【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種路況預(yù)測(cè)方法及裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備與可讀介質(zhì)。

背景技術(shù)：

隨著科技的發(fā)展，涌現(xiàn)出了越來(lái)越多的使用在移動(dòng)終端上的應(yīng)用(application；app)，大大地方便了人們的生活。

例如，使用在移動(dòng)終端上的各種導(dǎo)航app的出現(xiàn)，人們不僅可以隨時(shí)隨地查詢到達(dá)目的地的路徑，同時(shí)還能夠隨時(shí)隨地獲取到任意道路的當(dāng)前路況現(xiàn)有技術(shù)中，為了進(jìn)一步豐富導(dǎo)航app的功能，現(xiàn)有的很多導(dǎo)航app還能夠提供未來(lái)時(shí)刻的交通路況的預(yù)測(cè)。準(zhǔn)確地交通路況預(yù)測(cè)方案不僅僅能夠緩解交通問題，節(jié)約燃油，還能對(duì)他人未來(lái)的交通發(fā)展規(guī)劃進(jìn)行優(yōu)化，因此路況的預(yù)測(cè)是現(xiàn)有的交通路況研究領(lǐng)域中一個(gè)非常重要的問題?，F(xiàn)有技術(shù)中，主要對(duì)道路的當(dāng)前時(shí)刻之前的歷史時(shí)刻的歷史路況進(jìn)行歸納，同時(shí)還可以把道路的當(dāng)前時(shí)刻之前的歷史時(shí)刻的路況作為特征，再加入了道路的長(zhǎng)度、限速級(jí)別、當(dāng)前時(shí)刻等等特征，代入迭代決策樹(graidentboostingdecisiontree；gbdt)模型中進(jìn)行訓(xùn)練；并根據(jù)訓(xùn)練后的gbdt模型，預(yù)測(cè)道路的未來(lái)時(shí)刻的路況。

但是，現(xiàn)有的道路的路況預(yù)測(cè)方案，僅僅對(duì)道路的歷史時(shí)刻的路況進(jìn)行分析，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)道路的未來(lái)時(shí)刻的路況狀態(tài)，導(dǎo)致路況預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性比較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種路況預(yù)測(cè)方法及裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備與可讀介質(zhì)，用于提高路況預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明提供一種路況預(yù)測(cè)方法，所述方法包括：

從道路路網(wǎng)中獲取目標(biāo)道路的n階相鄰道路；

分別獲取當(dāng)前時(shí)刻的所述目標(biāo)道路的特征信息和所述目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息；所述特征信息中包括所述當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況；

根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的所述目標(biāo)道路特征信息、所述目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息以及預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)所述目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的路況。

進(jìn)一步可選地，如上所述的方法中，根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的所述目標(biāo)道路特征信息、所述目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息以及預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)所述目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的路況之前，所述方法還包括：

采集數(shù)條訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)；各所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括訓(xùn)練時(shí)刻的訓(xùn)練道路的訓(xùn)練特征信息、所述訓(xùn)練道路的n階相鄰道路的訓(xùn)練特征信息以及所述訓(xùn)練道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的真實(shí)路況；

根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的各條所述訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練所述路況預(yù)測(cè)模型。

進(jìn)一步可選地，如上所述的方法中，根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的各條所述訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練所述路況預(yù)測(cè)模型，具體包括：

依次將各條所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至所述路況預(yù)測(cè)模型，使得所述路況預(yù)測(cè)模型輸出對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練道路在未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)路況；

根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的真實(shí)路況和所述預(yù)測(cè)路況，調(diào)整所述路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，以使得所述路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的所述訓(xùn)練道路在未來(lái)時(shí)刻的所述預(yù)測(cè)路況靠近對(duì)應(yīng)的所述真實(shí)路況；

重復(fù)采用上述步驟，使用各條所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述路況預(yù)測(cè)模型，直到所述路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的所述預(yù)測(cè)路況無(wú)限接近于對(duì)應(yīng)的所述真實(shí)路況，確定所述路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，從而確定所述路況預(yù)測(cè)模型。

進(jìn)一步可選地，如上所述的方法中，所述路況預(yù)測(cè)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

進(jìn)一步可選地，如上所述的方法中，所述特征信息還包括如下至少一個(gè)特征：道路長(zhǎng)度、所述當(dāng)前時(shí)刻是星期幾、所述當(dāng)前時(shí)刻屬于一天中的第幾個(gè)預(yù)設(shè)分鐘時(shí)長(zhǎng)、道路的限速級(jí)別、道路標(biāo)識(shí)、道路的出度和入度。

本發(fā)明提供一種路況預(yù)測(cè)裝置，所述裝置包括：

道路獲取模塊，用于從道路路網(wǎng)中獲取目標(biāo)道路的n階相鄰道路；

特征信息獲取模塊，用于分別獲取當(dāng)前時(shí)刻的所述目標(biāo)道路的特征信息和所述目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息；所述特征信息中包括所述當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況；

預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的所述目標(biāo)道路特征信息、所述目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息以及預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)所述目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的路況。

進(jìn)一步可選地，如上所述的裝置中，還包括：

采集模塊，用于采集數(shù)條訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)；各所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括訓(xùn)練時(shí)刻的訓(xùn)練道路的訓(xùn)練特征信息、所述訓(xùn)練道路的n階相鄰道路的訓(xùn)練特征信息以及所述訓(xùn)練道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的真實(shí)路況；

訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的各條所述訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練所述路況預(yù)測(cè)模型。

進(jìn)一步可選地，如上所述的裝置中，所述訓(xùn)練模塊，具體用于：

依次將各條所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至所述路況預(yù)測(cè)模型，使得所述路況預(yù)測(cè)模型輸出對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練道路在未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)路況；

根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的真實(shí)路況和所述預(yù)測(cè)路況，調(diào)整所述路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，以使得所述路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的所述訓(xùn)練道路在未來(lái)時(shí)刻的所述預(yù)測(cè)路況靠近對(duì)應(yīng)的所述真實(shí)路況；

重復(fù)采用上述步驟，使用各條所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述路況預(yù)測(cè)模型，直到所述路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的所述預(yù)測(cè)路況無(wú)限接近于對(duì)應(yīng)的所述真實(shí)路況，確定所述路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，從而確定所述路況預(yù)測(cè)模型。

進(jìn)一步可選地，如上所述的裝置中，所述路況預(yù)測(cè)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

進(jìn)一步可選地，如上所述的裝置中，所述特征信息還包括如下至少一個(gè)特征：道路長(zhǎng)度、所述當(dāng)前時(shí)刻是星期幾、所述當(dāng)前時(shí)刻屬于一天中的第幾個(gè)預(yù)設(shè)分鐘時(shí)長(zhǎng)、道路的限速級(jí)別、道路標(biāo)識(shí)、道路的出度和入度。

本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述設(shè)備包括：

一個(gè)或多個(gè)處理器；

存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，

當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)如上所述的路況預(yù)測(cè)方法。

本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的路況預(yù)測(cè)方法。

本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)方法及裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備與可讀介質(zhì)，通過(guò)從道路路網(wǎng)中獲取目標(biāo)道路的n階相鄰道路；分別獲取當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路的特征信息和目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息；根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路特征信息、目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息以及預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的路況。通過(guò)采用本實(shí)施例的技術(shù)方案，由于在預(yù)測(cè)時(shí)參考了目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息，即在預(yù)測(cè)時(shí)不僅參考了目標(biāo)道路的當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況，還參考了目標(biāo)道路的空間信息即參考了目標(biāo)道路的n階相鄰道路的當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況，從而能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在未來(lái)時(shí)刻的路況。

【附圖說(shuō)明】

圖1為本發(fā)明提供的一區(qū)域內(nèi)所有道路在某時(shí)刻的路況信息圖。

圖2為圖1所示的區(qū)域中加上時(shí)間序列的折疊路況圖。

圖3為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)方法實(shí)施例一的流程圖。

圖4為本發(fā)明提供的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)所有道路在某時(shí)刻的路況信息圖。

圖5為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)方法實(shí)施例二的流程圖。

圖6為本發(fā)明提供的路況預(yù)測(cè)模型的架構(gòu)圖。

圖7為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)方法與現(xiàn)有的路況預(yù)測(cè)方法的誤報(bào)率的對(duì)比示意圖。

圖8為圖7的對(duì)應(yīng)的列表示意圖。

圖9為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)裝置實(shí)施例一的結(jié)構(gòu)圖。

圖10為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)裝置實(shí)施例二的結(jié)構(gòu)圖。

圖11為本發(fā)明的計(jì)算機(jī)設(shè)備實(shí)施例的結(jié)構(gòu)圖。

圖12為本發(fā)明提供的一種計(jì)算機(jī)設(shè)備的示例圖。

【具體實(shí)施方式】

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述。

在現(xiàn)有的導(dǎo)航應(yīng)用中，根據(jù)真實(shí)的道路分布可以生成道路路網(wǎng)，根據(jù)道路路網(wǎng)可以更加方便地向用戶提供導(dǎo)航信息。為了清晰地表示道路路網(wǎng)中每條道路的路況狀態(tài)，可以采用不同的顏色來(lái)表示道路的路況狀態(tài)，例如可以采用綠色，黃色，紅色，深紅色表示道路的路況狀態(tài)。例如，可以通過(guò)設(shè)置多個(gè)速度閾值來(lái)標(biāo)識(shí)道路的路況，當(dāng)某條道路上的車輛平均行駛速度大于或者等于第一速度閾值，可以認(rèn)為該條道路行駛順暢，此時(shí)可以采用綠色來(lái)標(biāo)識(shí)該條道路的路況狀態(tài)為行駛暢通；當(dāng)該條道路的車輛平均行駛速度大于或者等于第二速度閾值，且小于第一速度閾值，可以認(rèn)為該條道路行駛緩慢，此時(shí)可以采用黃色來(lái)標(biāo)識(shí)該條道路的路況狀態(tài)為行駛緩慢；當(dāng)該條道路的車輛平均行駛速度大于或者等于第三速度閾值，且小于第二速度閾值，可以認(rèn)為該條道路行駛速度較慢，發(fā)生了擁堵，此時(shí)可以采用紅色來(lái)標(biāo)識(shí)該條道路的路況狀態(tài)為擁堵狀態(tài)；當(dāng)該條道路的車輛平均行駛速度小于第三速度閾值，可以認(rèn)為該條道路行駛速度非常慢，發(fā)生了嚴(yán)重?fù)矶拢藭r(shí)可以采用深紅色來(lái)標(biāo)識(shí)該條道路的路況狀態(tài)為嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)。以上采用四種顏色標(biāo)識(shí)道路的四種狀態(tài)為一種優(yōu)選的方案，實(shí)際應(yīng)用中，也可以采用更多種顏色，或者采用其他方式來(lái)標(biāo)識(shí)道路的路況狀態(tài)。其中道路上的車輛的平均行駛速度可以通過(guò)多該道路上該行駛方向上的所有車輛的行駛速度取平均。另外，需要說(shuō)明的是，一條可以雙向行駛的道路上兩個(gè)方向上的路況狀態(tài)需要分別作為獨(dú)立的道路來(lái)標(biāo)識(shí)。

圖1為本發(fā)明提供的一區(qū)域內(nèi)所有道路在某時(shí)刻的路況信息圖。圖2為圖1所示的區(qū)域中加上時(shí)間序列的折疊路況圖。如圖1所示，每個(gè)圓點(diǎn)表示一條道路，圓點(diǎn)與圓點(diǎn)之間的連接表示道路路網(wǎng)中道路與道路之間連接關(guān)系。圖1中每個(gè)原點(diǎn)采用不同的深淺的顏色表示道路的路況，實(shí)際應(yīng)用中也可以采用不同的顏色如上述的綠色、黃色、紅色以及深紅色四種顏色來(lái)表示路況。但是隨著時(shí)間的推移，如圖2所示，每條道路的路況會(huì)發(fā)生變化?，F(xiàn)有技術(shù)中，可以通過(guò)對(duì)每條道路的歷史時(shí)刻的路況進(jìn)行分詞，來(lái)預(yù)測(cè)該條道路的未來(lái)時(shí)刻如當(dāng)前時(shí)刻之后的15分鐘、30分鐘、45分鐘或者60分鐘的路況。但是根據(jù)圖2可以知道，每一條道路的路況不僅與該條道路的歷史數(shù)據(jù)有關(guān)，還會(huì)與該條道路的周邊相鄰的道路的狀態(tài)等“空間信息”有關(guān)，而現(xiàn)有技術(shù)中僅僅考慮道路的歷史時(shí)刻的歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻的路況，導(dǎo)致路況預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性較差。

基于該技術(shù)問題，本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)方案中，引入待預(yù)測(cè)的目標(biāo)道路的相鄰道路，并參考相鄰道路預(yù)測(cè)目標(biāo)道路的未來(lái)時(shí)刻的路況，以增加路況預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，詳細(xì)可以參考下述實(shí)施例的描述。

圖3為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)方法實(shí)施例一的流程圖。如圖3所示，本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)方法，具體可以包括如下步驟：

100、從道路路網(wǎng)中獲取目標(biāo)道路的n階相鄰道路；

本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)方法的執(zhí)行主體為路況預(yù)測(cè)裝置，該路況預(yù)測(cè)裝置可以為一個(gè)實(shí)體的電子裝置，也可以為采用軟件集成的裝置。

本實(shí)施例的目標(biāo)道路為需要預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻路況的道路。

本實(shí)施例的道路路網(wǎng)為預(yù)先根據(jù)真實(shí)的道路分布建立的道路路網(wǎng)。為了方便標(biāo)識(shí)每條道路，在道路路網(wǎng)中可以采用道路標(biāo)識(shí)如道路id來(lái)標(biāo)識(shí)道路。因此，本實(shí)施例中，從道路路網(wǎng)中獲取目標(biāo)道路的n階相鄰道路也可以采用道路id來(lái)表示。

本實(shí)施例中，目標(biāo)道路的n階相鄰道路為該目標(biāo)道路周圍一定范圍內(nèi)、能夠進(jìn)入目標(biāo)道路的道路，或者從目標(biāo)道路出去能夠到達(dá)的道路。例如目標(biāo)道路的1階相鄰道路可以包括目標(biāo)道路的上游、能夠直接進(jìn)入目標(biāo)道路的道路，可以命名為1^st-orderupstreamslot道路；以及目標(biāo)道路的下游、從該目標(biāo)道路直接出去的道路，可以命名為1^st-orderdownstreamslot。圖4為本發(fā)明提供的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)所有道路在某時(shí)刻的路況信息圖。例如圖4所示區(qū)域本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)方法所應(yīng)用的目標(biāo)區(qū)域，若目標(biāo)道路為v4，此時(shí)目標(biāo)道路v4對(duì)應(yīng)的1階相鄰道路，包括目標(biāo)道路v4上游、進(jìn)入該目標(biāo)道路v4的相鄰道路v5，以及目標(biāo)道路v4下游、從該目標(biāo)道路v4出去到達(dá)的相鄰道路v3。實(shí)際應(yīng)用中，目標(biāo)道路的上游的1階相鄰道路的數(shù)量與下游的1階相鄰道路的數(shù)量可以相同，也可以不同。

另外，目標(biāo)道路的2階相鄰道路為能夠進(jìn)入目標(biāo)道路的1階相鄰道路，或者從目標(biāo)道路的1階相鄰道路出去能夠到達(dá)的道路。因此目標(biāo)道路的2階相鄰道路包括目標(biāo)道路的1階相鄰道路上游、能夠直接進(jìn)入目標(biāo)道路的1階相鄰道路的道路，可以命名為2^nd-orderupstreamslot道路；以及目標(biāo)道路的1階相鄰道路下游、從該目標(biāo)道路的1階相鄰道路直接出去的道路，可以命名為2^nd-orderdownstreamslot道路。如圖4中，目標(biāo)道路v4的上游中，可以包括2階相鄰道路v2和v6；目標(biāo)道路v4的下游中，可以包括2階相鄰道路v1和v2。根據(jù)上述方式，對(duì)于任意目標(biāo)道路，依次類推，還可以獲取到該目標(biāo)道路的3階相鄰道路、4階相鄰道路、5階相鄰道路等等。即依次可以得到3^rd-orderupstreamslot道路和3^rd-orderdownstreamslot道路、4^th-orderupstreamslot道路和4^th-orderdownstreamslot道路、以及5^th-orderupstreamslot道路和5^th-orderdownstreamslot道路等等。對(duì)于路況預(yù)測(cè)的時(shí)候，從道路路網(wǎng)中獲取目標(biāo)道路的n階相鄰道路中的n具體等于幾，可以根據(jù)實(shí)際需求來(lái)選取，例如可以取n等于3，或者也可以取n等于5，實(shí)際應(yīng)用中n還可以取其它的整數(shù)數(shù)值。且由上述可知，目標(biāo)道路的n階相鄰道路可以分為上游的n階相鄰道路和下游的n階相鄰道路兩部分。且目標(biāo)道路的n階相鄰道路中上游的n階相鄰道路的數(shù)量與下游的n階相鄰道路的數(shù)量可以相同，也可以不相同。且對(duì)于每一階的相鄰道路，對(duì)應(yīng)的上游相鄰道路的數(shù)量與下游的相鄰道路的數(shù)量可以相同，也可以不相同。

101、分別獲取當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路的特征信息和目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息；

本實(shí)施例的特征信息中包括當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況；當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況均屬于道路的動(dòng)態(tài)(dynamic)特征信息。即當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)道路的特征信息中至少包括目標(biāo)道路的動(dòng)態(tài)(dynamic)特征信息，目標(biāo)道路的動(dòng)態(tài)特征信息包括目標(biāo)道路在當(dāng)前時(shí)刻的路況以及目標(biāo)道路的至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況；例如至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況可以包括目標(biāo)道路的過(guò)去5分鐘、過(guò)去10分鐘、過(guò)去15分鐘、……以5分鐘為間隔，一直到過(guò)去120分鐘的道路的路況。實(shí)際應(yīng)用中，歷史時(shí)刻可以根據(jù)實(shí)際需求，可以是過(guò)去一天同一時(shí)刻、過(guò)去兩天同一時(shí)刻，甚至過(guò)去一月同一時(shí)刻等等，或者過(guò)去一周同一時(shí)刻，過(guò)去兩周同一時(shí)刻，甚至過(guò)去一年同一時(shí)刻等等。也就是說(shuō)，歷史時(shí)刻的選取為過(guò)去一些對(duì)未來(lái)時(shí)刻的路況預(yù)測(cè)有參考價(jià)值的時(shí)刻。具體根據(jù)實(shí)際需求來(lái)選取。例如，當(dāng)將路況分為4級(jí)的時(shí)候，可以分別采用數(shù)字1、2、3或者4表示當(dāng)前時(shí)刻的路況或者歷史時(shí)刻的路況。

對(duì)應(yīng)地，目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息至少包括目標(biāo)道路的n階相鄰道路的動(dòng)態(tài)(dynamic)特征信息，目標(biāo)道路的n階相鄰道路的動(dòng)態(tài)特征信息包括目標(biāo)道路的n階相鄰道路在當(dāng)前時(shí)刻的路況以及目標(biāo)道路的n階相鄰道路的至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況。對(duì)于目標(biāo)道路的每一個(gè)每一階相鄰道路的動(dòng)態(tài)特征信息，都可以采用上述目標(biāo)道路的動(dòng)態(tài)特征信息類似的方式表示。

進(jìn)一步可選地，特征信息還包括如下至少一個(gè)特征：道路長(zhǎng)度、當(dāng)前時(shí)刻是星期幾、當(dāng)前時(shí)刻屬于一天中的第幾個(gè)預(yù)設(shè)分鐘時(shí)長(zhǎng)、道路的限速級(jí)別、道路標(biāo)識(shí)、道路的出度和入度。而道路長(zhǎng)度、當(dāng)前時(shí)刻是星期幾、當(dāng)前時(shí)刻屬于一天中的第幾個(gè)預(yù)設(shè)分鐘時(shí)長(zhǎng)、道路的限速級(jí)別、道路標(biāo)識(shí)、道路的出度和入度均屬于道路的靜態(tài)(static)特征信息。即目標(biāo)道路的特征信息還可以包括目標(biāo)道路的靜態(tài)特征信息，目標(biāo)道路的靜態(tài)特征信息包括如下至少一個(gè)特征：目標(biāo)道路的長(zhǎng)度、當(dāng)前時(shí)刻是星期幾、當(dāng)前時(shí)刻屬于一天中的第幾個(gè)預(yù)設(shè)分鐘時(shí)長(zhǎng)、目標(biāo)道路的限速級(jí)別、目標(biāo)道路的標(biāo)識(shí)、目標(biāo)道路的出度和入度。其中預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)分鐘可以取5分鐘或者10分鐘，或者其他時(shí)長(zhǎng)的分鐘，例如若預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)分鐘為5分鐘，則當(dāng)前時(shí)刻屬于一天中的第幾個(gè)預(yù)設(shè)分鐘時(shí)長(zhǎng)可以為當(dāng)前時(shí)刻屬于一天中的第幾個(gè)5分鐘。其中目標(biāo)道路的出度為從目標(biāo)道路出去能夠到達(dá)的道路的數(shù)量，即目標(biāo)道路的下游的1階相鄰道路的數(shù)量；目標(biāo)道路的入度為目標(biāo)道路的上游能夠直接進(jìn)入目標(biāo)道路的道路的數(shù)量，即目標(biāo)道路的上游的1階相鄰道路的數(shù)量。

對(duì)應(yīng)地。目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息還包括目標(biāo)道路的n階相鄰道路的靜態(tài)(static)特征信息，目標(biāo)道路的n階相鄰道路的靜態(tài)特征信息包括如下至少一個(gè)特征：目標(biāo)道路的n階相鄰道路的長(zhǎng)度、當(dāng)前時(shí)刻是星期幾、當(dāng)前時(shí)刻是一天中的第幾個(gè)5分鐘、目標(biāo)道路的n階相鄰道路的限速級(jí)別、目標(biāo)道路的標(biāo)識(shí)、目標(biāo)道路的n階相鄰道路的出度和入度。同理，目標(biāo)道路的每一個(gè)n階相鄰道路的出度為目標(biāo)道路的該n階相鄰道路的下游、從目標(biāo)道路的該n階相鄰道路出去能夠到達(dá)的道路的數(shù)量，即目標(biāo)道路的該n階相鄰道路的下游n+1階相鄰道路的數(shù)量；目標(biāo)道路的n階相鄰道路的入度為目標(biāo)道路的該n階相鄰道路的上游、能夠直接進(jìn)入目標(biāo)道路的該n階相鄰道路的數(shù)量，即目標(biāo)道路的該n階相鄰道路的上游的n+1階相鄰道路的數(shù)量。

由上述方式，可以獲取到目標(biāo)道路的特征信息以及目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息。例如某目標(biāo)道路的特征信息可以表示為如下形式：

該目標(biāo)道路的特征信息v分為兩部分，dynamic部分表示該目標(biāo)道路的動(dòng)態(tài)特征信息部分，其中current表示當(dāng)前時(shí)刻該目標(biāo)道路的路況狀態(tài)，premin5表示過(guò)去5分鐘的時(shí)刻該目標(biāo)道路的路況，premin120表示過(guò)去120分鐘的時(shí)刻該目標(biāo)道路的路況；各種路況狀態(tài)可以分別采用數(shù)字來(lái)標(biāo)識(shí)，例如對(duì)于導(dǎo)航應(yīng)用中采用綠色、黃色、紅色和深紅色的路況狀態(tài)，可以分別采用數(shù)字1、2、3或者4來(lái)標(biāo)識(shí)路況狀態(tài)。static部分表示該目標(biāo)道路的靜態(tài)特征信息部分，其中l(wèi)ength表示該目標(biāo)道路的長(zhǎng)度、weekday表示當(dāng)前時(shí)刻位于星期幾、current_min表示當(dāng)前時(shí)刻是一天中的第幾個(gè)5分鐘，id即為該目標(biāo)道路的標(biāo)識(shí)、linit_level表示該目標(biāo)道路的限速級(jí)別、degree表示目標(biāo)道路的出度和入度；其中目標(biāo)道路的出度和入度分別為獨(dú)立的特征信息，即存在兩個(gè)degree的特征值。本實(shí)施例中的dynamic部分和static部分共同組成了該目標(biāo)道路的特征信息，該目標(biāo)道路的特征信息在實(shí)際使用中可以采用向量的形式來(lái)表示。

102、根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路特征信息、目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息以及預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的路況。

本實(shí)施例中，在根據(jù)路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)未來(lái)時(shí)刻的路況的時(shí)候，需要向預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型輸入兩部分信息，一部分為當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路的特征信息，另一部分為目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息。在預(yù)測(cè)時(shí)，目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息中目標(biāo)道路的上游的n階相鄰道路的特征信息作為一組、而目標(biāo)道路的下游的n階相鄰道路的特征信息作為另一組參與預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的路況。本實(shí)施例的未來(lái)時(shí)刻根據(jù)實(shí)際需求可以為當(dāng)前時(shí)刻之后的15分鐘、30分鐘、45分鐘或者60分鐘的時(shí)刻，還可以已根據(jù)實(shí)際需求選擇其它未來(lái)時(shí)刻。對(duì)于每一個(gè)未來(lái)時(shí)刻，預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型中關(guān)于該未來(lái)時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)不相同。也就是說(shuō)，對(duì)于未來(lái)15分鐘、30分鐘、45分鐘或者60分鐘的路況預(yù)測(cè)，該路況預(yù)測(cè)模型中的除了關(guān)于該未來(lái)時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)不相同，其余網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)可以共用。

在預(yù)測(cè)時(shí)，當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路特征信息可以采用向量表示，對(duì)應(yīng)的目標(biāo)道路的每一階相鄰道路的特征信息也采用向量標(biāo)識(shí)，此時(shí)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路特征信息所采用的向量的維度，與當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)道路的每一階相鄰道路的特征信息所采用的向量的維度是相同的；即動(dòng)態(tài)特征信息部分和靜態(tài)特征信息部分所包括的特征的多少是一致的。另外，需要說(shuō)明的是，本實(shí)施例的當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路特征信息在輸入至路況預(yù)測(cè)模型中的時(shí)候，需要先做全鏈接(fullyconnect；fc)操作，以調(diào)正當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路特征信息的向量的維度

本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)模型為根據(jù)預(yù)先采集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)中的數(shù)條訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)該路況預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到的。本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)模型中考慮了目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息，從而可以使得預(yù)測(cè)的目標(biāo)道路的未來(lái)時(shí)刻的路況更準(zhǔn)確。

本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)方法，通過(guò)從道路路網(wǎng)中獲取目標(biāo)道路的n階相鄰道路；分別獲取當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路的特征信息和目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息；根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路特征信息、目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息以及預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的路況。通過(guò)采用本實(shí)施例的技術(shù)方案，由于在預(yù)測(cè)時(shí)參考了目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息，即在預(yù)測(cè)時(shí)不僅參考了目標(biāo)道路的當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況，還參考了目標(biāo)道路的空間信息即參考了目標(biāo)道路的n階相鄰道路的當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況，從而能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在未來(lái)時(shí)刻的路況。

圖5為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)方法實(shí)施例二的流程圖。如圖5所示，本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)方法在上述圖3所示實(shí)施例的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，在步驟102“根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路特征信息、目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息以及預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的路況”之前，具體還可以包括如下步驟：

200、采集數(shù)條訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)；其中各訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括訓(xùn)練時(shí)刻的訓(xùn)練道路的訓(xùn)練特征信息、訓(xùn)練道路的n階相鄰道路的訓(xùn)練特征信息以及訓(xùn)練道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的真實(shí)路況；

本實(shí)施例中，具體可以從導(dǎo)航應(yīng)用的歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取多條訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)。本實(shí)施例中，在訓(xùn)練路況預(yù)測(cè)模型的時(shí)候所選擇的訓(xùn)練道路的訓(xùn)練特征信息也同樣可以包括動(dòng)態(tài)特征部分和靜態(tài)特征部分，與上述目標(biāo)道路當(dāng)前時(shí)刻的特征信息所包括的特征相同，詳細(xì)可以參考上述實(shí)施例的記載。另外，需要說(shuō)明的是，本實(shí)施例中采集的各條訓(xùn)練數(shù)據(jù)的訓(xùn)練時(shí)刻需要分布一個(gè)周期中能夠的每個(gè)時(shí)刻；例如，若參考的一個(gè)周期為一天，需要保證一天24小時(shí)每個(gè)時(shí)段都有訓(xùn)練數(shù)據(jù)；對(duì)于參考的周圍為一周，需要保證一周內(nèi)每一天都會(huì)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這樣，才能保證訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型盡可能的準(zhǔn)確。當(dāng)然還需要參考各個(gè)訓(xùn)練道路的路況特征，對(duì)于路況變化較為豐富的時(shí)段，可以采集較多條數(shù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；對(duì)于路況變化較為貧乏的時(shí)段，可以采集較少條數(shù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。為了能夠?qū)β窙r預(yù)測(cè)模型進(jìn)行有效訓(xùn)練，對(duì)于每一條訓(xùn)練數(shù)據(jù)，本實(shí)施例中還需要從歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取該訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的真實(shí)路況。例如，從歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中，可以采集道路標(biāo)識(shí)為a的訓(xùn)練道路在x年x月x日13時(shí)0分0秒的路況為3(即較為緩慢)，還可以從歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取該訓(xùn)練道路在x年x月x日13時(shí)15分0秒的路況為3，在x年x月x日13時(shí)30分0秒的路況為2，在x年x月x日13時(shí)45分0秒的路況為2，在x年x月x日14時(shí)0分0秒的路況為1，分別作為該訓(xùn)練數(shù)據(jù)中x年x月x日13時(shí)0分0秒之后的未來(lái)的15分鐘、30分鐘、45分鐘一集60分鐘之后的真實(shí)路況。

需要說(shuō)明的是，各訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括訓(xùn)練道路的訓(xùn)練特征信息中可以不包括訓(xùn)練道路的標(biāo)識(shí)，這樣，在根據(jù)路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)目標(biāo)道路的未來(lái)時(shí)刻的路況時(shí)，根據(jù)步驟101獲取的當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路的特征信息和目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息中，均可以不包括目標(biāo)道路的標(biāo)識(shí)。此時(shí)訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練時(shí)不考慮道路標(biāo)識(shí)，預(yù)測(cè)時(shí)，可以對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的各訓(xùn)練道路以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練道路之外的任意道路的未來(lái)時(shí)刻的路況進(jìn)行預(yù)測(cè)；不管訓(xùn)練時(shí)所采用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的訓(xùn)練道路與預(yù)測(cè)時(shí)的目標(biāo)道路之間相距多遠(yuǎn)或者多近，均可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)道路的未來(lái)時(shí)刻的路況的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

而若訓(xùn)練時(shí)各訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的訓(xùn)練道路的訓(xùn)練特征信息中包括訓(xùn)練道路的標(biāo)識(shí)，那么在預(yù)測(cè)時(shí)，該路況預(yù)測(cè)模型僅能夠?qū)τ?xùn)練時(shí)訓(xùn)練過(guò)的道路的未來(lái)時(shí)刻的路況進(jìn)行預(yù)測(cè)。即當(dāng)特征信息包括道路的id時(shí)，訓(xùn)練時(shí)，需要將所有訓(xùn)練過(guò)的訓(xùn)練道路的id集合在一起生成訓(xùn)練道路標(biāo)識(shí)庫(kù)；而在預(yù)測(cè)時(shí)，可以先判斷目標(biāo)道路的標(biāo)識(shí)是否在訓(xùn)練道路標(biāo)識(shí)庫(kù)中；若在，可以根據(jù)該路況預(yù)測(cè)模型對(duì)該目標(biāo)道路的未來(lái)時(shí)刻的路況進(jìn)行預(yù)測(cè)，否則若不在，不可以根據(jù)該路況預(yù)測(cè)模型對(duì)該目標(biāo)道路的未來(lái)時(shí)刻的路況進(jìn)行預(yù)測(cè)。

201、根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的各條訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練路況預(yù)測(cè)模型。

本實(shí)施例中采集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的條數(shù)可以非常多，例如可以數(shù)萬(wàn)條甚至數(shù)十萬(wàn)條。訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中采集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的條數(shù)越多，采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)越準(zhǔn)確，即訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型越準(zhǔn)確，后續(xù)根據(jù)該路況預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練目標(biāo)道路的未來(lái)時(shí)刻的路況也越準(zhǔn)確。

采集到訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)之后，便可以采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的各條訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練路況預(yù)測(cè)模型，例如，具體可以包括如下步驟：

(a1)依次將訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的各條訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至路況預(yù)測(cè)模型，使得路況預(yù)測(cè)模型輸出對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練道路在未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)路況；

(a2)根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的真實(shí)路況和預(yù)測(cè)路況，調(diào)整路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，以使得路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的訓(xùn)練道路在未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)路況靠近對(duì)應(yīng)的真實(shí)路況；

(a3)重復(fù)采用上述步驟(a1)-(a2)，使用各條訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練路況預(yù)測(cè)模型，直到路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)路況無(wú)限接近于對(duì)應(yīng)的真實(shí)路況，確定路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，從而確定路況預(yù)測(cè)模型。

本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練之前，路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)都設(shè)置有初始值。在向該路況預(yù)測(cè)模型輸入第一條訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，路況預(yù)測(cè)模型基于初始的參數(shù)，可以根據(jù)該條訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的訓(xùn)練時(shí)刻的訓(xùn)練道路的訓(xùn)練特征信息、以及訓(xùn)練時(shí)刻的訓(xùn)練道路的n階相鄰道路的訓(xùn)練特征信息，預(yù)測(cè)該條訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練道路在未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)路況。由于該第一條訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括有該訓(xùn)練道路對(duì)應(yīng)的真實(shí)路況，此時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練道路的預(yù)測(cè)路況和真實(shí)路況調(diào)整路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，使得路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)路況靠近對(duì)應(yīng)的真實(shí)路況。

然后緊接著輸入第二條訓(xùn)練數(shù)據(jù)，第二條訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)是基于第一條訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練后調(diào)整的路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)來(lái)訓(xùn)練，此時(shí)調(diào)整參數(shù)后的路況預(yù)測(cè)模型可以根據(jù)輸入的第二條訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的訓(xùn)練時(shí)刻的訓(xùn)練道路的訓(xùn)練特征信息、以及訓(xùn)練時(shí)刻的訓(xùn)練道路的n階相鄰道路的訓(xùn)練特征信息，預(yù)測(cè)第二條訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練道路在未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)路況。同理，由于第二條訓(xùn)練數(shù)據(jù)中也包括有該訓(xùn)練道路對(duì)應(yīng)的真實(shí)路況，此時(shí)可以根據(jù)第二條訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的訓(xùn)練道路的預(yù)測(cè)路況和真實(shí)路況調(diào)整路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，使得路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)路況靠近對(duì)應(yīng)的真實(shí)路況。依次類推，可以依次采用第3條訓(xùn)練數(shù)據(jù)、第4條訓(xùn)練數(shù)據(jù)、……直到最后一條訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)該路況預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，每條訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練之后，都調(diào)整路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，使得路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的路況逐步靠近對(duì)應(yīng)的真實(shí)路況，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)條訓(xùn)練數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一輪訓(xùn)練之后，訓(xùn)練結(jié)果還是不理想的情況下，還可以繼續(xù)使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)條訓(xùn)練數(shù)據(jù)繼續(xù)進(jìn)行下一輪訓(xùn)練，直到路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)路況無(wú)限接近于對(duì)應(yīng)的真實(shí)路況，此時(shí)可以認(rèn)為路況預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練完畢，可以確定路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，從而確定路況預(yù)測(cè)模型。

另外，本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)模型中可以包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionneuralnetwork；cnn)模型和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrentneutralnetwork；rnn)模型。那么本實(shí)施例在根據(jù)上述步驟訓(xùn)練路況預(yù)測(cè)模型的過(guò)程，不僅要對(duì)路況預(yù)測(cè)模型中的cnn模型的參數(shù)進(jìn)行確定，還需要對(duì)rnn模型中的參數(shù)進(jìn)行確定，另外還需要對(duì)預(yù)測(cè)每一種未來(lái)時(shí)刻的路況的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行確定。

其中cnn模型可以對(duì)分別對(duì)1^st-orderupstreamslot道路和1^st-orderdownstreamslot道路、2^nd-orderupstreamslot道路和2^nd-orderdownstreamslot道路、以及3^rd-orderupstreamslot道路和3^rd-orderdownstreamslot道路等等進(jìn)行卷積(convolution；conv)處理。rnn模型分別用于對(duì)1^st-orderupstreamslot道路和1^st-orderdownstreamslot道路、2^nd-orderupstreamslot道路和2^nd-orderdownstreamslot道路、以及3^rd-orderupstreamslot道路和3^rd-orderdownstreamslot道路等等卷積處理后映射的向量進(jìn)行遞歸處理。rnn模型在處理時(shí)，按照道路的行駛方向，對(duì)上游的3^rd-orderupstreamslot道路的rnn處理結(jié)果需要反饋至2^nd-orderupstreamslot道路的rnn處理中，上游的2^nd-orderupstreamslot道路的rnn處理結(jié)果需要反饋至1^st-orderupstreamslot道路的rnn處理中，等等以此類推。同理，對(duì)下游的1^st-orderdownstreamslot道路的rnn處理結(jié)果需要反饋至2^nd-orderdownstreamslot道路的rnn處理中，下游的2^nd-orderdownstreamslot道路的rnn處理結(jié)果需要反饋至3^rd-orderdownstreamslot道路rnn處理中，等等以此類推。這樣，該道路預(yù)測(cè)模型中合理參考了目標(biāo)道路的周圍的n階相鄰道路的路況，從而可以使得該路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的未來(lái)時(shí)刻的目標(biāo)道路的路況更準(zhǔn)確。

圖6為本發(fā)明提供的路況預(yù)測(cè)模型的架構(gòu)圖。如圖6所示，本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)模型中，目標(biāo)道路采用targetlocation來(lái)標(biāo)識(shí)，本實(shí)施例中，以參考目標(biāo)道路的3階相鄰道路為例，來(lái)進(jìn)行路況預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練以及目標(biāo)道路的未來(lái)時(shí)刻的路況的預(yù)測(cè)。如圖6所示，可以分為四大塊來(lái)介紹該路況預(yù)測(cè)模型，下面三塊由左到右分別為對(duì)目標(biāo)道路targetlocation的上游3階相鄰道路的處理塊、對(duì)目標(biāo)道路targetlocation的處理塊、以及對(duì)目標(biāo)道路targetlocation的下游3階相鄰道路的處理塊。其中在對(duì)目標(biāo)道路targetlocation的上游3階相鄰道路的處理塊中，本實(shí)施例中，采用3個(gè)cnn模型分別對(duì)上游1階相鄰道路1^st-orderupstreamslot、上游2階相鄰道路2^nd-orderupstreamslot、上游3階相鄰道路3^rd-orderupstreamslot的特征信息(采用向量的形式)進(jìn)行conv處理，然后再經(jīng)過(guò)過(guò)濾器分別將各階相鄰道路的映射至一空間向量中，然后再分別采用3個(gè)rnn模型分別對(duì)映射后的、上游1階相鄰道路1^st-orderupstreamslot、上游2階相鄰道路2^nd-orderupstreamslot、上游3階相鄰道路3^rd-orderupstreamslot對(duì)應(yīng)的空間向量進(jìn)行遞歸處理。根據(jù)圖6中的rnn處理中的箭頭指向，上游的3^rd-orderupstreamslot道路的rnn處理結(jié)果需要反饋至2^nd-orderupstreamslot道路的rnn處理中，上游的2^nd-orderupstreamslot道路的rnn處理結(jié)果需要反饋至1^st-orderupstreamslot道路的rnn處理中，以模擬真實(shí)的道路行駛場(chǎng)景。rnn處理之后，對(duì)于各階的相鄰道路，根據(jù)rnn處理后的各矩陣，按照max-pooling的方式，從各矩陣中獲取各維度上影響最大的向量構(gòu)造對(duì)應(yīng)該階相鄰道路的合成矩陣；例如，若rnn處理后得到4個(gè)3*3的矩陣，合成矩陣時(shí)，需要分別獲取4個(gè)矩陣中，每一個(gè)維度上的影響最大的向量，然后將三個(gè)維度上影響最大的向量組合，便構(gòu)成合成矩陣。最后再將1階相鄰道路對(duì)應(yīng)的合成矩陣、2階相鄰道路對(duì)應(yīng)的合成矩陣、2階相鄰道路對(duì)應(yīng)的合成矩陣連接(concatenate)在一起，作為預(yù)測(cè)時(shí)上游合成矩陣。

同理對(duì)于對(duì)目標(biāo)道路targetlocation的下游3階相鄰道路的處理塊中，參考上游的處理，區(qū)別僅在于：下游處理時(shí)，根據(jù)圖6中的rnn處理中的箭頭指向，下游的1^st-orderdownstreamslot道路的rnn處理結(jié)果需要反饋至2^nd-orderdownstreamslot道路的rnn處理中，下游的2^nd-orderdownstreamslot道路的rnn處理結(jié)果需要反饋至3^rd-orderdownstreamslot道路rnn處理中，以模擬真實(shí)的道路行駛場(chǎng)景。其余處理過(guò)程與上游相同，詳細(xì)可以參考上述上游的處理，最后下游處理，可以得到一個(gè)下游合成矩陣。

對(duì)目標(biāo)道路targetlocation的處理塊中，將目標(biāo)道路targetlocation的特征信息進(jìn)行fc操作，可以得到一個(gè)目標(biāo)道路targetlocation對(duì)應(yīng)的目標(biāo)矩陣。

最后對(duì)于每一個(gè)未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)還對(duì)應(yīng)一個(gè)與該未來(lái)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，根據(jù)上游合成矩陣、目標(biāo)矩陣，下游矩陣以及該未來(lái)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，可以預(yù)測(cè)得到該預(yù)測(cè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的路況。對(duì)應(yīng)的路況可以采用數(shù)字標(biāo)識(shí)來(lái)表示，例如1表示暢通、2表示行駛緩慢、3表示擁堵、4表示非常擁堵。例如，具體可以將上游合成矩陣、目標(biāo)矩陣，下游矩陣以及該未來(lái)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)相乘，得到一個(gè)1*1的向量，即表示對(duì)應(yīng)的未來(lái)時(shí)刻的路況。其中對(duì)于未來(lái)時(shí)刻為當(dāng)前時(shí)刻之后的15分鐘對(duì)應(yīng)存在未來(lái)時(shí)刻為15分鐘之后對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，對(duì)于未來(lái)時(shí)刻為當(dāng)前時(shí)刻之后的30分鐘，也存在未來(lái)時(shí)刻為30分鐘之后對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，等等以此類推。

采用上述圖6所示的路況預(yù)測(cè)模型架構(gòu)，在根據(jù)上述圖5所示實(shí)施例訓(xùn)練時(shí)，需要確定每個(gè)cnn模型的參數(shù)，rnn模型的參數(shù)，還需要確定每個(gè)未來(lái)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而確定整個(gè)路況預(yù)測(cè)模型。且該路況預(yù)測(cè)模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，底層的cnn模型和rnn模型都可以共享參數(shù)，而僅僅頂部的各未來(lái)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不共享參數(shù)，可以有效地節(jié)省路況預(yù)測(cè)模型中能夠的底層的cnn模型和rnn模型的學(xué)習(xí)時(shí)間，提高訓(xùn)練效率。

本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)方法，通過(guò)采用本實(shí)施例的技術(shù)方案，由于在預(yù)測(cè)時(shí)參考了目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息，即在預(yù)測(cè)時(shí)不僅參考了目標(biāo)道路的當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況，還參考了目標(biāo)道路的空間信息即參考了目標(biāo)道路的n階相鄰道路的當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況，從而能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在未來(lái)時(shí)刻的路況。

圖7為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)方法與現(xiàn)有的路況預(yù)測(cè)方法的誤報(bào)率的對(duì)比示意圖。首先，本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)方法的評(píng)價(jià)的指標(biāo)為對(duì)比真值的誤報(bào)率，其中各時(shí)刻的平均誤報(bào)率＝各條case的預(yù)測(cè)誤報(bào)率打分之和/基準(zhǔn)case總數(shù)。例如若某一時(shí)刻一個(gè)城市包括3萬(wàn)條case的誤報(bào)率，該時(shí)刻的平均誤報(bào)率就等于該3萬(wàn)條case的誤報(bào)率打分之和除以3萬(wàn)。如圖7所示，每一時(shí)刻左邊的柱狀為baseline即背景技術(shù)中所述的現(xiàn)有的路況預(yù)測(cè)方法的誤報(bào)率，右邊的柱狀為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)模型的誤報(bào)率。圖8為圖7的對(duì)應(yīng)的列表示意圖。根據(jù)圖7和圖8可以知道本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)模型與baseline相比，平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性可以提高接近于26％。因此，本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的未來(lái)時(shí)刻的路況更準(zhǔn)確。

圖9為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)裝置實(shí)施例一的結(jié)構(gòu)圖。如圖9所示，本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)裝置，具體可以包括：道路獲取模塊10、特征信息獲取模塊11和預(yù)測(cè)模塊12。

其中道路獲取模塊10用于從道路路網(wǎng)中獲取目標(biāo)道路的n階相鄰道路；特征信息獲取模塊11用于分別獲取道路獲取模塊10獲取的當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路的特征信息和目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息；特征信息中包括當(dāng)前時(shí)刻的路況以及至少一個(gè)歷史時(shí)刻的路況；預(yù)測(cè)模塊12用于根據(jù)特征信息獲取模塊11獲取的當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路特征信息、目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息以及預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的路況。

本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)裝置，通過(guò)采用上述模塊實(shí)現(xiàn)信息處理的實(shí)現(xiàn)原理以及技術(shù)效果與上述相關(guān)方法實(shí)施例的實(shí)現(xiàn)相同，詳細(xì)可以參考上述相關(guān)方法實(shí)施例的記載，在此不再贅述。

圖10為本發(fā)明的路況預(yù)測(cè)裝置實(shí)施例二的結(jié)構(gòu)圖。如圖10所示，本實(shí)施在上述圖9所示實(shí)施例的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步還可以包括如下技術(shù)方案。

如圖10所示，本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)裝置，還包括：采集模塊13和訓(xùn)練模塊14。

其中采集模塊13用于采集數(shù)條訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)；各訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括訓(xùn)練時(shí)刻的訓(xùn)練道路的訓(xùn)練特征信息、訓(xùn)練道路的n階相鄰道路的訓(xùn)練特征信息以及訓(xùn)練道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的真實(shí)路況；訓(xùn)練模塊14用于根據(jù)采集模塊13采集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的各條訓(xùn)練道路的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練路況預(yù)測(cè)模型。

對(duì)應(yīng)地，預(yù)測(cè)模塊12用于根據(jù)特征信息獲取模塊11獲取的當(dāng)前時(shí)刻的目標(biāo)道路特征信息、目標(biāo)道路的n階相鄰道路的特征信息以及訓(xùn)練模塊14預(yù)先訓(xùn)練的路況預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)目標(biāo)道路在預(yù)設(shè)的未來(lái)時(shí)刻的路況。

進(jìn)一步可選地，本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)裝置中，訓(xùn)練模塊14具體用于：

依次將各條訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至路況預(yù)測(cè)模型，使得路況預(yù)測(cè)模型輸出對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練道路在未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)路況；

根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的真實(shí)路況和預(yù)測(cè)路況，調(diào)整路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，以使得路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的訓(xùn)練道路在未來(lái)時(shí)刻的預(yù)測(cè)路況靠近對(duì)應(yīng)的真實(shí)路況；

重復(fù)采用上述步驟，使用各條訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練路況預(yù)測(cè)模型，直到路況預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)路況無(wú)限接近于對(duì)應(yīng)的真實(shí)路況，確定路況預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，從而確定路況預(yù)測(cè)模型。

進(jìn)一步可選地，本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)裝置中，路況預(yù)測(cè)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

進(jìn)一步可選地，本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)裝置中，特征信息還包括如下至少一個(gè)特征：道路長(zhǎng)度、當(dāng)前時(shí)刻是星期幾、當(dāng)前時(shí)刻屬于一天中的第幾個(gè)預(yù)設(shè)分鐘時(shí)長(zhǎng)、道路的限速級(jí)別、道路標(biāo)識(shí)、道路的出度和入度。

本實(shí)施例的路況預(yù)測(cè)裝置，通過(guò)采用上述模塊實(shí)現(xiàn)信息處理的實(shí)現(xiàn)原理以及技術(shù)效果與上述相關(guān)方法實(shí)施例的實(shí)現(xiàn)相同，詳細(xì)可以參考上述相關(guān)方法實(shí)施例的記載，在此不再贅述。

圖11為本發(fā)明的計(jì)算機(jī)設(shè)備實(shí)施例的結(jié)構(gòu)圖。如圖11所示，本實(shí)施例的計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器30，以及存儲(chǔ)器40，存儲(chǔ)器40用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，當(dāng)存儲(chǔ)器40中存儲(chǔ)的一個(gè)或多個(gè)程序被一個(gè)或多個(gè)處理器30執(zhí)行，使得一個(gè)或多個(gè)處理器30實(shí)現(xiàn)如上圖3和圖5所示實(shí)施例的信息處理方法。圖11所示實(shí)施例中以包括多個(gè)處理器30為例。

例如，圖12為本發(fā)明提供的一種計(jì)算機(jī)設(shè)備的示例圖。圖12示出了適于用來(lái)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施方式的示例性計(jì)算機(jī)設(shè)備12a的框圖。圖12顯示的計(jì)算機(jī)設(shè)備12a僅僅是一個(gè)示例，不應(yīng)對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的功能和使用范圍帶來(lái)任何限制。

如圖12所示，計(jì)算機(jī)設(shè)備12a以通用計(jì)算設(shè)備的形式表現(xiàn)。計(jì)算機(jī)設(shè)備12a的組件可以包括但不限于：一個(gè)或者多個(gè)處理器16a，系統(tǒng)存儲(chǔ)器28a，連接不同系統(tǒng)組件(包括系統(tǒng)存儲(chǔ)器28a和處理器16a)的總線18a。

總線18a表示幾類總線結(jié)構(gòu)中的一種或多種，包括存儲(chǔ)器總線或者存儲(chǔ)器控制器，外圍總線，圖形加速端口，處理器或者使用多種總線結(jié)構(gòu)中的任意總線結(jié)構(gòu)的局域總線。舉例來(lái)說(shuō)，這些體系結(jié)構(gòu)包括但不限于工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)(isa)總線，微通道體系結(jié)構(gòu)(mac)總線，增強(qiáng)型isa總線、視頻電子標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)(vesa)局域總線以及外圍組件互連(pci)總線。

計(jì)算機(jī)設(shè)備12a典型地包括多種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可讀介質(zhì)。這些介質(zhì)可以是任何能夠被計(jì)算機(jī)設(shè)備12a訪問的可用介質(zhì)，包括易失性和非易失性介質(zhì)，可移動(dòng)的和不可移動(dòng)的介質(zhì)。

系統(tǒng)存儲(chǔ)器28a可以包括易失性存儲(chǔ)器形式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可讀介質(zhì)，例如隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram)30a和/或高速緩存存儲(chǔ)器32a。計(jì)算機(jī)設(shè)備12a可以進(jìn)一步包括其它可移動(dòng)/不可移動(dòng)的、易失性/非易失性計(jì)算機(jī)系統(tǒng)存儲(chǔ)介質(zhì)。僅作為舉例，存儲(chǔ)系統(tǒng)34a可以用于讀寫不可移動(dòng)的、非易失性磁介質(zhì)(圖12未顯示，通常稱為“硬盤驅(qū)動(dòng)器”)。盡管圖12中未示出，可以提供用于對(duì)可移動(dòng)非易失性磁盤(例如“軟盤”)讀寫的磁盤驅(qū)動(dòng)器，以及對(duì)可移動(dòng)非易失性光盤(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介質(zhì))讀寫的光盤驅(qū)動(dòng)器。在這些情況下，每個(gè)驅(qū)動(dòng)器可以通過(guò)一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)介質(zhì)接口與總線18a相連。系統(tǒng)存儲(chǔ)器28a可以包括至少一個(gè)程序產(chǎn)品，該程序產(chǎn)品具有一組(例如至少一個(gè))程序模塊，這些程序模塊被配置以執(zhí)行本發(fā)明上述圖3、圖5、圖9和圖10各實(shí)施例的功能。

具有一組(至少一個(gè))程序模塊42a的程序/實(shí)用工具40a，可以存儲(chǔ)在例如系統(tǒng)存儲(chǔ)器28a中，這樣的程序模塊42a包括——但不限于——操作系統(tǒng)、一個(gè)或者多個(gè)應(yīng)用程序、其它程序模塊以及程序數(shù)據(jù)，這些示例中的每一個(gè)或某種組合中可能包括網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的實(shí)現(xiàn)。程序模塊42a通常執(zhí)行本發(fā)明所描述的上述圖3、圖5、圖9和圖10各實(shí)施例中的功能和/或方法。

計(jì)算機(jī)設(shè)備12a也可以與一個(gè)或多個(gè)外部設(shè)備14a(例如鍵盤、指向設(shè)備、顯示器24a等)通信，還可與一個(gè)或者多個(gè)使得用戶能與該計(jì)算機(jī)設(shè)備12a交互的設(shè)備通信，和/或與使得該計(jì)算機(jī)設(shè)備12a能與一個(gè)或多個(gè)其它計(jì)算設(shè)備進(jìn)行通信的任何設(shè)備(例如網(wǎng)卡，調(diào)制解調(diào)器等等)通信。這種通信可以通過(guò)輸入/輸出(i/o)接口22a進(jìn)行。并且，計(jì)算機(jī)設(shè)備12a還可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)適配器20a與一個(gè)或者多個(gè)網(wǎng)絡(luò)(例如局域網(wǎng)(lan)，廣域網(wǎng)(wan)和/或公共網(wǎng)絡(luò)，例如因特網(wǎng))通信。如圖所示，網(wǎng)絡(luò)適配器20a通過(guò)總線18a與計(jì)算機(jī)設(shè)備12a的其它模塊通信。應(yīng)當(dāng)明白，盡管圖中未示出，可以結(jié)合計(jì)算機(jī)設(shè)備12a使用其它硬件和/或軟件模塊，包括但不限于：微代碼、設(shè)備驅(qū)動(dòng)器、冗余處理器、外部磁盤驅(qū)動(dòng)陣列、raid系統(tǒng)、磁帶驅(qū)動(dòng)器以及數(shù)據(jù)備份存儲(chǔ)系統(tǒng)等。

處理器16a通過(guò)運(yùn)行存儲(chǔ)在系統(tǒng)存儲(chǔ)器28a中的程序，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理，例如實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例所示的路況預(yù)測(cè)方法。

本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述實(shí)施例所示的路況預(yù)測(cè)方法。

本實(shí)施例的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以包括上述圖12所示實(shí)施例中的系統(tǒng)存儲(chǔ)器28a中的ram30a、和/或高速緩存存儲(chǔ)器32a、和/或存儲(chǔ)系統(tǒng)34a。

隨著科技的發(fā)展，計(jì)算機(jī)程序的傳播途徑不再受限于有形介質(zhì)，還可以直接從網(wǎng)絡(luò)下載，或者采用其他方式獲取。因此，本實(shí)施例中的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)不僅可以包括有形的介質(zhì)，還可以包括無(wú)形的介質(zhì)。

本實(shí)施例的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以采用一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀的介質(zhì)的任意組合。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以是計(jì)算機(jī)可讀信號(hào)介質(zhì)或者計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)例如可以是——但不限于——電、磁、光、電磁、紅外線、或半導(dǎo)體的系統(tǒng)、裝置或器件，或者任意以上的組合。計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)的更具體的例子(非窮舉的列表)包括：具有一個(gè)或多個(gè)導(dǎo)線的電連接、便攜式計(jì)算機(jī)磁盤、硬盤、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram)、只讀存儲(chǔ)器(rom)、可擦式可編程只讀存儲(chǔ)器(eprom或閃存)、光纖、便攜式緊湊磁盤只讀存儲(chǔ)器(cd-rom)、光存儲(chǔ)器件、磁存儲(chǔ)器件、或者上述的任意合適的組合。在本文件中，計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可以是任何包含或存儲(chǔ)程序的有形介質(zhì)，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用。

計(jì)算機(jī)可讀的信號(hào)介質(zhì)可以包括在基帶中或者作為載波一部分傳播的數(shù)據(jù)信號(hào)，其中承載了計(jì)算機(jī)可讀的程序代碼。這種傳播的數(shù)據(jù)信號(hào)可以采用多種形式，包括——但不限于——電磁信號(hào)、光信號(hào)或上述的任意合適的組合。計(jì)算機(jī)可讀的信號(hào)介質(zhì)還可以是計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以外的任何計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，該計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以發(fā)送、傳播或者傳輸用于由指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用的程序。

計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上包含的程序代碼可以用任何適當(dāng)?shù)慕橘|(zhì)傳輸，包括——但不限于——無(wú)線、電線、光纜、rf等等，或者上述的任意合適的組合。

可以以一種或多種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言或其組合來(lái)編寫用于執(zhí)行本發(fā)明操作的計(jì)算機(jī)程序代碼，所述程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言包括面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言—諸如java、smalltalk、c++，還包括常規(guī)的過(guò)程式程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言—諸如”c”語(yǔ)言或類似的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。程序代碼可以完全地在用戶計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、部分地在用戶計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、作為一個(gè)獨(dú)立的軟件包執(zhí)行、部分在用戶計(jì)算機(jī)上部分在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、或者完全在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)或服務(wù)器上執(zhí)行。在涉及遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)的情形中，遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)可以通過(guò)任意種類的網(wǎng)絡(luò)——包括局域網(wǎng)(lan)或廣域網(wǎng)(wan)—連接到用戶計(jì)算機(jī)，或者，可以連接到外部計(jì)算機(jī)(例如利用因特網(wǎng)服務(wù)提供商來(lái)通過(guò)因特網(wǎng)連接)。

在本發(fā)明所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式。

所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用硬件加軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。

上述以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)的集成的單元，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。上述軟件功能單元存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：u盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(read-onlymemory，rom)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明保護(hù)的范圍之內(nèi)。