基于浮动车时空网格数据的城市快速路旅行时间预测方法

摘要

本发明是一种基于浮动车时空网格数据的城市快速路旅行时间预测方法，属于智能交通领域。本发明首先对浮动车数据进行处理，获取时空速度矩阵，计算给定各个出发时刻的通过整个目标路径的瞬时旅行时间和真实旅行时间；其次创建历史数据库，建立工作日和非工作日两类历史数据库；然后建立预测模型，在建立时，利用灰度共生矩阵从时空速度矩阵中提取交通的时变特征，从历史数据库中选取相似的历史交通状态，再利用待预测交通状态的瞬时旅行时间与历史交通状态进行二次匹配，进行权重分配，获得最终的预测旅行时间。本发明充分挖掘历史数据特征，模型简单高效，无需长期训练过程，不需要先验知识和参数识别，具有较强的容错性和鲁棒性，稳定性高。