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摘要：本发明公开了基于运营商数据的服务区入区客流量短时预测方法，涉及高速公路营运管理技术领域，该方法包括以下步骤：根据获取的个体历史运营商数据，分析个体历史出行特征；利用个体历史出行特征分析群体出行数据，并基于群体出行数据分析结果构建入区客流量预测模型；利用个体实时出行数据，获取各路段对应的实时客流量，并将实时客流量输入至入区客流量预测模型，得到服务区短时客流量。本发明通过利用个体历史运营商数据，能够深入分析个体的历史出行特征，为构建入区客流量预测模型奠定了坚实基础，从而更敏锐地捕捉客流动态，增强了短期客流量预测的精确性，为服务区管理提供了强有力的支撑。

主权项：1.基于运营商数据的服务区入区客流量短时预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、根据获取的个体历史运营商数据，分析个体历史出行特征，其中，所述个体历史出行特征包括个体实际路径、个体时间信息及个体入区频率；S2、利用个体历史出行特征分析群体出行数据，并基于群体出行数据分析结果构建入区客流量预测模型；S3、利用个体实时出行数据，获取各路段对应的实时客流量，并将实时客流量输入至入区客流量预测模型，得到服务区短时客流量；所述利用个体历史出行特征分析群体出行数据，并基于群体出行数据分析结果构建入区客流量预测模型包括以下步骤：S21、整合个体实际路径、个体时间信息及个体入区频率，获取群体出行数据；S22、分析群体出行数据，获取入区客流连续行驶时长分布与入区客流影响路段区域；S23、基于入区客流连续行驶时长分布与入区客流影响路段区域，计算每个路段的入区客流量及所有影响路段区域的入区客流量，并构建入区客流量预测模型；所述分析群体出行数据，获取入区客流连续行驶时长分布包括以下步骤：将全天时间按照预设时间段划分，结合群体出行数据，筛选入区客流，并计算入区客流连续行驶时长；利用预设的时间单位对计算得到的入区客流连续行驶时长进行分段，得到若干元组结构，并将所有元组结构按照客流量从高至低进行排序，得到客流量列表；计算客流量列表中的最小值与最大值，获取入区客流连续行驶时长分布；所述分析群体出行数据，获取入区客流影响路段区域包括以下步骤：从收集的历史数据中筛选出在q时段内入区的客流数据；确定客流数据在入区前预设时间内的路段位置，并将路段位置作为入区客流影响路段区域；所述入区客流量预测模型为双层线性回归模型，第一层针对每个路段，获取高频入区客流量及低频入区客流量；第二层针对所有影响路段区域内的路段，得到每个路段的系数。

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