短时速度预测方法及装置、计算机存储介质、电子设备与流程

1.本公开涉及交通安全技术领域，尤其涉及一种短时速度预测方法与短时速度预测装置、计算机可读存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着社会经济的发展，国内的私有汽车的保有量持续增长，为保证出行效率和出行安全，短时交通中的速度预测就变得尤为重要。通过对短时交通中的速度进行预测可以为出行者提供及时的交通状况、出行时间等信息，以便出行者选择合适的出行路线；不仅如此，对于交通管理者，短时交通中的速度预测可以为决策提供科学、规范的数据支撑，以便及时采取有效的交通管理措施。
3.在现有技术中，多使用时间序列、机器学习、深度学习等技术实现短时速度预测。然而，在实现上述过程时，一方面，会使用到大量的历史数据，增加计算机的资源消耗；另一方面，需要利用历史数据训练模型，然后通过训练好的模型进行预测，增加了预测短时速度的复杂度，进而降低了短时速度预测的效率。
4.鉴于此，本领域亟需开发一种新的短时速度预测方法及装置。
5.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本公开的目的在于提供一种短时速度预测方法、短时速度预测装置、计算机可读存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术导致的预测效率低的问题。
7.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
8.根据本发明实施例的第一个方面，提供一种短时速度预测方法，所述方法包括：获取目标历史日期内的断面历史速度，并对所述断面历史速度进行计算得到速度趋势数据；获取当前时刻的第一断面实时速度以及与所述短时间对应的目标时间范围内的第二断面实时速度；对所述第一断面实时速度、所述第二断面实时速度以及所述速度趋势数据进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
9.在本发明的一种示例性实施例中，所述对所述第一断面实时速度、所述第二断面实时速度以及所述速度趋势数据进行计算，预测出短时间内通过断面的速度，包括：将所述第二断面实时速度确定为短时间内的目标断面实时速度，并对所述目标断面实时速度进行平均值计算得到断面平均速度；对所述当前时刻和所述目标时间范围进行计算得到目标时刻，将所述速度趋势数据中与所述目标时刻对应的值确定为实时速度趋势数据；对所述实时速度趋势数据和所述断面平均速度进行计算得到速度差值；根据所述第一断面实时速度、所述断面平均速度、所述实时速度趋势数据以及所述速度差值，预测出短时间内通过断
面的速度。
10.在本发明的一种示例性实施例中，所述根据所述第一断面实时速度、所述断面平均速度、所述实时速度趋势数据以及所述速度差值，预测出短时间内通过断面的速度，包括：获取拥堵速度阈值；若所述第一断面实时速度大于所述拥堵速度阈值，根据与所述目标断面实时速度对应的时刻值的先后顺序，为所述目标断面实时速度分配序号；对所述序号以及与所述序号对应的所述目标断面实时速度进行计算得到速度变化值；根据所述速度变化值，结合所述第一断面实时速度、所述断面平均速度、所述实时速度趋势数据以及所述速度差值，预测出短时间内通过断面的速度。
11.在本发明的一种示例性实施例中，所述根据所述速度变化值，结合所述第一断面实时速度、所述断面平均速度、所述实时速度趋势数据以及所述速度差值，预测出短时间内通过断面的速度，包括：获取预设速度变化阈值；若所述速度变化值小于所述预设速度变化阈值，确定所述速度差值与目标权重之间的第一计算关系，并基于所述第一计算关系，对所述速度差值进行计算得到所述目标权重；获取预设权重，若所述目标权重大于所述预设权重，则将所述目标权重更改为所述预设权重；确定所述断面平均速度、所述目标权重、所述实时速度趋势数据以及所述预测速度之间的第二计算关系，并基于所述第二计算关系，对所述目标权重、所述断面平均速度以及所述实时速度趋势数据进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
12.在本发明的一种示例性实施例中，所述方法还包括：若所述速度变化值大于或等于所述预设速度变化阈值，确定所述速度差值与所述目标权重之间的第三计算关系，并基于所述第三计算关系，对所述速度差值进行计算得到所述目标权重；确定所述目标权重、所述第一断面实时速度、所述实时速度趋势数据以及所述预测速度之间的第四计算关系，并基于所述第四计算关系，对所述目标权重、所述第一断面实时速度以及所述实时速度趋势数据进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
13.在本发明的一种示例性实施例中，所述方法还包括：若所述第一断面实时速度小于或等于所述拥堵速度阈值，获取预设时间范围；在所述目标断面实时速度中确定属于所述预设时间范围的待计算断面实时速度，对所述待计算断面实时速度进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
14.在本发明的一种示例性实施例中，所述对所述断面历史速度进行计算得到速度趋势数据，包括：获取预设采样间隔，并按照所述预设采样间隔对所述目标历史日期内每日的所述断面历史速度进行采样，得到每日不同时刻的所述断面历史速度；若所述每日不同时刻的所述断面历史速度无缺失，则记录所述每日不同时刻的所述断面历史速度，直至记录的所述每日不同时刻的所述断面历史速度所对应的日期满足预设天数条件；对所述每日不同时刻的所述断面历史速度进行计算得到速度趋势数据。
15.在本发明的一种示例性实施例中，所述对每日不同时刻的所述断面历史速度进行计算得到速度趋势数据，包括：基于所述每日不同时刻的所述断面历史速度，构建出断面历史速度矩阵；对所述断面历史速度矩阵进行奇异值分解，得到对角矩阵、左奇异值矩阵以及右奇异值矩阵；对所述对角矩阵的奇异值进行变化，得到变化后的所述对角矩阵；对所述变化后的对角矩阵、所述左奇异值矩阵以及所述右奇异值矩阵进行计算得到目标断面历史速度矩阵；对所述目标断面历史速度矩阵中的每一列元素值进行平均值计算得到所述不同时
刻的速度趋势数据。
16.在本发明的一种示例性实施例中，所述对所述对角矩阵的奇异值进行变化，得到变化后的所述对角矩阵，包括：获取与所述对角矩阵对应的所有奇异值，并对所述所有奇异值的大小进行比较得到大小比较结果；获取预设个数，基于所述大小比较结果，在所述奇异值中确定出所述预设个数个目标奇异值以及其他奇异值；所述预设个数个所述目标奇异值和所述其他奇异值组成了所述所有奇异值；获取预设值，维持所述对角矩阵中所述预设个数个所述目标奇异值不变，将所述其他奇异值替换为所述预设值，以得到变化后的所述对角矩阵。
17.根据本发明实施例的第二个方面，提供一种短时速度预测装置，所述装置包括：计算模块，被配置为获取目标历史日期内的断面历史速度，并对所述断面历史速度进行计算得到速度趋势数据；获取模块，被配置为获取当前时刻的第一断面实时速度以及与短时间对应的目标时间范围内的第二断面实时速度；预测模块，被配置为对所述第一断面实时速度、所述第二断面实时速度以及所述速度趋势数据进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
18.根据本发明实施例的第三个方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现上述任意示例性实施例的短时速度预测方法。
19.根据本发明实施例的第四个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意示例性实施例中的短时速度预测方法。
20.由上述技术方案可知，本发明示例性实施例中的短时速度预测方法、短时速度预测装置、计算机存储介质及电子设备至少具备以下优点和积极效果：
21.在本公开的示例性实施例提供的方法及装置中，一方面，短时速度预测是根据断面历史速度、第一断面实时速度以及第二断面实时速度预测出的，减少了所需的数据量以及计算资源的消耗量，提升了短时速度预测的效率；另一方面，通过预测出短时间内通过断面的速度，有助于计算出断面的速度趋势，进而有效反映出断面自身的车速变化规律。
22.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
23.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
24.图1示意性示出本公开实施例中短时速度预测方法的流程示意图；
25.图2示意性示出本公开实施例中短时速度预测方法中一种对断面历史速度进行计算得到速度趋势数据的流程示意图；
26.图3示意性示出本公开实施例中短时速度预测方法中另一种对断面历史速度进行计算得到速度趋势数据的流程示意图；
27.图4示意性示出本公开实施例中短时速度预测方法中对与对角矩阵对应的奇异值进行变化，得到变化后的对角矩阵的流程示意图；
28.图5示意性示出本公开实施例中短时速度预测方法中预测出短时间内通过断面的速度的第一流程示意图；
29.图6示意性示出本公开实施例中短时速度预测方法中预测出短时间内通过断面的速度的第二流程示意图；
30.图7示意性示出本公开实施例中短时速度预测方法中预测出短时间内通过断面的速度的第三流程示意图；
31.图8示意性示出本公开实施例中短时速度预测方法中预测出短时间内通过断面的速度的第四流程示意图；
32.图9示意性示出本公开实施例中短时速度预测方法中预测出短时间内通过断面的速度的第五流程示意图；
33.图10示意性示出了在一应用场景下短时速度预测方法的流程示意图；
34.图11示意性示出本公开实施例中一种短时速度预测装置的结构示意图；
35.图12示意性示出本公开实施例中一种用于短时速度预测方法的电子设备；
36.图13示意性示出本公开实施例中一种用于短时速度预测方法的计算机可读存储介质。
具体实施方式
37.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
38.本说明书中使用用语“一个”、“一”、“该”和“所述”用以表示存在一个或多个要素/组成部分/等；用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等；用语“第一”和“第二”等仅作为标记使用，不是对其对象的数量限制。
39.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。
40.针对相关技术中存在的问题，本公开提出了一种短时速度预测方法。图1示出了短时速度预测方法的流程示意图，如图1所示，短时速度预测方法至少包括以下步骤：
41.步骤s110.获取目标历史日期内的断面历史速度，并对断面历史速度进行计算得到速度趋势数据。
42.步骤s120.获取当前时刻的第一断面实时速度以及短时间内的第二断面实时速
度。
43.步骤s130.对第一断面实时速度、第二断面实时速度以及速度趋势数据进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
44.在本公开的示例性实施例提供的方法及装置中，一方面，短时速度预测是根据断面历史速度、第一断面实时速度以及第二断面实时速度预测出的，减少了所需的数据量以及计算资源的消耗量，提升了短时速度预测的效率；另一方面，通过预测出短时间内通过断面的速度，有助于计算出断面的速度趋势，进而有效反映出断面自身的车速变化规律。
45.下面对短时速度预测方法的各个步骤进行详细说明。
46.在步骤s110中，获取目标历史日期内的断面历史速度，并对断面历史速度进行计算得到速度趋势数据。
47.在本公开的示例性实施例中，目标历史日期指的是一个预设的历史日期，具体的，目标历史日期可以是当前日期之前的30天所对应的日期，也可以是当前日期之前的20天所对应的日期，还可以是当前日期之前的25天所对应的日期，本示例性实施例对此不做特殊限定。
48.在高速公路上每隔一段距离会设置有etc(electronic tool collection电子收费系统)门架，基于此，高速公路被相邻的etc门架分割为多个断面。断面历史速度指的是机动车通过一个断面所使用的速度。速度趋势数据描述的是一个周期内(以天周期)断面历史速度的变化规律。
49.断面历史速度具体可以是etc通过计算得到的，还可以是通过测试设备(如测速摄像头、毫米波雷达、激光雷达)得到的，本示例性实施例对此不作特殊限定。
50.举例而言，当前日期为d日，获取当前日期前30天的断面历史速度，即获取d-30日至d-1日的断面历史速度。
51.值得说明的是，对于一个日期而言，可以以5分钟的采样间隔对断面历史速度进行采样。若这一个日期采样的数据中没有缺失，则应该采样到288个断面历史速度，并将该日期所对应的288个断面历史速度进行存储。若这一个日期采样的数据中有缺失，则不对该日期的断面历史速度进行存储。
52.当存储了14天的断面历史速度时，可以对这14天的断面历史速度进行计算，得到速度趋势数据。其中，存储的14天的断面历史速度具体可以包括与d-1日、d-2日、d-3日、d-4日、d-5日、d-6日、d-7日、d-8日、d-9日、d-10日、d-11日、d-12日、d-13日以及d-14日分别对应的288个断面历速度。
53.在可选的实施例中，图2示出了短时速度预测方法中一种对断面历史速度进行计算得到速度趋势数据的流程示意图，如图2所示，该方法至少包括以下步骤：
54.在步骤s210中，获取预设采样间隔，并按照预设采样间隔对目标历史日期内每日的断面历史速度进行采样，得到每日不同时刻的断面历史速度。
55.其中，预设采样间隔指的是对断面历史速度进行采样的间隔，具体的，预设采样间隔可以是5分钟，可以是8分钟，可以是3分钟，本示例性实施例对此不做特殊限定。
56.举例而言，假设目标历史日期内的断面历史速度包括d-30日至d-1日的断面历史速度，其中，d指的是预测当日的日期。基于此，可以按照预设采样间隔5分钟对d-30日至d-1日中每日的断面历史速度进行采样，则可以依次得到与00：00、00：05、00：10、00：
15、......、23：55共288个时刻分别对应的断面历史速度。
57.在步骤s220中，若每日不同时刻的断面历史速度无缺失，则记录每日不同时刻的断面历史速度，直至记录的每日不同时刻的断面历史速度所对应的日期满足预设天数条件。
58.其中，针对于每一日而言，例如，针对于d-1日而言，若d-1日不同时刻的断面历史速度都无缺失，则记录d-1日不同时刻的断面历史速度。然后，针对于d-2日进行判断，若d-2日的不同时刻的断面历史速度无缺失，则记录d-2日不同时刻的断面历史速度。直至记录的断面历史速度的日期满足预设天数条件。预设天数条件是根据目标历史日期确定的，例如，目标历史日期为当前日期之前的30天，则预设天数条件可以是记录的与断面历史速度对应的日期是14天的日期，可以是记录的与断面历史速度对应的日期是15天的日期，本示例性实施例对此不作特殊限定。
59.值得说明的是，预设天数条件是为了限制目标历史日期内不存在缺失的断面历史速度的数量，进而实现通过较少的数据量计算出速度趋势数据，因此，若获取的是当前日期之前的30天的断面历史速度，由于通常在当前日期之前的30天的断面历史速度中存在14天完整的断面历史速度，因此，将预设天数条件设置为记录的与断面历史速度对应的日期是14天的日期。
60.举例而言，d-1日内不同时刻的断面历史速度都无缺失，则对d-1日内不同时刻的断面历史速度进行记录，d-2日、d-3日直至d-13日内不同时刻的断面历史速度都无缺失，则对d-2日、d-3日直至d-13日内不同时刻的断面历史速度进行记录，d-14日内不同时刻的断面历史速度有缺失，则不记录d-14日内不同时刻的断面历史速度，d-15日内不同时刻的断面历史速度都无缺失，则记录d-15日内不同时刻的断面历史速度，显然，此时记录的与断面历史速度对应的日期已经有14天了，因此，满足了预设天数条件，基于此，不再对后续日期的断面历史速度进行记录。
61.在步骤s230中，对每日不同时刻的断面历史速度进行计算得到速度趋势数据。
62.其中，对每日不同时刻的断面历史速度进行计算可以得到速度趋势数据。
63.举例而言，此时得到了d-1日至d-13日以及d-15日内不同时刻的断面历史速度，基于此，对上述14天的不同时刻的断面历史速度进行计算，可以得到速度趋势数据。
64.在本示例性实施例中，当每日不同时刻的断面历史速度无缺失时，才对不同时刻的断面历史速度进行记录，避免了由于断面历史速度缺失，进而导致速度趋势数据计算错误的情况发生，提升了速度趋势数据计算的准确度。
65.在可选的实施例中，图3示出了短时速度预测方法中另一种对断面历史速度进行计算得到速度趋势数据的流程示意图，如图3所示，该方法至少包括以下步骤：
66.在步骤s310中，基于每日不同时刻的断面历史速度，构建出断面历史速度矩阵。
67.其中，断面历史速度矩阵指的是一个由每日不同时刻的断面历史速度组成的矩阵。
68.举例而言，每日不同时刻的断面历史速度包括d-1日至d-13日以及d-15日内不同时刻的断面历史速度。其中，不同时刻指的是00：00、00：05、00：10、00：15、......、23：55共288个时刻，基于此，对于每一日都存在288个断面历史速度。
69.基于此，可以得到一个14行，288列的断面历史速度矩阵，其中，断面历史速度矩阵
中的每一行代表着每一日不同时刻的断面历史速度，每一列代表的是上述14天内同一时刻的断面历史速度。
70.在步骤s320中，对断面历史速度矩阵进行奇异值分解，得到对角矩阵、左奇异值矩阵以及右奇异值矩阵。
71.其中，奇异值分解属于线性代数中的一个矩阵分解。设a为m
×
n阶矩阵，且a的秩为r，则存在酉矩阵u、v使得∑＝diag(v1，v2，......，vr)为对角矩阵，vi(i＝1，2，......，r)为a的奇异值，且，v1≥v2≥
…
≥vr≥0，u、v分别为a的左奇异值矩阵和右奇异值矩阵。
72.基于此，举例而言，对断面历史速度矩阵进行奇异值分解就是令断面历史速度矩阵为矩阵a，利用计算得到对角矩阵∑，左奇异值矩阵u和右奇异值矩阵v。
73.在步骤s330中，对对角矩阵的奇异值进行变化，得到变化后的对角矩阵。
74.其中，对角矩阵的奇异值即v1，v2，......，vr，对奇异值进行变化，就可以得到变化后的奇异值矩阵∑’。
75.举例而言，将对角矩阵∑中的vr变为0，则此时得到变化后的奇异值矩阵∑’。
76.在步骤s340中，对变化后的对角矩阵、左奇异值矩阵以及右奇异值矩阵进行计算得到目标断面历史速度矩阵。
77.其中，在得到变化后的对角矩阵后，可以对变化后的对角矩阵、左奇异值矩阵以及右奇异值矩阵进行计算得到目标断面历史速度矩阵m’。
78.举例而言，其中，σ’为变化后的对角矩阵，u为左奇异值矩阵，v为右奇异值矩阵，m’为目标断面历史速度矩阵。
79.在步骤s350中，对目标断面历史速度矩阵中的每一列元素值进行平均值计算得到不同时刻的速度趋势数据。
80.其中，对目标断面历史速度矩阵中的每一列的元素值进行平均值计算，最终得到一个矩阵，其中，在这个行矩阵中的元素即为不同时刻下的速度趋势数据。
81.举例而言，经过上述过程得到的目标断面历史速度矩阵仍为14
×
288的矩阵，基于此，对目标断面历史速度矩阵中每一列的14个元素进行平均值计算，会得到一个1
×
288的矩阵，此时，该矩阵中的288的元素分别为与00：00、00：05、00：10、00：15、......、23：55共288个不同时刻对应的速度趋势数据。
82.在本示例性实施例中，对断面历史速度矩阵进行奇异值分解，有助于获得表示速度趋势特征的对角矩阵，进而为后续得到精准的速度趋势数据奠定了基础。
83.在可选的实施例中，图4示出了短时速度预测方法中对对角矩阵的奇异值进行变化，得到变化后的对角矩阵的流程示意图，如图4所示，该方法至少包括以下步骤：
84.在步骤s410中，获取对角矩阵的所有奇异值，并对所有奇异值的大小进行比较得到大小比较结果。
85.其中，奇异值指的是对角矩阵中对角线上元素的值，即v1，v2，......，vr，r为断面历史速度矩阵的秩。
86.在得到奇异值后，需要对奇异值的大小进行比较进而得到大小比较结果。
87.举例而言，得到的对角矩阵∑＝diag(v1，v2，......，vr)的奇异值为v1，v2，......，vr，r为断面历史速度矩阵的秩。由于，在对角矩阵中，v1≥v2≥
…
≥vr≥0，因此，比较结果为v1大于或等于v2，v2大于或等于v3，......，v
r-1
大于或等于vr。
88.在步骤s420中，获取预设个数，基于大小比较结果，在奇异值中确定出预设个数个目标奇异值以及其他奇异值；预设个数个目标奇异值和其他奇异值组成了所有奇异值。
89.其中，预设个数指的是预先设置的不需要变化的奇异值的个数。
90.假设，预设个数为3个，则基于大小比较结果，将奇异值中最大的3个奇异值确定为目标奇异值，将奇异值中除了最大的3个奇异值之外的奇异值确定为其他奇异值。
91.举例而言，预设个数为3个，则在v1，v2，......，vr中确定出最大的3个奇异值为目标奇异值，即v1，v2以及v3为目标奇异值，v4，v5，......，vr为其他奇异值。
92.在步骤s430中，获取预设值，维持对角矩阵中预设个数个目标奇异值不变，将其他奇异值替换为预设值，以得到变化后的对角矩阵。
93.其中，预设值指的是一个预先设置的值，其用于替换其他奇异值。
94.举例而言，预设值为0，维持对角矩阵∑中的目标奇异值v1，v2以及v3不变，将其他奇异值v4，v5，......，vr替换为0，此时就得到了变化后的对角矩阵。
95.在本示例性实施例中，基于大小比较结果，在奇异值中确定出预设个数个目标奇异值以及其他奇异值，并维持目标奇异值不变，将其他奇异值替换为预设值，进而得到变化后的对角矩阵。由于目标奇异值是较大的预设个数个奇异值，进而，变化后的对角矩阵保留了对速度趋势数据影响较大的几个特征值(即目标奇异值)，极大的提高了后续计算出的速度趋势数据的准确度。
96.在步骤s120中，获取当前时刻的第一断面实时速度以及与短时间对应的目标时间范围内的第二断面实时速度。
97.在本公开的示例性实施例中，当前时刻指的是当前的时刻，第一断面实时速度指的是当前时刻获取的断面实时速度。
98.短时速度预测即短时间内的速度预测，短时间通常指的是5分钟至30分钟之间的一个时间范围，例如可以为15分钟。进而，与短时间对应的目标时间范围为可以是15分钟这个时间范围。第二断面实时速度指的是以当前时刻为基准15分钟内的断面实时速度。
99.举例而言，假设当前时刻为t，则第一断面实时速度指的是与当前时刻t对应的第一断面实时速度。与短时间对应的目标时间范围为15分钟，则第二断面实时速度指的是t-14时刻至t时刻的15个断面实时速度。
100.在本示例性实施例中，获取第一断面实时速度和第二断面实时速度，有助于后续根据速度趋势数据、第一断面实时速度以及第二断面实时速度，预测出短时间内通过断面的速度。
101.在步骤s130中，对第一断面实时速度、第二断面实时速度以及速度趋势数据进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
102.在本公开的示例性实施例中，预测出的短时间内通过断面的速度是通过对第一断面实时速度、第二断面实时速度以及速度趋势数据进行计算得到的。
103.举例而言，第一断面实时速度为s1，第二断面实时速度具体包括15个时刻的断面实时速度，速度趋势数据为r，此时根据第一断面实时速度s1、第二断面实时速度以及速度
趋势数据r，可以预测出未来15分钟内可以通过断面的速度。
104.在可选的实施例中，图5示出了短时速度预测方法中预测出短时间内通过断面的速度的第一流程示意图，如图5所示，该方法至少包括以下步骤：
105.在步骤s510中，将第二断面实时速度确定为短时间内的目标断面实时速度，并对目标断面实时速度进行平均值计算得到断面平均速度。
106.其中，由于第二断面实时速度是短时间内的断面实时速度，因此，可以将第二断面实时速度确定为短时间内的目标断面实时速度。
107.举例而言，第二断面实时速度为当前时刻t至t-14时刻内的断面实时速度，因此，可以将上述15个断面实时速度确定为短时间(例如15分钟)内的目标断面实时速度。
108.对上述15个断面实时速度进行平均计算，可以得到断面平均速度speed_mean。
109.在步骤s520中，对当前时刻和目标时间范围进行计算得到目标时刻，将速度趋势数据中与目标时刻对应的值确定为实时速度趋势数据。
110.其中，目标时刻指的是当前时刻与目标时间范围的计算结果，具体的，可以是当前时刻与目标时间范围相加的结果。
111.在确定出目标时刻之后，可以在速度趋势数据中确定出与目标时刻对应的实时速度趋势数据。
112.举例而言，当前时刻为t，目标时间范围为15分钟，因此，目标时刻为t 15分钟。在速度趋势数据中确定出与t 15分钟这一时刻对应的速度趋势数据即为实时速度趋势数据speed_trend。
113.值得说明的是，若预设采样间隔为5分钟，则实时速度趋势数据中记录着288个数据，这288个数据分别与00：00、00：05、00：10、00：15、......、23：55共288个时刻对应。若目标时刻为00：19，由于0：19介于00：15和00：20之间且距离00：20更近，因此，可以将与00：20对应的速度趋势数据确定为与00：19对应的实时速度趋势数据。
114.在步骤s530中，对实时速度趋势数据和断面平均速度进行计算得到速度差值。
115.其中，由于实时速度趋势数据指的是目标时刻对应的实时速度趋势数据，断面平均速度指的是目标断面实时速度的平均值，因此，对实时速度趋势数据和断面平均速度进行差值计算可以得到速度差值speed_diff。
116.举例而言，速度差值speed_diff＝speed_trend-speed_mean，其中，speed_trend为实时速度趋势数据，speed_mean为断面平均速度。
117.在步骤s540中，根据第一断面实时速度、断面平均速度、实时速度趋势数据以及速度差值，预测出短时间内通过断面的速度。
118.其中，在得到第一断面实时速度、断面平均速度、实时速度趋势数据以及速度差值后，可以对第一断面实时速度、断面平均速度、实时速度趋势数据以及速度差值进行计算，进而预测出短时间内通过断面的速度。
119.举例而言，根据第一断面实时速度speed_last、断面平均速度speed_mean、实时速度趋势数据speed_trend以及速度差值speed_diff，可以预测出未来15分钟可以通过断面的速度。
120.在本示例性实施例中，得到第一断面实时速度、断面平均速度、实时速度趋势数据以及速度差值，这为后续预测出短时间内通过断面的速度提供了数据支持。
121.在可选的实施例中，图6示出了短时速度预测方法中预测出短时间内通过断面的速度的第二流程示意图，如图6所示，该方法至少包括以下步骤：
122.在步骤s610中，获取拥堵速度阈值。
123.其中，拥堵速度阈值指的是衡量此时是否道路拥堵的临界值。
124.举例而言，获取拥堵速度阈值sg。
125.在步骤s620中，若第一断面实时速度大于拥堵速度阈值，根据与目标断面实时速度对应的时刻值的先后顺序，为目标断面实时速度分配序号。
126.其中，若第一断面实时速度大于拥堵速度阈值，则证明此时可能有拥堵发生。序号指的是为目标断面实时速度分配的一个数值，并且，该数值是按照与目标断面实时速度对应的时刻值的先后顺序分配的。
127.举例而言，目标断面实时速度具体可以包括15个时刻的断面实时速度，具体的，这15个断面实时速度分别与t-14时刻至t时刻这15个时刻对应，t指的是当前时刻。
128.基于此，t-14这个时刻为第一个时刻，进而，为与t-14时刻对应的断面实时速度speed1分配序号1，同理，为与t-13时刻对应的断面实时速度speed2分配序号2，直至为与t时刻对应的断面实时速度speed15分配序号15为止。
129.在步骤s630中，对序号以及与序号对应的目标断面实时速度进行计算得到速度变化值。
130.其中，速度变化值用于衡量目标时间范围内目标断面实时速度的变化值。具体的，速度变化值是对序号以及与序号对应的目标断面实时速度进行计算得到的。
131.举例而言，可以利用公式(1)对序号以及与序号对应的目标断面实时速度进行计算得到速度变化值k。
[0132][0133]
其中，k为速度变化值，xi表示序号，yi表示与序号对应的目标断面实时速度，n具体可以为15，表示序号的平均值。
[0134]
在步骤s640中，根据速度变化值，结合第一断面实时速度、断面平均速度、实时速度趋势数据以及速度差值，预测出短时间内通过断面的速度。
[0135]
其中，在速度变化值的基础上，结合第一断面实时速度、断面平均速度、实时速度趋势数据以及速度差值，可以预测出短时间内通过断面的速度。
[0136]
举例而言，根据速度变化值k，结合第一断面实时速度speed_last、断面平均速度speed_mean、实时速度趋势数据speed_trend以及速度差值speed_diff，可以预测出未来15分钟通过断面的速度。
[0137]
在本示例性实施例中，根据序号以及与序号对应的目标断面实时速度计算得到速度变化值，有助于后续根据速度变化值对第一断面实时速度大于拥堵速度阈值的情况继续进行细分，进而实现在不同情况下，对短时间内通过断面的速度的精准预测。
[0138]
在可选的实施例中，图7示出了短时速度预测方法中预测出短时间内通过断面的速度的第三流程示意图，如图7所示，该方法至少包括以下步骤：
[0139]
在步骤s710中，获取预设速度变化阈值。
[0140]
其中，预设速度变化阈值指的是衡量速度变化值的临界值。
[0141]
举例而言，预设速度变化阈值可以为0.75。
[0142]
在步骤s720中，若速度变化值小于预设速度变化阈值，确定速度差值与目标权重之间的第一计算关系，并基于第一计算关系，对速度差值进行计算得到目标权重。
[0143]
其中，当速度变化值小于预设速度变化阈值时，证明此时速度正在平稳的变化中。进而，确定出计算目标权重的第一计算关系。
[0144]
目标权重决定着预测短时间内通过断面的速度的过程中，断面平均值和实时速度趋势数据对预测结果的影响程度。
[0145]
举例而言，第一计算关系如公式(2)所示。
[0146]
p＝abs(speed_diff)/20
ꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0147]
其中，p为目标权重，speed_diff为速度差值。
[0148]
在步骤s730中，获取预设权重，若目标权重大于预设权重，则将目标权重更改为预设权重。
[0149]
其中，预设权重指的是权重的临界值，若目标权重大于预设权重，则证明此时目标权重的值超出了临界值，因此，将目标权重的值更改为预设权重。
[0150]
举例而言，预设权重为0.9。若目标权重p为0.95，则此时目标权重大于预设权重，将目标权重p的值从0.95更改为0.9。
[0151]
在步骤s740中，确定断面平均速度、目标权重、实时速度趋势数据以及预测速度之间的第二计算关系，并基于第二计算关系，对目标权重、断面平均速度以及实时速度趋势数据进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
[0152]
其中，第二计算关系指的是断面平均速度、目标权重、实时速度趋势数据以及预测速度之间的计算关系，预测速度就是预测出的短时间内通过断面的速度。
[0153]
举例而言，第二计算关系如公式(3)所示。
[0154]
pred_speed＝p
×
speed_mean (1-p)
×
speed_trend
ꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0155]
其中，p为目标权重，pred_speed为预测出的短时间内通过断面的速度，speed_last为断面平均速度，speed_trend为实时速度趋势数据。
[0156]
在本示例性实施例中，当速度变化值小于预设速度变化阈值时，可以基于第二计算关系，预测出短时间内通过断面的速度，实现了在可能造成拥堵，且速度变化较为平稳的情况下的短时速度预测。
[0157]
在可选的实施例中，图8示出了短时速度预测方法中第四种预测出短时间内通过断面的速度的第四流程示意图，如图8所示，该方法至少包括以下步骤：
[0158]
在步骤s810中，若速度变化值大于或等于预设速度变化阈值，确定速度差值与目标权重之间的第三计算关系，并基于第三计算关系，对速度差值进行计算得到目标权重。
[0159]
其中，当速度变化值大于或等于预设速度变化阈值时，证明此时速度变化的较为紧急。在该种情况下，目标权重需要基于第三计算关系进行计算。
[0160]
举例而言，第三计算关系如公式(4)所示。
[0161]
p＝abs(speed_diff)/40
ꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0162]
其中，p为目标权重，speed_diff为速度差值。
[0163]
在步骤s820中，确定目标权重、第一断面实时速度、实时速度趋势数据以及预测速度之间的第四计算关系，并基于第四计算关系，对目标权重、第一断面实时速度以及实时速
度趋势数据进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
[0164]
其中，在确定出目标权重之后，可以基于第四计算关系，预测出短时间内通过断面的速度。第四计算关系指的是目标权重、第一断面实时速度、实时速度趋势数据以及预测速度之间的计算关系。
[0165]
举例而言，第四计算关系如公式(5)所示。
[0166]
pred_speed＝p
×
speed_last (1-p)
×
speed_trend
ꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0167]
其中，pr d_speed为预测出的短时间内通过断面的速度，p为目标权重，speed_last为第一断面实时速度，speed_trend为实时速度趋势数据。
[0168]
在本示例性实施例中，当速度变化值大于或等于预设速度变化阈值时，可以基于第四计算关系，预测出短时间内通过断面的速度，实现了在可能造成拥堵，且速度变化较为紧急的情况下的短时速度预测。
[0169]
在可选的实施例中，图9示出了短时速度预测方法中预测出短时间内通过断面的速度的第五流程示意图，如图9所示，该方法至少包括以下步骤：
[0170]
在步骤s910中，若第一断面实时速度小于或等于拥堵速度阈值，获取预设时间范围。
[0171]
其中，当第一断面实时速度小于或等于拥堵速度阈值时，证明此时还未发生拥堵。在此情况下，需要获取预设时间范围。预设时间范围指的是距离当前时刻的一个时间范围，并且，该时间范围的跨度通常在10分钟以内，具体地，预设时间范围可以是距离当前时刻的最近5分钟，也可以是距离当前时刻的最近4分钟，也可以是距离当前时刻的最近6分钟，本示例性实施例对此不作特殊限定。
[0172]
举例而言，若第一断面实时速度小于或等于拥堵速度阈值，则获取预设时间范围为距离当前时刻最近的5分钟。
[0173]
在步骤s920中，在目标断面实时速度中确定属于预设时间范围的待计算断面实时速度，对待计算断面实时速度进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
[0174]
其中，待计算断面实时速度指的是目标断面实时速度中与预设时间范围对应的断面实时速度。在确定出待计算断面实时速度后，可以对待计算断面实时速度进行计算，以预测出短时间内通过断面的速度。
[0175]
举例而言，预设时间范围为距离当前时刻最近的5分钟，假设当前时刻为t，则预设时间范围为t-4时刻至t时刻这一时间范围。
[0176]
基于此，在目标断面实时速度中获取到与t时刻对应的待计算断面实时速度speed15，在目标断面实时速度中获取到与t-1时刻对应的待计算断面实时速度speed14，在目标断面实时速度中获取到与t-2时刻对应的待计算断面实时速度speed13，直至在目标断面实时速度中获取到与t-4时刻对应的待计算断面实时速度speed11为止。
[0177]
基于此，对上述获取的5个待计算断面实时速度speed15、speed14、speed13、speed12以及speed11进行平均值计算，以预测出未来15分钟内通过断面的速度。
[0178]
在本示例性实施例中，当第一断面实时速度小于或等于拥堵速度阈值时，确定出待计算断面实时速度，并对待计算断面实时速度进行计算，以预测出短时间内通过断面的速度，实现了不会造成拥堵的情况下的短时速度预测。
[0179]
在本公开的示例性实施例提供的方法及装置中，一方面，短时速度预测是根据断
面历史速度、第一断面实时速度以及第二断面实时速度预测出的，减少了所需的数据量以及计算资源的消耗量，提升了短时速度预测的效率；另一方面，通过预测出短时间内通过断面的速度，有助于计算出断面的速度趋势，进而有效反映出断面自身的车速变化规律。
[0180]
下面结合一应用场景对本公开实施例中短时速度预测方法做出详细说明。
[0181]
对于高速公路交通管理人员来说，需要获取高速公路中每个断面在未来15分钟内的短时速度，进而对高速公路上的车辆进行有效管理。图10示意性示出了在一应用场景下短时速度预测方法的流程示意图，如图10所示，其中，步骤s1010为获取断面实时速度，断面实时速度中包括第一断面实时速度和第二断面实时速度，步骤s1020为获取断面历史速度。
[0182]
步骤s1030为判断当前速度(即第一断面实时速度)是否小于或等于拥堵速度阈值，若当前速度小于或等于拥堵速度阈值，则执行步骤s1031，若当前速度大于拥堵速度阈值，则执行步骤s1032。
[0183]
在步骤s1031中，根据断面实时速度，预测出未来15分钟内通过断面的速度。具体地，在目标断面实时速度中确定属于预设时间范围的待计算断面实时速度，并对待计算断面实时速度进行计算，以预测出未来15分钟内通过断面的速度。
[0184]
步骤s1032中，根据断面实时速度和速度趋势数据，预测出未来15分钟内通过断面的速度。具体地，判断速度变化值是否小于预设速度变化阈值，若速度变化值小于预设速度变化阈值，则按照第一计算关系得到目标权重，再按照第二计算关系，预测出未来15分钟内通过断面的速度。
[0185]
若速度变化值大于或等于预设速度变化阈值，则按照第三计算关系，得到目标权重，再按照第四计算关系，预测出未来15分钟内通过断面的速度。其中，执行步骤s1021，对断面历史速度进行计算得到速度趋势数据。
[0186]
当预测出未来15分钟内通过断面的速度之后，可以将该速度显示在交通管理人员所使用的终端上，不仅如此，还可以计算断面的距离与预测出的未来15分钟内通过断面的速度，以得到未来15分钟通过断面的时间，并将该时间也显示在交通管理人员所使用的终端上，以便于交通管理人员对路上行驶的车辆进行管制。
[0187]
在本应用场景中，一方面，短时速度预测是根据断面历史速度、第一断面实时速度以及第二断面实时速度预测出的，减少了所需的数据量以及计算资源的消耗量，提升了短时速度预测的效率；另一方面，通过预测出短时间内通过断面的速度，有助于计算出断面的速度趋势，进而有效反映出断面自身的车速变化规律。
[0188]
此外，在本公开的示例性实施例中，还提供一种短时速度预测装置。图11示出了短时速度预测装置的结构示意图，如图11所示，短时速度预测装置1100可以包括：计算模块1110、获取模块1120和预测模块1130。其中：
[0189]
计算模块1110，被配置为获取目标历史日期内的断面历史速度，并对断面历史速度进行计算得到速度趋势数据；
[0190]
获取模块1120，被配置为获取当前时刻的第一断面实时速度以及与短时间对应的目标时间范围内的第二断面实时速度；
[0191]
预测模块1130，被配置为对第一断面实时速度、第二断面实时速度以及速度趋势数据进行计算，预测出短时间内通过断面的速度。
[0192]
上述短时速度预测装置1100的具体细节已经在对应的短时速度预测方法中进行
了详细的描述，因此此处不再赘述。
[0193]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及短时速度预测装置1100的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0194]
此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
[0195]
下面参照图12来描述根据本发明的这种实施例的电子设备1200。图12显示的电子设备1200仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0196]
如图12所示，电子设备1200以通用计算设备的形式表现。电子设备1200的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1210、上述至少一个存储单元1220、连接不同系统组件(包括存储单元1220和处理单元1210)的总线1230、显示单元1240。
[0197]
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1210执行，使得所述处理单元1210执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。
[0198]
存储单元1220可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)1221和/或高速缓存存储单元1222，还可以进一步包括只读存储单元(rom)1223。
[0199]
存储单元1220还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1225的程序/使用工具1224，这样的程序模块1225包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包含网络环境的现实。
[0200]
总线1230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0201]
电子设备1200也可以与一个或多个外部设备1270(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1200交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口1250进行。并且，电子设备1200还可以通过网络适配器1260与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器1260通过总线1230与电子设备1200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0202]
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
[0203]
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述
程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。
[0204]
参考图13所示，描述了根据本发明的实施例的用于实现上述方法的程序产品1300，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0205]
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0206]
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0207]
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0208]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0209]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。