本發(fā)明涉及城市計(jì)算領(lǐng)域，尤其涉及一種基于分布式內(nèi)存計(jì)算框架對(duì)城市交通路況的預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

城市交通路況預(yù)測(cè)是智慧城市建設(shè)的重要課題之一，它對(duì)于城市資源分配、城市交通規(guī)劃，政府公共設(shè)施建設(shè)等方面有著重要的指導(dǎo)意義。由于城市化建設(shè)力度的加強(qiáng)，越來(lái)越多的人口涌入城市，這導(dǎo)致城市基礎(chǔ)設(shè)施跟不上人口的增加速度，這對(duì)于個(gè)人出行以及國(guó)家交通部門進(jìn)行交通秩序疏理也是一個(gè)很大的難題，因此政府、企業(yè)聯(lián)合學(xué)術(shù)界正在積極尋找改善城市交通路況的措施，以加快智慧城市建設(shè)水平。

目前國(guó)內(nèi)一些企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)都在積極研究這個(gè)主題，有的提出利用大量路網(wǎng)傳感器采集車輛信息和利用視頻監(jiān)測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)拍攝車流情況；也有的提出利用歷史數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)計(jì)算，但是方法關(guān)注點(diǎn)不夠全面，有的只考慮到時(shí)間序列信息，有的只考慮歷史時(shí)間段信息，而對(duì)于這種大數(shù)據(jù)的計(jì)算，算法模型和計(jì)算框架的計(jì)算效率至關(guān)重要,但是缺乏低硬件成本且綜合全面的高效的數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)方法作為引導(dǎo)，使得城市交通建設(shè)達(dá)不到預(yù)期目標(biāo)。

目前國(guó)內(nèi)外很多研究機(jī)構(gòu)或企業(yè)提出的已有的路況預(yù)測(cè)方法比如：1)利用大量路網(wǎng)傳感器或視頻監(jiān)測(cè)設(shè)備獲取實(shí)時(shí)路況信息，然后發(fā)送到服務(wù)器端， 這樣所有的移動(dòng)端設(shè)備都能夠查詢路況信息；2)通過(guò)算法模型基于歷史相同時(shí)間段的交通數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行建模，找出規(guī)律對(duì)未來(lái)相同時(shí)間段路況信息進(jìn)行估計(jì)。對(duì)于第一種方法，需要安置過(guò)多的傳感器和視頻監(jiān)測(cè)設(shè)備，導(dǎo)致硬件設(shè)備成本太高，而且結(jié)果傳輸時(shí)延很嚴(yán)重，對(duì)于大數(shù)據(jù)情況下，計(jì)算效率是個(gè)很重要的因素；第二種屬于數(shù)學(xué)建模方法，該方法忽略了數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特性對(duì)未來(lái)時(shí)刻路況的影響，忽略了相鄰路段的路況信息，也忽略了如周期性大型活動(dòng)、車禍?zhǔn)录鹊挠绊憽?/p>

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題之一。為此本發(fā)明的目的在于提出一種基于分布式內(nèi)存計(jì)算框架對(duì)城市交通路況的預(yù)測(cè)方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明一方面實(shí)施例的基于分布式內(nèi)存計(jì)算框架對(duì)城市交通路況的預(yù)測(cè)方法，所述預(yù)測(cè)方法包括以下步驟：

建立多線程緩沖池，并接收公共交通車輛的gps定位裝置并輸出gps數(shù)據(jù)；

對(duì)gps數(shù)據(jù)進(jìn)行地圖匹配,將公共交通車輛的位置信息匹配到地圖上對(duì)應(yīng)的路段上；

對(duì)gps數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向分割，計(jì)算出每個(gè)路段在每天每個(gè)預(yù)設(shè)時(shí)間間隔的平均速度數(shù)據(jù)集a；

根據(jù)數(shù)據(jù)集a的數(shù)據(jù)來(lái)統(tǒng)計(jì)出每個(gè)路段歷史以來(lái)相同的預(yù)設(shè)時(shí)間間隔的歷史平均速度，得到縱向特征數(shù)據(jù)集b；

根據(jù)數(shù)據(jù)集a中的數(shù)據(jù)，計(jì)算出每個(gè)路段當(dāng)前時(shí)刻往前最近一個(gè)預(yù)設(shè)時(shí)間間隔的多級(jí)鄰域路段的平均速度，得到空間特征數(shù)據(jù)集c；

根據(jù)所述平均速度數(shù)據(jù)集a,縱向特征數(shù)據(jù)集b和空間特征數(shù)據(jù)集c建立路況預(yù)測(cè)模型，用分布式內(nèi)存計(jì)算框架進(jìn)行計(jì)算,得到指定路段的路況預(yù)測(cè)信息；

根據(jù)指定路段的路況預(yù)測(cè)信息，得到指定路段到當(dāng)前時(shí)刻的隨后預(yù)設(shè)時(shí)間間隔內(nèi)的路況預(yù)測(cè)結(jié)果并輸出。

本發(fā)明實(shí)施例的基于分布式內(nèi)存計(jì)算框架對(duì)城市交通路況的預(yù)測(cè)方法，通過(guò)獲取公共交通車輛的gps定位裝置輸出的gps數(shù)據(jù)，而不借助除定位傳感器的其他設(shè)備情況下，能較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出任意指定路段當(dāng)前時(shí)刻隨后時(shí)間間隔內(nèi)的路況信息，能節(jié)約成本且簡(jiǎn)單高效。

附圖說(shuō)明

圖1是根據(jù)本發(fā)明基于分布式內(nèi)存計(jì)算框架對(duì)城市交通路況的預(yù)測(cè)方法一實(shí)施例的流程圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明預(yù)測(cè)方法數(shù)據(jù)匹配方法一實(shí)施例的流程圖；

圖3是根據(jù)本發(fā)明預(yù)測(cè)方法中計(jì)算數(shù)據(jù)集a一實(shí)施例的流程圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明預(yù)測(cè)方法中計(jì)算數(shù)據(jù)集b一實(shí)施例的流程圖；

圖5是根據(jù)本發(fā)明預(yù)測(cè)方法中計(jì)算數(shù)據(jù)集c一實(shí)施例的流程圖；

圖6是根據(jù)本發(fā)明預(yù)測(cè)方法中一實(shí)施例的數(shù)據(jù)矩陣表圖。

具體實(shí)施方式

下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，所述實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號(hào)表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過(guò)參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不 能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

下面參考附圖描述本發(fā)明實(shí)施例的基于分布式內(nèi)存計(jì)算框架對(duì)城市交通路況的預(yù)測(cè)方法。

圖1是根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例基于分布式內(nèi)存計(jì)算框架對(duì)城市交通路況的預(yù)測(cè)方法的流程圖。如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例的預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

步驟s11，建立多線程緩沖池，并接收公共交通車輛的gps定位裝置輸出的gps數(shù)據(jù)。

具體地，gps定位裝置即全球定位裝置，目前的出租車上基本都有安裝gps定位裝置(這主要是政府規(guī)定，便于采集數(shù)據(jù)用于科學(xué)研究)，該裝置只要開(kāi)啟，那么它就能夠接收21顆gps工作衛(wèi)星發(fā)射的導(dǎo)航定位信號(hào)，然后該裝置利用自帶的計(jì)算模塊得到自己的地理位置坐標(biāo)和實(shí)時(shí)狀態(tài)(經(jīng)度，緯度，速度)，再加上另外的一些字段，構(gòu)成gps實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(車牌號(hào)，速度、時(shí)刻，經(jīng)度、緯度等,將gps記錄數(shù)據(jù)發(fā)送到指定的服務(wù)器進(jìn)行收集，具體的，每30秒鐘發(fā)送一條gps記錄數(shù)據(jù)到服務(wù)器。

步驟s12，對(duì)gps數(shù)據(jù)進(jìn)行地圖匹配,將公共交通車輛的位置信息匹配到地圖上對(duì)應(yīng)的路段上。

步驟s13，對(duì)gps數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向分割，計(jì)算出每個(gè)路段在每天每個(gè)時(shí)間間隔的平均速度數(shù)據(jù)集a。

步驟s14，根據(jù)數(shù)據(jù)集a的數(shù)據(jù)來(lái)統(tǒng)計(jì)出每個(gè)路段歷史以來(lái)相同的時(shí)間間隔的歷史平均速度，得到縱向特征數(shù)據(jù)集b。

步驟s15，根據(jù)數(shù)據(jù)集a中的數(shù)據(jù)，計(jì)算出每個(gè)路段當(dāng)前時(shí)刻往前最近一個(gè)時(shí)間間隔的多級(jí)鄰域路段的平均速度，得到空間特征數(shù)據(jù)集c。

步驟s16，根據(jù)所述平均速度數(shù)據(jù)集a,縱向特征數(shù)據(jù)集b和空間特征數(shù) 據(jù)集c建立路況預(yù)測(cè)模型，用分布式內(nèi)存計(jì)算框架進(jìn)行計(jì)算,得到指定路段的路況預(yù)測(cè)信息。

步驟s17，根據(jù)指定路段的路況預(yù)測(cè)信息，得到指定路段到當(dāng)前時(shí)刻的隨后預(yù)設(shè)時(shí)間間隔內(nèi)的路況預(yù)測(cè)結(jié)果并輸出。

在步驟s16中，具體的，用spark分布式內(nèi)存計(jì)算框架進(jìn)行計(jì)算,得到最終的路況預(yù)測(cè)結(jié)果；這里使用了一個(gè)類似于邏輯回歸的算法模型：vr,t＝w0+w1*ar,t-1+w2*br,th+w3*cnr,t-1,其中w0～w3是模型的參數(shù)；vr,t表示路段r在時(shí)刻t的平均速度；ar,t-1是數(shù)據(jù)集a中路段r在t時(shí)刻的前一個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)的平均速度；br,th是數(shù)據(jù)集b中路段r在t時(shí)刻所在時(shí)間間隔內(nèi)的歷史平均速度；cnr,t-1是數(shù)據(jù)集c中路段r的鄰域路段n1,n2,n3,…,nx在t的前一個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)平均速度，通過(guò)模型公式cnr,t＝u0+u1*zt-1,1+u2*zt-1,2計(jì)算，其中u0～u3是未知參數(shù)，zt-1,k表示t-1時(shí)間間隔中r的k級(jí)鄰域的平均速度。

在步驟s17中，具體的，得到了預(yù)測(cè)值vr,t之后，可以做很多判斷，包括：交通流疏理，交通事故預(yù)防，道路設(shè)施改善。例如：如果該值小于一定閾值(比如預(yù)測(cè)值小于5km/h)，說(shuō)明路段不通暢，那么出行的人可以避開(kāi)這些路段，繞道行駛，同時(shí)交警也可以實(shí)時(shí)去疏理交通，如果路段r長(zhǎng)時(shí)間都處于擁堵?tīng)顟B(tài)，那么政府相關(guān)部門可以適當(dāng)?shù)母纳平煌ㄔO(shè)施(比如加寬道路、修建高架橋等)。如果該路段r在往常的t時(shí)間段都很通暢，而今天卻反常地堵了很久，說(shuō)明有可能發(fā)生了交通事故，應(yīng)立即進(jìn)行處理。

在具體實(shí)施中，根據(jù)gps數(shù)據(jù)，更新所述平均速度數(shù)據(jù)集a，縱向特征數(shù)據(jù)集b和空間特征數(shù)據(jù)集c。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，在步驟s11之后，對(duì)gps記錄數(shù)據(jù)預(yù)處理，具體還包括以下步驟：

判斷所述gps數(shù)據(jù)中當(dāng)前數(shù)據(jù)是否存在車牌號(hào)丟失或速度字段丟失；

當(dāng)當(dāng)前數(shù)據(jù)存在車牌號(hào)丟失時(shí)，將當(dāng)前的數(shù)據(jù)刪除；

當(dāng)當(dāng)前數(shù)據(jù)存在速度字段丟失時(shí)，通過(guò)該車輛的前面多條記錄的速度進(jìn)行求平均值對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)的速度字段進(jìn)行補(bǔ)全。

也就是說(shuō)，預(yù)處理是針對(duì)字段不全或字段格式出錯(cuò)的記錄，進(jìn)行處理，包括刪除記錄和利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行字段補(bǔ)全，即如果是速度字段丟失，那么可以通過(guò)該車輛的前面多條記錄的速度進(jìn)行求平均值來(lái)補(bǔ)全，如果是車牌號(hào)丟失，那就不能補(bǔ)全，直接刪除。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，如圖2所示，所述步驟s12具體包括以下步驟：

步驟s121，將地圖數(shù)據(jù)劃分為預(yù)設(shè)長(zhǎng)度的路段，并對(duì)每個(gè)路段用唯一的路段編號(hào)進(jìn)行標(biāo)記；

步驟s122，將地圖劃分為多個(gè)預(yù)設(shè)密度的網(wǎng)格，并將gps數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度信息匹配到地圖上閾值相同的經(jīng)緯度所在網(wǎng)格以根據(jù)gps數(shù)據(jù)包含的字段得到匹配到地圖上的字段。

也就是說(shuō)，地圖數(shù)據(jù)中將某些很長(zhǎng)的路分割成多個(gè)路段，而較短的路就不用切分直接當(dāng)作一個(gè)路段，每個(gè)路段的長(zhǎng)度被限制在一個(gè)閾值以內(nèi)，每個(gè)路段用唯一的路段編號(hào)標(biāo)記，地圖數(shù)據(jù)中還標(biāo)識(shí)了每個(gè)路段所在的經(jīng)緯度，然后將gps數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度放到地圖數(shù)據(jù)中去匹配，得到路段號(hào)，然后添加到車輛的gps數(shù)據(jù)中，得到地圖匹配后的gps記錄數(shù)據(jù)。

具體的，所述gps數(shù)據(jù)包含的字段包括車牌號(hào)，運(yùn)營(yíng)公司，車輛經(jīng)度，車輛緯度，記錄時(shí)間，速度和車輛顏色，匹配到地圖上的字段包括車牌號(hào)，記錄時(shí)間，路段編號(hào)，車輛速度，路段經(jīng)度，路段緯度，車輛經(jīng)度和車輛緯度。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，如圖3所示，在步驟s13具體包括以下步驟：

步驟s131，根據(jù)第一預(yù)設(shè)時(shí)間值，將24小時(shí)劃分為多個(gè)時(shí)間間隔，且每個(gè)兩個(gè)相鄰之間的時(shí)間間隔的時(shí)間步長(zhǎng)為第二預(yù)設(shè)時(shí)間值；

步驟s132，將該路段該時(shí)間間隔的所有g(shù)ps記錄數(shù)據(jù)中的速度相加得到速度之和；

步驟s133，將速度之和除以該路段該時(shí)間間隔的gps記錄數(shù)據(jù)的條數(shù)，得到每天每個(gè)時(shí)間間隔的平均速度；

步驟s134，根據(jù)每天每個(gè)時(shí)間間隔的平均速度，得到平均速度數(shù)據(jù)集a。

具體的，第一預(yù)設(shè)時(shí)間值為大于或等于1的正整數(shù)，且第一預(yù)設(shè)時(shí)間值大于第二預(yù)設(shè)時(shí)間值。在具體實(shí)施中，第一預(yù)設(shè)時(shí)間值為10分鐘，當(dāng)然也可以是1分鐘，2分鐘或5分鐘，第一預(yù)設(shè)時(shí)間值越小，計(jì)算越準(zhǔn)確，但計(jì)算難度越高。第二預(yù)設(shè)時(shí)間值為1分鐘即移動(dòng)步長(zhǎng)為1分鐘，移動(dòng)步長(zhǎng)也是可以修改的，也就是說(shuō)，當(dāng)將一天24小時(shí)分成很多個(gè)長(zhǎng)度為10分鐘的時(shí)間間隔，移動(dòng)步長(zhǎng)為1分鐘，比如時(shí)間間隔為：00:00～00：10，00:01～00:11，00:02～00:12，00:03～00:13，…，然后利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算出每個(gè)路段在每天每個(gè)時(shí)間間隔的平均速度，即將該路段該時(shí)間間隔的所有g(shù)ps記錄中的速度相加，再除以該路段該時(shí)間間隔的gps數(shù)據(jù)條數(shù)而得到，那么平均速度數(shù)據(jù)集便是多個(gè)時(shí)間間隔的平均速度的集合，其中包含了每個(gè)路段當(dāng)前時(shí)刻往前最近的一個(gè)時(shí)間間隔的路段的平均速度橫向時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)，因?yàn)槭菚r(shí)間間隔是以1分鐘往后平移，會(huì)構(gòu)成一個(gè)時(shí)間序列，所以數(shù)據(jù)集a中路段r在時(shí)刻00：00的平均速度是指路段r在時(shí)間間隔00:00到00:10之間平均速度，比如：路段r在時(shí)刻00:00對(duì)應(yīng)的平均速度是指該路段在當(dāng)天的時(shí)間間隔00:00～00:10平均速度。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，如圖4所示，在步驟s14具體包括以下步驟：

步驟s141，統(tǒng)計(jì)連續(xù)預(yù)設(shè)天數(shù)的一天內(nèi)相同時(shí)間間隔的數(shù)據(jù)集a；

步驟s142，根據(jù)連續(xù)預(yù)設(shè)天數(shù)的數(shù)據(jù)集a中每個(gè)相同時(shí)間間隔的平均速度求平均值，得到相同時(shí)間間隔的歷史平均速度；

步驟s143，根據(jù)相同時(shí)間間隔的歷史平均速度，得到縱向特征數(shù)據(jù)集b。

具體的，預(yù)設(shè)天數(shù)為n,n是根據(jù)存放的數(shù)據(jù)量確定，n較大預(yù)測(cè)就會(huì)越精確。也就是說(shuō)，對(duì)數(shù)據(jù)集a進(jìn)行縱向切片，從數(shù)據(jù)集a統(tǒng)計(jì)出每個(gè)路段歷史以來(lái)一天中相同時(shí)間間隔的歷史平均速度，比如將某一路段在2015年11月01號(hào)至2015年11月11號(hào)之間，一共10天的時(shí)間間隔00:00～00：10之間的數(shù)據(jù)集a中放在一起進(jìn)行計(jì)算；對(duì)歷史n天數(shù)據(jù)以來(lái)的每個(gè)相同時(shí)間間隔的平均速度求平均值構(gòu)造出縱向特征數(shù)據(jù)集b，例如在從數(shù)據(jù)集a中得知路段r在第一天00：00時(shí)刻的平均速度是2，在第二天00：00時(shí)刻的平均速度是3，在第三天00：00時(shí)刻的平均速度為5，那么路段r在00:00時(shí)刻開(kāi)始的時(shí)間間隔內(nèi)的歷史平均速度是(2+3+5)/3，即從數(shù)據(jù)集a中，按路段編號(hào)，將該路段每天同一個(gè)時(shí)間間隔的車抽取出來(lái)，計(jì)算出這個(gè)路段上歷史以來(lái)每個(gè)時(shí)間間隔的歷史平均速度。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，如圖5所示，在步驟s15具體包括以下步驟：

步驟s151，根據(jù)地圖數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度信息，找出每個(gè)路段的多級(jí)鄰域路段編號(hào)；

步驟s152，根據(jù)數(shù)據(jù)集a中的數(shù)據(jù)和多級(jí)鄰域路段編號(hào)，每個(gè)路段每個(gè)相同時(shí)間間隔的多級(jí)鄰域路段的平均速度；

步驟s153，根據(jù)每個(gè)路段每個(gè)相同時(shí)間間隔的多級(jí)鄰域路段的平均速度，得到空間特征數(shù)據(jù)集c。

具體的，多級(jí)鄰域路段一般是兩級(jí)鄰域路段，比如：路段r的一級(jí)鄰域路段是指直接與路段r相鄰的路段，路段r的二級(jí)鄰域是指與路段r的一級(jí)鄰域 相鄰的路段中除路段r和與r直接相鄰以外的路段。也就是說(shuō)，先根據(jù)地圖數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度信息，找出每個(gè)路段的多級(jí)鄰域路段編號(hào)，其中一級(jí)鄰域路段是直接相鄰的路段，二級(jí)鄰域路段是間接相鄰的路段，以此類推，然后將數(shù)據(jù)集a中對(duì)應(yīng)的鄰域路段的平均速度信息添加進(jìn)去，得到數(shù)據(jù)集c。

在具體實(shí)施中，利用連續(xù)四天的數(shù)據(jù)，取出路段r在10:00到10:15之間的所有g(shù)ps數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)集a和數(shù)據(jù)集b的數(shù)據(jù)矩陣表如圖6所示，另外，所有的計(jì)算都是在spark計(jì)算框架中進(jìn)行的。根據(jù)圖6所示的數(shù)據(jù)矩陣表計(jì)算數(shù)據(jù)集a、數(shù)據(jù)集b和數(shù)據(jù)集c的過(guò)程具體說(shuō)明如下的：

1、水平方向劃分計(jì)算后得到數(shù)據(jù)集a：以10分鐘為時(shí)間間隔，1分鐘為推進(jìn)進(jìn)度，計(jì)算出每個(gè)時(shí)間間隔中路段的平均速度，其中水平方向每個(gè)小方格表示一個(gè)大小為10分鐘的時(shí)間間隔，其中的θij表示路段r在第i天第j個(gè)時(shí)間間隔的所有車輛gps記錄中的速度的平均值，然后同理計(jì)算出所有路段的θij，那就得到了數(shù)據(jù)集a，比如2015-11-04的數(shù)據(jù)集a包括θ11，θ12，θ13，θ14，θ15和θ16。數(shù)據(jù)集a的每一行的字段為路段編號(hào)，平均速度θij，時(shí)間間隔起始時(shí)刻t，比如1062,90.32,‘2015-11-0410:00’。

2、得到數(shù)據(jù)集a之后，在進(jìn)行垂直方向的切片，得到數(shù)據(jù)集b：如圖6中的6個(gè)矩形區(qū)域，每一個(gè)矩形區(qū)域表示路段r在4天中每天相同時(shí)間間隔的平均速度，將這四個(gè)平均速度再求平均值，得到θj，例如θ1＝(θ11+θ21+θ31+θ41+)/4，表示該路段在一天中第1個(gè)時(shí)間間隔的歷史平均速度為θ1，顯然該例中有6個(gè)時(shí)間間隔，然后同理計(jì)算出所有路段在每個(gè)時(shí)間間隔的歷史平均速度，得到數(shù)據(jù)集b。數(shù)據(jù)集b的每一行的字段為路段編號(hào)，歷史平均速度θj，時(shí)間間隔起始時(shí)刻t，比如1062,90.0,‘10:00’。

3、空間劃分構(gòu)造數(shù)據(jù)集c(實(shí)驗(yàn)中選擇一級(jí)和二級(jí)鄰域，更多級(jí)的計(jì)算 方法完全類似)。首先，根據(jù)地圖數(shù)據(jù)(已有的固定的研究數(shù)據(jù))，通過(guò)計(jì)算經(jīng)緯度的差異(經(jīng)緯度約接近表示實(shí)際越離得近)得到每個(gè)路段的與其直接相鄰的路段，得到中間結(jié)果數(shù)據(jù)集c’,其中的字段格式為路段a的編號(hào)，路段b的編號(hào)，其中路段b是與路段a直接相鄰的路段，接著對(duì)于數(shù)據(jù)集c’，按照第一列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)求平均值，即將第一列值相同的所有第二列的路段構(gòu)成鄰域路段集合，然后在數(shù)據(jù)集a中找到鄰域路段集合中所有路段的平均速度，然后求出相同時(shí)間間隔的平均速度，這樣就得到了一級(jí)鄰域的在每個(gè)時(shí)間間隔的平均速度，放入數(shù)據(jù)集c中，c中的字段格式為路段a編號(hào)，鄰域級(jí)別，路段a的一級(jí)鄰域平均速度，時(shí)間間隔起始時(shí)刻t，比如：1062,1，80.32,‘2015-11-0410:00’，接著根據(jù)數(shù)據(jù)集c’找到每個(gè)路段間接相鄰的路段，得到所有的二級(jí)鄰域路段，然后同樣的方法，求出這些二級(jí)鄰域路段在每個(gè)時(shí)間間隔的平均速度，放入數(shù)據(jù)集c中，比如1062,2，70.32,‘2015-11-0410:00’。

最后，數(shù)據(jù)集a需要累計(jì)指定天數(shù)的歷史數(shù)據(jù)，因此需要每天在之前的數(shù)據(jù)之上進(jìn)行更新；數(shù)據(jù)集b是根據(jù)歷史天數(shù)進(jìn)行垂直切分，也需要基于歷史記錄每天更新；數(shù)據(jù)集c不需要多天的數(shù)據(jù)，只需利用當(dāng)天的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算便可得到，因此也需要每天更新。

在本說(shuō)明書(shū)的描述中，參考術(shù)語(yǔ)“一個(gè)實(shí)施例”、“一些實(shí)施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實(shí)施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)包含于本發(fā)明的至少一個(gè)實(shí)施例或示例中。在本說(shuō)明書(shū)中，對(duì)上述術(shù)語(yǔ)的示意性表述不必須針對(duì)的是相同的實(shí)施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以將本說(shuō)明書(shū)中描述的不同實(shí)施例或示例以及不同實(shí)施例或示例的特征 進(jìn)行結(jié)合和組合。

盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，可以理解的是，上述實(shí)施例是示例性的，不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。