路段行程时间监测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及城市交通领域，具体地，涉及一种路段行程时间监测方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着城市人口的增长和现代化的不断推进，交通问题已愈加严重。日常的交通拥 挤和堵塞，极其消极地影响着人们的正常生活与工作，而交通事故的发生甚至严重危及到 人们的生命。实时有效的交通信息是城市交通管控部门了解交通状况，为出行者提供有效 信息、合理进行交通诱导以缓解交通压力，解决交通问题的关键。路段行程时间就是反映交 通情况的重要参数之一，也是交通诱导系统中需预测的一项重要指标。
[0003] 路段行程时间预测是基于当前时段的路段行程时间来预测下一时段的路段行程 时间，以为出行者提供交通诱导。通常采用单一预测模型来预测路段行程时间。由于仅依 赖于该单一预测模型，因此，预测结果的准确性和可靠性往往不高，无法为出行者提供更为 准确、可靠的交通诱导信息。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供一种路段行程时间监测方法及装置，以提高路段行程时间预 测的准确性和可靠性。
[0005] 为了实现上述目的，本发明提供一种路段行程时间监测方法，该方法包括：在一时 段内，对经地图匹配过程匹配到监测路段上的浮动车的位置数据进行采样；根据所采样的 位置数据，确定所述监测路段在所述时段内的实际行程时间；将所述时段内的实际行程时 间分别输入至第一预测模型和第二预测模型，得出所述监测路段在下一时段内的第一预测 行程时间和第二预测行程时间；基于所述第一预测模型的历史预测误差和所述第二预测模 型的历史预测误差来确定所述第一预测模型和所述第二预测模型的权重系数；以及基于所 述第一预测模型和所述第二预测模型的权重系数，对所述第一预测行程时间和所述第二预 测行程时间进行加权平均，得出所述监测路段在所述下一时段内的最终预测行程时间。
[0006] 本发明还提供一种路段行程时间监测装置，该装置包括：数据采样单元，用于在一 时段内，对经地图匹配过程匹配到监测路段上的浮动车的位置数据进行采样；第一处理单 元，用于根据所采样的位置数据，确定所述监测路段在所述时段内的实际行程时间；第一预 测单元，用于将所述时段内的实际行程时间输入至第一预测模型，得出所述监测路段在下 一时段内的第一预测行程时间；第二预测单元，用于将所述时段内的实际行程时间输入至 第二预测模型，得出所述监测路段在下一时段内的第二预测行程时间；权重确定单元，用于 基于所述第一预测模型的历史预测误差和所述第二预测模型的历史预测误差来确定所述 第一预测模型和所述第二预测模型的权重系数；以及第二处理单元，用于基于所述第一预 测模型和所述第二预测模型的权重系数，对所述第一预测行程时间和所述第二预测行程时 间进行加权平均，得出所述监测路段在所述下一时段内的最终预测行程时间。
[0007] 在上述技术方案中，通过采用两种预测模型来分别预测监测路段在下一时段的路 段行程时间，并对两种预测模型得到的预测结果进行融合，从而得出最终的预测结果。由 此，可以提高预测结果的准确性和可靠性。此外，可以根据第一预测模型和第二预测模型的 历史预测误差动态调整第一预测模型和第二预测模型的权重系数，以保证精度相对高的预 测模型得出的结果能够占有更大的权重，从而可以进一步提高预测结果的准确性（例如， 相较于单一预测模型，准确性可以大约提高（预测误差可减少15%~20%，平稳度可提高 15%~20% )。通过本发明提供的路段行程时间监测方法及装置，能够为出行者及交通监 管部门提供更为准确的路段行程时间的预测结果，从而便于出行者选择最佳行驶路段、以 及便于交通监管部门及时采取相应的交通诱导措施。
[0008] 本发明的其他特征和优点将在随后的【具体实施方式】部分予以详细说明。
【附图说明】
[0009] 附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具 体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0010] 图1是根据本发明的实施方式的路段行程时间监测方法的流程图；
[0011] 图2是在一种示例情况下，在一时段内，监测路段的示意图；
[0012] 图3是根据本发明的实施方式的用于对浮动车进行地图匹配的过程的流程图；
[0013] 图4是在执行本发明提供的浮动车地图匹配过程时，确定的椭圆区域及网格匹配 的不意图；
[0014] 图5是根据本发明的实施方式的路段行程时间监测装置的框图；以及
[0015] 图6是基于本发明提供的路段行程时间监测方法及装置得到的监测路段的预测 行程时间与实际行程时间、和采用单一预测模型得到的预测行程时间之间的结果对比图。
【具体实施方式】
[0016] 以下结合附图对本发明的【具体实施方式】进行详细说明。应当理解的是，此处所描 述的【具体实施方式】仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
[0017] 图1示出了根据本发明的实施方式的路段行程时间监测方法的流程图。如图1所 示，该方法可以包括：步骤S1，在一时段内，对经地图匹配过程匹配到监测路段上的浮动车 的位置数据进行采样；步骤S2,根据所采样的位置数据，确定所述监测路段在所述时段内 的实际行程时间；步骤S3,将所述时段内的实际行程时间分别输入至第一预测模型和第二 预测模型，得出所述监测路段在下一时段内的第一预测行程时间和第二预测行程时间；步 骤S4,基于所述第一预测模型的历史预测误差和所述第二预测模型的历史预测误差来确定 所述第一预测模型和所述第二预测模型的权重系数；以及步骤S5,基于所述第一预测模型 和所述第二预测模型的权重系数，对所述第一预测行程时间和所述第二预测行程时间进行 加权平均，得出所述监测路段在所述下一时段内的最终预测行程时间。
[0018] 具体地，首先，在步骤S1中，在一时段内，对经地图匹配过程匹配到监测路段上的 浮动车的位置数据进行采样。假设该时段（亦可称为当前时段）被标记为t。，则上一时段 可以被标记为，下一时段可以被标记为，以此类推。在本发明中，每个时段的时间间 隔可以是相同的。对监测路段的行程时间进行预测就是根据时段t。内的路段行程时间来 预测下一时段的路段行程时间。
[0019] 图2示出了在一种示例情况下，在时段t。内，监测路段的示意图。应当理解的是， 该图2所示的监测路段示意图仅仅用于说明本发明和便于理解本发明，而不用于限制本发 明。
[0020] 如图2所示，在时段t。内，经地图匹配过程匹配到该监测路段N上的浮动车有两 个，分别为浮动车A和浮动车B。在时段t。内，可以对浮动车A和浮动车B的位置数据进行 采样。例如，可以以固定的采样间隔进行采样，从而获得浮动车A和浮动车B在该监测路段 N上的位置移动信息。例如，如图2所示，在时段t。内，第一次采样得到浮动车A的位置数 据和浮动车B的位置数据Lu，第二次采样得到浮动车A的位置数据Ly和浮动车B的 位置数据L2,2，第三次采样得到浮动车B的位置数据L3,2。由于在第三次采样时浮动车A已 驶出监测路段N，因此，浮动车A在该监测路段N上的位置数据记录为两个，分别为和 Ly，而浮动车B在该监测路段N上的位置数据记录为三个，分别为k2、L2,2和L3,2。
[0021]在采样得出浮动车的位置数据之后，进行步骤S2，可以根据所采样的位置数据，确 定所述监测路段在所述时段t。内的实际行程时间。例如，可以通过以下等式（1)和等式（2) 来确定所述监测路段在所述时段t。内的实际行程时间：
[0024] 其中，Lu可以表示在所述时段t。内采样的第j辆浮动车在该监测路段上的第i 个位置数据；Li+1，j可以表示在所述时段t。内采样的第j辆浮动车在该监测路段上的第i+1 个位置数据；Tu可以表示第j辆浮动车到达所述第i个位置数据所表示的位置时的时间； Ti+u可以表示第j辆浮动车到达所述第i+1个位置数据所表示的位置时的时间；h可以表 示在所述时段t。内采样的第j辆浮动车在该监测路段上的位置数据总个数，并