本发明专利技术公开了一种路况预测因素的筛选方法及装置，涉及交通信息处理领域，实现了对路况预测因素筛选的方法，为人们的出行提供了更加及时准确的动态交通信息服务。本发明专利技术包括：获取与节假日相关的历史交通数据，并进行格式转化处理，生成时间序列格式的交通数据；根据所述时间序列格式的交通数据，生成节假日特征参数值；将所述节点日特征参数值与预设特征参数值进行比较；若所述节假日特征参数值大于或等于所述预设特征参数值，则选择节假日为路况预测因素。本发明专利技术实施例主要应用于对路况预测因素筛选的处理过程中。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通信息处理领域，尤其涉及一种路况预测因素的筛选方法及装置。技术背景在交通信息的研究中，分析道路历史数据，能找到多个能够反映道路特征的因素， 这些因素可用于进行路况预测，目前针对路况预测这一动态交通信息发布的高精度、广覆盖的要求，需要一种能够实现对路况预测因素筛选的方法。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种路况预测因素的筛选方法及装置，实现了对路况预测因素筛选的方法，为人们的出行提供了更加及时准确的动态交通信息服务。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案一种路况预测因素的筛选方法，包括获取与节假日相关的历史交通数据，并进行格式转化处理，生成时间序列格式的交通数据，所述时间序列格式的交通数据是按照在单条路链上一天内的多个时间节点对应存储车辆速度的格式存储的交通数据；根据所述时间序列格式的交通数据，生成节假日特征参数值；将所述节点日特征参数值与预设特征参数值进行比较；若所述节假日特征参数值大于或等于所述预设特征参数值，则选择节假日为路况预测因素。一种路况预测因素的筛选装置，包括格式转化处理单元，用于获取与节假日相关的历史交通数据，并进行格式转化处理，生成时间序列格式的交通数据，所述时间序列格式的交通数据是按照在单条路链上一天内的多个时间节点对应存储车辆速度的格式存储的交通数据；第一生成单元，用于根据所述时间序列格式的交通数据，生成节假日特征参数值；比较单元，用于将所述节点日特征参数值与预设特征参数值进行比较；选择单元，用于在所述节假日特征参数值大于或等于所述预设特征参数值时，则选择节假日为路况预测因素。本专利技术实施例提供的路况预测因素的筛选方法及装置，通过处理与节假日相关的历史数据，获取节假日特征参数值，并将所述节假日特征参数值与预设特征参数进行比较来确定是否选择节假日为路况预测因素，实现了对节假日这一路况预测因素的筛选方法， 为节假日期间人们的出行提供了更加及时准确的动态交通信息服务。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供中的一种路况预测因素的筛选方法流程图2为本专利技术实施例提供中的另一种路况预测因素的筛选方法流程图3为本专利技术实施例提供中的另一种路况预测因素的筛选方法流程图4为本专利技术实施例提供中的另一种路况预测因素的筛选方法流程图5为本专利技术实施例提供中的一种路况预测因素的筛选装置的组成框图6为本专利技术实施例提供中的另一种路况预测因素的筛选装置的组成框图7为本专利技术实施例提供中的另一种路况预测因素的筛选装置的组成框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例1本专利技术实施例提供了一种路况预测因素的筛选方法，如图1所示，该方法包括101、获取与节假日相关的历史交通数据，并进行格式转化处理，生成时间序列格式的交通数据，所述时间序列格式的交通数据是按照在单条路链上一天内的多个时间节点对应存储车辆速度的格式存储的交通数据。其中，所述与节假日相关的历史交通数据可以为但不局限于与所述节假日前后相邻的一天或几天的历史交通数据，本专利技术对此不进行限制，用户可根据实际情况自行设置。其中，所述历史交通数据格式可以为但不局限于以GPS(Global Position System，全球定位系统)数据为主的OTata数据以及基于所述OTata数据处理进一步得到的Tjam数据，本专利技术对此不进行限制，用户可根据实际情况自行设置。102、根据所述时间序列格式的交通数据，生成节假日特征参数值。103、将所述节点日特征参数值与预设特征参数值进行比较。104、若所述节假日特征参数值大于或等于所述预设特征参数值，则选择节假日为路况预测因素。本专利技术实施例提供的路况预测因素的筛选方法，通过处理与节假日相关的历史数据，获取节假日特征参数值，并将所述节假日特征参数值与预设特征参数进行比较来确定是否选择节假日为路况预测因素，实现了对节假日这一路况预测因素的筛选方法。实施例2本专利技术实施例提供了一种路况预测因素的筛选方法，如图2所示，该方法包括201、获取与节假日相关的历史交通数据，并进行格式转化处理，生成时间序列格式的交通数据，所述时间序列格式的交通数据是按照在单条路链上一天内的多个时间节点对应存储车辆速度的格式存储的交通数据。需要说明的是，所述时间序列格式的交通数据按照在单条路链上一天内的多个时间节点对应存储车辆速度的格式存储可以但不局限于通过以下方式实现，具体为所述时间序列格式的交通数据以Excel表格形式存储，其中，单条链路上一天内多个时间节点的车辆速度构成所述Excel表格中的一列，本专利技术对此不进行限制，用户可根据实际情况自行设置。202、根据所述时间序列格式的交通数据，生成节假日特征参数值。在本实施例中，所述步骤202以以下方式实现，如图3所述，具体为2021、获取单条路链上一天内的多个时间节点对应存储的车辆速度，对所述单条路链上一天内的多个时间节点对应存储的车辆速度进行正态分布检验。需要说明的是，对所述单条路链上一天内的多个时间节点对应存储的车辆速度进行正态分布检验可以但不局限于通过以下方式实现，具体为将单条路链上一天内的多个时间节点对应存储的车辆速度发送到 SPSS (Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案)工具中， 以使得所述SPSS工具进行Q-Q检验，将所述车辆速度的分布概率情况以图表的形式输出， 所述Q-Q检验为一种正态分布检验。根据所述图表的形状，判定所述单条路链上一天内的多个时间节点对应存储的车辆速度是否符合正态分布。2022、若所述单条路链上一天内的多个时间节点对应存储的车辆速度符合正态分布，对所述单条路链上一天内的多个时间节点对应存储的车辆速度进行配对样本t检验， 对应生成节假日特征参数值。需要说明的是，所述配对样本t检验在本实施例中具体可以通过以下方式实现， 具体为选取符合正态分布的单条链路上两天的车辆速度，使用公式1、公式2及公式3计算出统计观测值T，并根据统计量的分布表计算出统计观测值发生的概率值，记为节假日特征参数值。T=-^r.................................(公式 1)Sd HnD=-^iXn -X12)...........................(公式 2)S2d= -^-Σ(Χη -Χη -万).....................(公式幻n-1 ^其中，T为观测统计量；D和&分布被称为数列的均值和修正样本标准差，即单条路链上一天中时间节点对应存储的车辆速度的均值和修正样本标准差；η为一个数列包含的数值个数，即单条路链上一天中的时间节点个数；Xil和Xi2为一个数列中包含的数值，即对应单条路本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张佳果，贾学力，李建军，
申请(专利权)人：北京世纪高通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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