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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明涉及一种基于完全轨迹与不完全轨迹的城市道路行程时间估计方法，属于智能交通技术领域。本发明首先对浮动车数据进行数据清洗与地图匹配，再构建浮动车轨迹，结合轨迹和目标路段的空间覆盖关系，对当前轨迹进行分类，并实现浮动车轨迹中全球定位系统点丢失情况下的数据修复，然后估计完全轨迹的路段行程时间，构建K最近邻模型，估计不完全轨迹的路段行程时间，最后将完全轨迹与不完全轨迹的行程时间进行平均，得到路段平均行程时间。本发明在较低浮动车渗透率的情况下，充分利用了路段中广泛存在的不完全轨迹信息，能够帮助提高路段的平均行程时间估计精度，具有较高的可靠性与准确性。

主权项：1.一种基于完全轨迹与不完全轨迹的城市道路行程时间估计方法，其特征在于：Step1：采用数据预处理方法提高原始浮动车数据的质量；采用基于拓扑加权的地图匹配算法，将浮动车全球定位系统点映射并关联到城市道路网中；Step2：结合轨迹和目标路段的空间覆盖关系，将当前轨迹分类为完全轨迹与不完全轨迹，并实现浮动车轨迹中GPS点丢失情况下的数据修复；Step3：计算单条完全轨迹数据的路段行程时间，具体如下：TTTri＝Δt2,3+TT2Tri+TT3Tri式中，TTTri为单车路段行程时间，TT2Tri为上游交叉口到路段第1个GPS点的行程时间，TT3Tri为路段最后1个GPS点到下游交叉口的行程时间，Δt2,3为路段的第1个GPS点与最后1个GPS点之间的行程时间差，即Δt2,3＝t3-t2；Step4：针对不完全轨迹数据的行程时间，构建KNN模型，获得单条基于不完全轨迹数据的路段行程时间TTTr0；Step5：通过完全轨迹与不完全轨迹的行程时间，得到路段平均行程时间，具体为： 式中，TTave为路段平均行程时间，TTTrm为第m条完全轨迹路段行程时间，TTTrn为第n条不完全轨迹路段行程时间，M和N分别表示路段中完全轨迹与不完全轨迹的条数；Step2所述GPS点丢失情况下的数据修复，具体为：Step2.1：输入轨迹计算相邻点和的采样间隔Δt秒，1n≤N；Step2.2：界定数据修复程序触发条件为：60秒≤Δt≤300秒；Step2.3：如果60秒≤Δt≤300秒，则根据平均采样间隔划分H个时间片，且有其中，最后1个时间片dtH≤30秒；如果Δt30的余数为0，则H＝Δt30，否则，H＝H+1；Step2.4：设置初始累积距离与时间戳：S＝0米，秒，在h＝1至H-1个时间片范围内，从轨迹数据库中搜索一组GPS点，其时间范围为[T,T+30]，空间范围为当前轨迹链上和Step2.5：使用所选GPS点集的瞬时速度计算平均速度，标记为aveSpeeddth,，并更新累积距离和时间戳：S＝S+avespeeddth×30T＝T+30Step2.6：如果则添加一个新GPS点若否，则停止计算，并返回Step2.4寻找新GPS点集，直至第H-1个时间片结束；所述Step4具体为：根据当前输入的不完全轨迹数据，从时空完全轨迹数据集中找到与不完全轨迹最相近的K条近邻完全轨迹，将K条完全轨迹的行程时间进行加权，最终获得单条基于不完全轨迹数据的路段行程时间，具体如下： 式中，Tr0为不完全轨迹，Trk为轨迹数据集中第k条完全轨迹，TTTr0为不完全轨迹的行程时间，TTTrk为第k条完全轨迹的行程时间，wk为第k条完全轨迹的权重；第k条完全轨迹的权重wk为：

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