本申請提出一種擁堵預測方法、擁堵預測裝置以及計算機存儲介質。所述擁堵預測方法包括：獲取待預測區域的區域信息；基于所述區域信息，生成所述待預測區域的目標路段預測平均行程速度；基于所述目標路段預測平均行程速度，生成所述待預測區域的目標路段修正值；利用所述目標路段修正值對所述目標路段預測平均行程速度進行修正，得到目標路段融合平均行程速度；利用所述目標路段融合平均行程速度，生成所述待預測區域的道路擁堵信息。通過上述擁堵預測方法，實現對于目標區域的擁堵情況提前且準確的預測，為擁堵決策提供相關的數據，實現準確可靠的擁堵預測。
【技術實現步驟摘要】
本申請涉及數據處理，特別是涉及一種擁堵預測方法、擁堵預測裝置以及計算機存儲介質。
技術介紹
1、由于極端天氣碼頭停運導致客貨滯留，給城市管理帶來了嚴峻的挑戰，并可能引起縣域潛在的安全事件隱患，極端天氣期間，需要投入大量的人力、財力進行縣域管理。
2、然而，目前對上述擁堵問題，只能做到擁堵發生時短時間內及時發現并處理，無法實現對擁堵的提前預測，導致擁堵決策滯后，無法很好地解決碼頭擁堵問題。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本申請提出了一種擁堵預測方法、擁堵預測裝置以及計算機存儲介質。
2、為解決上述技術問題，本申請提出了一種擁堵預測方法，所述擁堵預測方法包括：
3、獲取待預測區域的區域信息；
4、基于所述區域信息，生成所述待預測區域的目標路段預測平均行程速度；
5、基于所述目標路段預測平均行程速度，生成所述待預測區域的目標路段修正值；
6、利用所述目標路段修正值對所述目標路段預測平均行程速度進行修正，得到目標路段融合平均行程速度；
7、利用所述目標路段融合平均行程速度，生成所述待預測區域的道路擁堵信息。
8、其中，所述區域信息包括所述待預測區域的目標路段當前平均車速，以及所述待預測區域的環境信息，所述環境信息包括：天氣數據、時間數據、卡口數據、港口運力數據、停車場數據，和/或道路數據。
9、其中，所述基于所述區域信息，生成所述待預測區域的目標路段預測平均行程速度，包括：</p>10、將所述區域信息輸入速度預測模型，提取所述區域信息中的環境影響特征；
11、利用所述速度預測模型對所述環境影響特征進行預測，生成所述待預測區域的目標路段預測平均行程速度。
12、其中，所述擁堵預測方法，還包括：
13、初始化所述速度預測模型的模型超參數；
14、將訓練數據輸入所述速度預測模型，獲取所述訓練數據的預測值；
15、基于所述訓練數據的真實值和預測值，獲取訓練殘差；
16、利用所述訓練殘差訓練所述速度預測模型的決策樹，獲取所述決策樹的葉子節點的節點權重；
17、利用所述節點權重更新所述速度預測模型的模型參數。
18、其中，所述基于所述目標路段預測平均行程速度，生成所述待預測區域的目標路段修正值，包括：
19、將所述目標路段預測平均行程速度輸入速度修正模型，提取所述區域信息中的車速序列特征；
20、利用所述速度修正模型對所述車速序列特征進行預測，生成所述待預測區域的目標路段修正值。
21、其中，所述擁堵預測方法，還包括：
22、獲取速度預測模型對訓練樣本的預測值和真實值；
23、利用所述訓練樣本的預測值和真實值構建訓練殘差序列；
24、判斷所述訓練殘差序列是否平穩；
25、若是，則對所述訓練殘差序列進行差分處理，直至所述訓練殘差序列達到平穩狀態；
26、利用平穩狀態的訓練殘差序列對所述速度修正模型進行訓練。
27、其中，所述利用所述目標路段融合平均行程速度，生成所述待預測區域的道路擁堵信息之后，所述擁堵預測方法還包括：
28、基于所述道路擁堵信息生成若干擁堵處置決策方案；
29、基于每一擁堵處理決策方案以及所述待預測區域的區域信息，生成所述每一擁堵處理決策方案對應的預測區域信息；
30、比較所述若干擁堵處置決策方案的預測區域信息，獲取最優擁堵處理決策方案。
31、為解決上述技術問題，本申請還提出一種擁堵預測裝置，所述擁堵預測裝置包括區域獲取模塊、速度預測模塊、速度修正模塊、速度融合模塊，以及擁堵預測模塊；其中，
32、所述區域獲取模塊，用于獲取待預測區域的區域信息；
33、所述速度預測模塊，用于基于所述區域信息，生成所述待預測區域的目標路段預測平均行程速度；
34、所述速度修正模塊，用于基于所述目標路段預測平均行程速度，生成所述待預測區域的目標路段修正值；
35、所述速度融合模塊，用于利用所述目標路段修正值對所述目標路段預測平均行程速度進行修正，得到目標路段融合平均行程速度；
36、所述擁堵預測模塊，用于利用所述目標路段融合平均行程速度，生成所述待預測區域的道路擁堵信息。
37、為解決上述技術問題，本申請還提出一種擁堵預測裝置，所述擁堵預測裝置包括存儲器以及與所述存儲器耦接的處理器；其中，所述存儲器用于存儲程序數據，所述處理器用于執行所述程序數據以實現如上述的擁堵預測方法。
38、為解決上述技術問題，本申請還提出一種計算機存儲介質，所述計算機存儲介質用于存儲程序數據，所述程序數據在被計算機執行時，用以實現上述的擁堵預測方法。
39、與現有技術相比，本申請的有益效果是：擁堵預測裝置獲取待預測區域的區域信息；基于所述區域信息，生成所述待預測區域的目標路段預測平均行程速度；基于所述目標路段預測平均行程速度，生成所述待預測區域的目標路段修正值；利用所述目標路段修正值對所述目標路段預測平均行程速度進行修正，得到目標路段融合平均行程速度；利用所述目標路段融合平均行程速度，生成所述待預測區域的道路擁堵信息。通過上述擁堵預測方法，實現對于目標區域的擁堵情況提前且準確的預測，為擁堵決策提供相關的數據，實現準確可靠的擁堵預測。
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【技術保護點】
1.一種擁堵預測方法，其特征在于，所述擁堵預測方法包括：
2.根據權利要求1所述的擁堵預測方法，其特征在于，
3.根據權利要求2所述的擁堵預測方法，其特征在于，
4.根據權利要求3所述的擁堵預測方法，其特征在于，
5.根據權利要求2所述的擁堵預測方法，其特征在于，
6.根據權利要求5所述的擁堵預測方法，其特征在于，
7.根據權利要求1所述的擁堵預測方法，其特征在于，
8.一種擁堵預測裝置，其特征在于，所述擁堵預測裝置包括區域獲取模塊、速度預測模塊、速度修正模塊、速度融合模塊，以及擁堵預測模塊；其中，
9.一種擁堵預測裝置，其特征在于，所述擁堵預測裝置包括存儲器以及與所述存儲器耦接的處理器；
10.一種計算機存儲介質，其特征在于，所述計算機存儲介質用于存儲程序數據，所述程序數據在被計算機執行時，用以實現如權利要求1至7任一項所述的擁堵預測方法。
【技術特征摘要】
1.一種擁堵預測方法，其特征在于，所述擁堵預測方法包括：
2.根據權利要求1所述的擁堵預測方法，其特征在于，
3.根據權利要求2所述的擁堵預測方法，其特征在于，
4.根據權利要求3所述的擁堵預測方法，其特征在于，
5.根據權利要求2所述的擁堵預測方法，其特征在于，
6.根據權利要求5所述的擁堵預測方法，其特征在于，
7.根據權利要求1所述的擁堵預測方法，其...
【專利技術屬性】
技術研發人員：朱世偉，孫淑怡，胡欣欣，趙娟，黃東升，戴光浩，
申請(專利權)人：訊飛智元信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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