利技术支持边缘的实时闭环控制，即使在网络断连或不稳定的情况下，仍然通过存储的数据和模型，继续进行预测和决策，从而提高预测的可靠性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种高速公路交通流预测方法，其特征在于，所述方法应用于数据处理设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的高速公路交通流预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的高速公路交通流预测方法，其特征在于，交通流预测结果包括交通状态预测结果和交通流量预测结果；
4.根据权利要求3所述的高速公路交通流预测方法，其特征在于，所述根据所述交通流预测结果确定对应行驶区间的交通管控策略，包括：
5.根据权利要求1或2所述的高速公路交通流预测方法，其特征在于，所述交通数据包括交通运行状态数据、道路结构状态数据、车辆微观数据；
6.根据权利要求1或2所述的高速公路交通流预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种高速公路交通管控设备，其特征在于，所述高速公路交通管控设备用于实现权利要求1至6中任一项的高速公路交通流预测方法，所述高速公路交通管控设备包括多个数据采集单元、多个数据处理单元，以及控制单元：
8.一种高速公路交通流预测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述高速公路交通流预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种高速公路交通流预测方法，其特征在于，所述方法应用于数据处理设备，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的高速公路交通流预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的高速公路交通流预测方法，其特征在于，交通流预测结果包括交通状态预测结果和交通流量预测结果；
4.根据权利要求3所述的高速公路交通流预测方法，其特征在于，所述根据所述交通流预测结果确定对应行驶区间的交通管控策略，包括：
5.根据权利要求1或2所述的高速公路交通流预测方法，其特征在于，所述交通数据包括交通运行状态数据、道路结构状态数据、车辆微观数据；
6.根据权利要求1或2所述的高速公路交通流预测方法，其特征在于，所述方法还包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：周继芹，王玉珏，张琪，朱莹，李强，徐陈群，邵红坤，刘勇强，池占青，刘梓荻，陈剑威，程苏沙，黄雅琴，
申请(专利权)人：中路科云北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。