公开(公告)号：CN109033583A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810762377.9

申请日：2018-07-12

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 毛天露 ,  闾泽军 ,  方众 ,  王兆其

IPC: G06F17/50 ,  G08G1/01

CPC classification number: G06F17/5009 ,  G06F17/509 ,  G08G1/0125

Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的交通快速推演方法和系统，包括：将交通路网中流量变化超过预设值的地点，作为有向图中的节点，将连接节点之间的道路作为有向图中的有向边，每个节点和与其相连的边构成交通推演单元；针对每个交通推演单元，收集通过该节点时交通流量的变化数据作为样本，利用机器学习方法从该样本中学习并构建通过该节点时交通流量变化的计算模型；给定每个推演单元在初始周期的流量状态，在后续的每一时间周期，针对每个推演单元，将上一周期该推演单元的流量状态和其相邻推演单元的流量状态输入至该计算模型，以推演其当前周期的流量变化。本发明根据交通特征，对交通路网采取有向图的建模方式，可实现交通建模以及分钟级别的快速推演。