CN104269059A - 一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多源数据融合的城市路径行程时间预测方法。具体方法为：首先分析探测车数据和线圈数据的特征，创建基于周期模式的探测车数据和线圈数据的历史交通规则；由交通管理部门或专家创建默认交通规则；用户输入车辆出行的起点、终点、出行时刻、出行日期和天气状况等交通事件与交通规则相匹配，计算出各条候选路径的行程时间。本发明能有效融合探测车数据和线圈数据，对城市路径行程时间进行有效预测，本发明中采用的方法和技术简单易行，运行条件容易满足，可以对城市路径的行程时间进行预测，从而引导车辆合理选择出行路线，对于缓解城市交通拥堵有重要作用，并且易于在大中型城市中推广应用。

Description

一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法

技术领域

本发明涉及智能交通领域，特别涉及一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法。

背景技术

在智能交通研究领域，如何提高城市路径行程时间预测的准确性，在许多国家和地区已经开展了研究，并已成为国际研究的热点之一。目前已有的行程时间预测方法主要侧重于单一数据来源、可预测事件以及特殊天气对交通方式的影响。

现有的城市路径行程时间预测方法预测精度不高，如果能够将现有的预测方法进行一定的融合，形成基于多源数据融合的交通规则，在预测过程中考虑各种交通特征，动态调整各种交通事件对行程时间影响的权值，将大大提高车辆行程时间预测的精度。

发明内容

本发明提出了一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法。本发明能有效挖掘探测车数据和线圈数据，可以对城市路径的行程时间进行预测，从而引导车辆合理选择出行路线，对于缓解城市交通拥堵有重要作用，并且易于在大中型城市中推广应用。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，包括以下步骤：

(1)分析探测车历史数据，创建基于探测车数据的交通模式和交通规则；同时分析线圈历史数据，创建基于线圈数据的交通模式和交通规则；基于线圈数据的交通模式和交通规则采用与基于探测车数据相同的交通模式和交通规则；

(2)由交通管理部门或专家创建默认交通规则，分别为不同时间维和空间维的路段定义道路通行级别，同时设定探测车数据交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ；

(3)设置交通参数(设置的交通参数为实时交通参数)，依据设置的交通参数查找满足条件的探测车数据的交通规则、线圈数据的交通规则和默认交通规则，确定路段的通行级别，获得路段的平均速度(路段链的车辆平均行驶速度)；交通参数包括车辆出行的起点、终点、出行时刻、出行日期和天气状况；

(4)根据设置的交通参数调整基于探测车的交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ；

(5)根据设置的交通参数，包括车辆出行的起点、终点、出行时刻、出行日期和天气状况，产生m条候选路径，每条候选路径由多条路段链组成，加权计算每条候选路径基于探测车数据交通规则的路径行程时间T_p、基于线圈数据交通规则的路径行程时间T_c和基于默认交通规则的路径行程时间T_d，得到每条候选路径的预测行程时间T，计算公式为：T＝αT_p+βT_c+γT_d，其中，α、β和γ采用经过所述步骤4)调整后的值；

(6)m条候选路径的预测行程时间都计算完成后，在候选路径中选择一条预测行程时间最短的路径作为推荐路径，该路径的预测行程时间即为最终的路径预测行程时间。

前述的步骤(1)分析探测车历史数据，创建基于探测车数据的交通规则，具体包括以下步骤：

1-1)定义时空维，所述时间维分为年、季节、月、星期、小时、半小时；所述空间维分为路段链；

1-2)依据探测车在道路上行驶的平均速度将道路通行级别分为10级：平均速度为0～5km/h定义为10级；平均速度为6～10km/h定义为9级；平均速度为11～15km/h定义为8级；平均速度为16～20km/h定义为7级；平均速度为21～25km/h定义为6级；平均速度为26～30km/h定义为5级；平均速度为31～35km/h定义为4级；平均速度为36～40km/h定义为3级；平均速度为40～60km/h定义为2级；平均速度为大于60km/h定义为1级；

1-3)定义城市道路网络为一个无向带权图G＝(V,E,Q)，其中:V是顶点的集合，E是边的集合，城市道路网络中的每个交叉路口即为无向带权图中的一个顶点，用n_i表示，n_i∈V，并对每个顶点进行编号，城市道路网络中的一条路段e即为无向带权图中的一条边，用一个二元组(n_i,n_j)表示，e∈E，n_i,n_j表示路段e的结点，n_i∈V,n_j∈V，Q为正的实数集合，表示路段所对应的长度；

1-4)定义基于探测车交通模式和线圈数据的交通模式统一为STP:(W,TI,H,L(n_i,n_j),D,R)，其中W表示星期几，值为1～7；TI为时间索引，值为1～48，分别表示一天的每半小时；H代表是否为假期，值为0和1，1表示假期，0表示工作日；L(n_i,n_j)为路段链；D为方向，值为0和1，0表示起点编号大于终点编号，1表示起点编号小于终点编号(也可以1表示起点编号大于终点编号，0表示起点编号小于终点编号)；R为道路通行级别，值为1～10；

1-5)根据W和H的值确定是工作日还是假期，根据TI的值确定具体的时间，然后将基于探测车交通模式和线圈数据的交通模式STP转化为基于探测车交通规则集和线圈数据的交通规则集，基于探测车交通规则集和线圈数据的交通规则集相同为：

if(工作日||假期)&时间&路段链&方向then道路通行级别为R。

前述的步骤(2)中，由交通管理部门或专家创建默认交通模式为STP’:(W’,TI’,H’,L(n_i,n_j)’,D’,R’)，其中W’表示星期几，值为1～7；TI’为时间索引，值为1～48，分别表示一天的每半小时；H’代表是否为假期，值为0和1，1表示假期，0表示工作日；L(n_i,n_j)’为路段链；D’为方向，值为0和1，0表示起点编号大于终点编号，1表示起点编号小于终点编号；R’为道路通行级别，值为1～10，所述默认交通规则集为：

if(工作日||假期)&时间&路段链&方向then道路通行级别为R’。

前述的步骤(2)中，所述探测车数据交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ的初始值由交通领域专家提出，且所探测车数据交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ满足：α∈[0,1],β∈[0,1],γ∈[0,1]且α+β+γ＝1。

前述的步骤(4)根据设置的交通参数调整基于探测车的交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ，调整α、β和γ的值具体包括：

依据1：if探测车稀少thenα＝α-10％，β＝β+5％，γ＝γ+5％；

依据2：if线圈数据缺失thenα＝α+5％，β＝β-10％，γ＝γ+5％；

依据3：if恶劣天气thenα＝α-5％，β＝β+15％，γ＝γ-10％

所述探测车稀少是指历史数据库中路段链上浮动车覆盖率低于3％；所述线圈数据缺失是指在一个给定的历史时间周期内缺少20％或以上的数据；所述恶劣天气是指“下大雨”，“下大雪”等严重影响交通出行的天气，恶劣天气的具体参数通过交通管理部门或专家设置。

前述的步骤(5)，加权计算基于探测车数据交通规则的路径行程时间T_p、基于线圈数据交通规则的路径行程时间T_c和基于默认交通规则的路径行程时间T_d：

所述加权计算基于探测车数据交通规则的路径行程时间的方法为：对于每条候选路径，根据设置的交通参数结合候选路径中的路段链，查找匹配的基于探测车数据的交通模式，进一步获得该候选路径的所有路段链的道路通行级别，再根据路段链的道路通行级别获得相应的路段链的车辆平均行驶速度v_p，最后计算出每条路段链i的行程时间t_p＝L_i/v_p，则基于探测车数据的路径行程时间T_p为：L_i为路段链i的距离，n为一条候选路径中路段链的条数；

所述加权计算基于线圈数据交通规则的路径行程时间的方法为：对于每条候选路径，根据设置的交通参数结合候选路径中的路段链，查找匹配的基于线圈数据的交通模式，进一步获得该候选路径的所有路段链的道路通行级别，再根据路段链的道路通行级别获得相应的路段链的车辆平均行驶速度v_c，最后计算出每条路段链i的行程时间t_c＝L_i/v_c，则基于线圈数据的路径行程时间T_c为：L_i为路段链i的距离，n为一条候选路径中路段链的条数；

所述加权计算基于默认交通规则的路径行程时间的方法为：对于每条候选路径，根据设置的交通参数结合候选路径中的路段链，查找匹配的默认交通模式，进一步获得该候选路径的所有路段链的道路通行级别，再根据路段链的道路通行级别获得相应的路段链的车辆平均行驶速度v′_i，最后计算出每条路段链i的行程时间t'_i＝L_i/v'_i，则基于默认交通规则的路径行程时间T_d为：n为一条候选路径中路段链的条数。

前述的路段平均行驶速度是指：定义每一道路通行级别车辆的平均行驶速度为该通行级别的平均速度范围的中间值，具体为：10级通行级别车辆的平均行驶速度为2.5km/h，9级通行级别车辆的平均行驶速度为8km/h，8级通行级别车辆的平均行驶速度为13.5km/h，7级通行级别车辆的平均行驶速度为16km/h，6级通行级别车辆的平均行驶速度为23km/h，5级通行级别车辆的平均行驶速度为28km/h，4级通行级别车辆的平均行驶速度为33km/h，3级通行级别车辆的平均行驶速度为78km/h，2级通行级别车辆的平均行驶速度为50km/h，1级通行级别车辆的平均行驶速度定义为60km/h。

本发明与已有技术相比，其效果是积极和明显的。本发明具有以下优点：

本发明提供的城市路径行程时间预测方法，基于多源数据融合的行程时间预测方法，能有效提高基于单一数据来源预测行程时间的准确行；基于周期模式，而周期模式存在于移动对象的运动过程中，如城市交通的早晚拥堵情况。周期模式挖掘能发现移动对象的内部行为特征，可以用来预测将来的运动趋势。本发明着眼于交通信息采集设备的交通数据，利用现有资源挖掘二次信息，依据不同数据来源、不同时段、不同季节、不同天气构造不同的交通规则，更加符合中国的实际，因为大部分城市人们的出行习惯与天气、节假日、早晚高峰期密切相关。利用本发明可以对城市路径的行程时间进行预测，从而能够引导车辆合理选择城市道路，缓解大中城市交通拥堵问题。

附图说明

图1为本发明的基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法流程图。

具体实施方式

现结合附图和具体实施方式，对本发明做进一步说明：

本发明的基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，如图1所示，包括以下步骤：

第一步S100，采用数据挖掘的方法，分析探测车数据，创建基于探测车数据的历史交通模式和历史交通规则；同时采用数据挖掘的方法，分析线圈数据，创建基于线圈数据的历史交通模式和历史交通规则，基于线圈数据的历史交通模式和历史交通规则采用与基于探测车数据相同的交通模式和交通规则。

为了得到基于探测车数据和线圈数据的行程时间预测的交通模式和交通规则，需要给出时空维、道路网络和交通模式的定义，分别为：

1)定义时空维，时间维分为“年”、“季节”、“月”、“星期”、“小时”、“半小时”；空间维分为路段链。

然后将道路拥堵级别分为10级：平均速度为0～5km/h定义为10级；平均速度为6～10km/h定义为9级；平均速度为11～15km/h定义为8级；平均速度为16～20km/h定义为7级；平均速度为21～25km/h定义为6级；平均速度为26～30km/h定义为5级；平均速度为31～35km/h定义为4级；平均速度为36～40km/h定义为3级；平均速度为40～60km/h定义为2级；平均速度为大于60km/h定义为1级，即交通畅通。每级的平均速度可以由交通管理部门或专家定义。

2)定义城市道路网络为一个无向带权图G＝(V,E,Q)，其中:V是顶点的集合，E是边的集合，城市道路网络中的每个交叉路口即为无向带权图中的一个顶点，用n_i表示，n_i∈V，并对每个顶点进行编号，城市道路网络中的一条路段e即为无向带权图中的一条边，用一个二元组(n_i,n_j)表示，e∈E，n_i,n_j表示路段e的结点，n_i∈V,n_j∈V，Q为正的实数集合，表示路段所对应的长度。

3)定义基于探测车数据的交通模式为STP:(W,TI,H,L(n_i,n_j),D,R)，其中W表示星期几，值为1～7；TI为时间索引，值为1～48，分别表示一天的每半小时；H代表是否为假期，值为0和1，1表示假期，0表示工作日；L(n_i,n_j)为路段链；D为方向，值为0和1，0表示起点编号大于终点编号，1表示起点编号小于终点编号；R为道路通行级别，值为0～9。例如，STP:(2,18,0,L(700,605),0,4)，含义为(星期二，9:00，工作日，路段链L(700,605)，方向为结点700至结点605行驶，通行级别4级)。这样定义可以减少分类历史数据的分类计算时间，只搜索同类历史数据。如果搜索的时间窗太大，行程时间预测的实时性明显降低。例如，假期的历史交通模式不同于平常日期的历史交通模式，因此预测星期天的某路径的行程时间可以仅仅只搜索所有星期天的历史交通模式。以一年为例，历史数据量可以减少到1/7(一周7天)。

根据W和H的值确定是工作日还是假期，根据TI的值确定具体的时间，然后将历史交通模式STP转化为历史交通规则：if工作日/假期&时间&路段链&方向then道路通行级别为R。例如，将上述STP:(2,18,0,L(700,605),0,4)转化为历史交通规则为：if工作日&9:00&路段链L(700,605)&方向为结点700至结点605行驶then道路通行级别为4级。

采用数据挖掘的方法，分析线圈数据，创建基于线圈数据的历史交通模式和历史交通规则，采用与基于探测车数据相同的交通模式和交通规则。

第二步S200，由交通管理部门或专家创建默认交通规则，分别为不同时间维和空间维的路段定义道路通行级别，级别越高越拥堵，同时设定基于探测车数据交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ。由于行程时间受很多因素影响，诸如，事故、天气、驾驶行为习惯，因此仅仅依靠历史交通模式(假期、工作日、周末等)预测行程时间是不准确的，需要结合实时交通事件，采用基于探测车数据与基于线圈数据的历史行程时间与默认交通规则相结合的方式预测行程时间，因此需要定义加权计算的权值，这样预测行程时间可以获得更高的准确性。

默认交通模式采用与基于探测车和线圈数据的历史交通模式相同的定义方法，定义默认交通模式为STP’:(W’,TI’,H’,L(n_i,n_j)’,D’,R’)，其中W’表示星期几，值为1～7；TI’为时间索引，值为1～48，分别表示一天的每半小时；H’代表是否为假期，值为0和1，1表示假期，0表示工作日；L(n_i,n_j)’为路段链；D’为方向，值为0和1，0表示起点编号大于终点编号，1表示起点编号小于终点编号；R’为道路拥堵级别，值为0～9。例如，STP’:(2,18,0,L(500,705),1,3)，含义为(星期二，9:00，工作日，路段链L(500,705)，方向为结点500至结点705行驶，道路畅通级别3级)。

将默认交通模式STP’转化为默认交通规则：if工作日/假期&时间&路段链&方向then道路畅通级别为R’。例如，将上述STP’:(2,18,0,L(500,705),1,3)转化为默认交通规则为：if工作日&9:00&路段链L(500,705)&方向为结点500至结点705行驶then道路畅通级别为3级。

由交通领域专家设定基于探测车数据交通规则权值α、基于线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ的初始值，且满足：α∈[0,1],β∈[0,1],γ∈[0,1]且α+β+γ＝1。如α、β和γ的初始值分别为0.40、0.40和0.20。

第三步S300，设置交通参数(实时交通参数)，包括车辆出行的起点、终点、出行时刻、出行日期和天气状况，依据设置的交通参数查找满足条件的基于线圈数据和探测车数据的历史交通规则和默认交通规则，确定路段的畅通级别，从而获得路段的平均速度(路段链的车辆平均行驶速度)。具体为：根据出行起点和终点，获得几条候选路径，分别对应一系列路段链；根据出行日期，确定星期几，是否工作日；根据出行时刻，可以计算出时间索引；根据天气状况，调整基于探测车数据交通规则权值α、基于线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ。

第四步S400，读取实时交通参数，根据交通参数，如天气状况，探测车的数量，调整基于探测车数据交通规则权值α、基于线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ；调整遵循：

依据1：if探测车稀少thenα＝α-10％，β＝β+5％，γ＝γ+5％；

依据2：if线圈数据缺失thenα＝α+5％，β＝β-10％，γ＝γ+5％；

依据3：if恶劣天气thenα＝α-5％，β＝β+15％，γ＝γ-10％

其中，探测车稀少是指历史数据库中路段链上浮动车覆盖率低于3％；所述线圈数据缺失是指在一个给定的历史时间周期内缺少20％或以上的数据；所述恶劣天气是指“下大雨”，“下大雪”等严重影响交通出行的天气。特别的探测车稀少是指历史数据库中路段上探测车覆盖率低于3％。探测车一般是指安装了车载GPS定位装置的公交车和出租车。探测车覆盖率指行驶车辆中设置为探测车的比率。探测车的覆盖率是历史交通数据的系统参数。如果城市道路网上探测车的覆盖率达到3％～5％，采集频率1次/分钟，上传频率1次/5分钟，准确度可以达到95％，可以满足实时应用的要求，无需增加默认交通规则权值。采集频率指定期记录车辆位置、方向、速度信息的频率；上传频率指浮动车位置数据通过无线通讯定期传输到信息处理中心的频率。

第五步S500，对于每条候选路径，加权计算基于探测车数据交通规则的路径行程时间T_p、基于线圈数据交通规则的路径行程时间T_c和基于默认交通规则的路径行程时间T_d：

所述加权计算基于探测车数据交通规则的路径行程时间的方法为：对于每条候选路径，根据设置的交通参数结合候选路径中的路段链，查找匹配的基于探测车数据的交通模式，进一步获得该候选路径的所有路段链的道路通行级别，再根据路段链的道路通行级别获得相应的路段链的车辆平均行驶速度v_p，最后计算出每条路段链i的行程时间t_p＝L_i/v_p，则基于探测车数据的路径行程时间T_p为：L_i为路段链i的距离，n为一条候选路径中路段链的条数；

所述加权计算基于线圈数据交通规则的路径行程时间的方法为：对于每条候选路径，根据设置的交通参数结合候选路径中的路段链，查找匹配的基于线圈数据的交通模式，进一步获得该候选路径的所有路段链的道路通行级别，再根据路段链的道路通行级别获得相应的路段链的车辆平均行驶速度v_c，最后计算出每条路段链i的行程时间t_c＝L_i/v_c，则基于线圈数据的路径行程时间T_c为：L_i为路段链i的距离，n为一条候选路径中路段链的条数；

最后计算每条候选路径的预测行程时间T，计算公式为：T＝αT_p+βT_c+γT_d。

第六步S600，所有的候选路径的预测行程时间T都计算完成后，在候选路径中选择一条预测行程时间最短的路径作为推荐路径，该路径的预测行程时间即为最终的路径预测行程时间。

上述进行历史交通模式和默认交通模式的匹配过程中，路段平均行驶速度是指：定义每一道路通行级别车辆的平均行驶速度为该通行级别的平均速度范围的中间值，具体为：10级通行级别车辆的平均行驶速度为2.5km/h，9级通行级别车辆的平均行驶速度为8km/h，8级通行级别车辆的平均行驶速度为13.5km/h，7级通行级别车辆的平均行驶速度为16km/h，6级通行级别车辆的平均行驶速度为23km/h，5级通行级别车辆的平均行驶速度为28km/h，4级通行级别车辆的平均行驶速度为33km/h，3级通行级别车辆的平均行驶速度为78km/h，2级通行级别车辆的平均行驶速度为50km/h，1级通行级别车辆的平均行驶速度定义为60km/h。依据上面的方法，如果需要对城市路网中从O点到D点的行程时间进行预测，可列出O点到D点的不同路径，各路径对应着一系列的路段链和不同时段的行程时间总和，在行程时间总和的比较中，选择行程时间最少的一条路径作为最佳路径。此方法不仅考虑了路段的交通流也考虑了不同时刻、季节、气候等因素的影响，因而实际应用效果更佳。

本领域内的技术人员可以对本发明进行改动或变型的设计但不脱离本发明的思想和范围。因此，如果本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同的技术范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)分析探测车数据，创建基于探测车数据的交通模式和交通规则；同时分析线圈数据，创建基于线圈数据的交通模式和交通规则；

(2)创建默认交通规则，分别为不同时间维和空间维的路段定义道路通行级别，设定探测车数据交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ；

(3)设置交通参数，依据设置的交通参数查找满足条件的探测车数据的交通规则、线圈数据的交通规则和默认交通规则，确定路段的通行级别，获得路段的道路通行级别车辆的平均速度；

(4)根据设置的交通参数调整基于探测车的交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ；

(5)根据设置的交通参数，产生m条候选路径，每条候选路径由多条路段链组成，加权计算每条候选路径基于探测车数据交通规则的路径行程时间T_p、基于线圈数据交通规则的路径行程时间T_c和基于默认交通规则的路径行程时间T_d，得到每条候选路径的预测行程时间T，所述每条候选路径的预测行程时间T计算公式为：

T＝αT_p+βT_c+γT_d，

其中，α、β和γ采用经过所述步骤(4)调整后的基于探测车的交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ；

(6)m条候选路径的预测行程时间全部计算完成后，在候选路径中选择一条预测行程时间最短的路径作为推荐路径，所述推荐路径的预测行程时间为最终的路径预测行程时间。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：

1-1)定义时空维，所述时间维分为年、季节、月、星期、小时、半小时；所述空间维分为路段链；

1-2)依据探测车在道路上行驶的平均速度划分道路通行级别；

1-3)定义城市道路网络为一个无向带权图G＝(V,E,Q)，其中:V是顶点的集合，E是边的集合，城市道路网络中的每个交叉路口为无向带权图中的一个顶点，用n_i表示，n_i∈V，并对每个顶点进行编号，城市道路网络中的一条路段e为无向带权图中的一条边，用一个二元组(n_i,n_j)表示，e∈E，n_i,n_j表示路段e的结点，n_i∈V,n_j∈V，Q为正的实数集合，表示路段的长度；

1-4)基于线圈数据的交通模式和交通规则采用与基于探测车数据相同的交通模式和交通规则，定义基于探测车数据交通模式和线圈数据的交通模式均为STP:(W,TI,H,L(n_i,n_j),D,R)，其中W表示星期几，值为1～7；TI为时间索引；H代表是否为假期；L(n_i,n_j)为路段链；D为方向；R为道路通行级别，值为1～10；

1-5)根据W和H的值确定是工作日还是假期，根据TI的值确定具体的时间，将步骤1-4)定义的基于探测车数据交通模式和线圈数据的交通模式STP转化为基于探测车数据的交通规则集和线圈数据的交通规则集。

3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，所述步骤1-2)所述道路通行级别划分为10级，具体为；平均速度为0～5km/h为10级；平均速度为6～10km/h为9级；平均速度为11～15km/h为8级；平均速度为16～20km/h为7级；平均速度为21～25km/h为6级；平均速度为26～30km/h为5级；平均速度为31～35km/h为4级；平均速度为36～40km/h为3级；平均速度为40～60km/h为2级；平均速度为大于60km/h为1级。

4.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，所述步骤1-5)所述基于探测车数据的交通规则集和线圈数据的交通规则集均为：

if(工作日||假期)&时间&路段链&方向then道路通行级别为R。

5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述默认交通模式为STP’:(W’,TI’,H’,L(n_i,n_j)’,D’,R’)，其中W’表示星期几，值为1～7；TI’为时间索引；H’代表是否为假期；L(n_i,n_j)’为路段链；D’为方向；R’为道路通行级别，值为1～10，依据默认交通模式创建默认交通规则集。

6.根据权利要求5所述的一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，所述默认交通规则集为：

if(工作日||假期)&时间&路段链&方向then道路通行级别为R’。

7.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，所述步骤(2)探测车数据交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ的约束条件为：

α∈[0,1],β∈[0,1],γ∈[0,1]且α+β+γ＝1。

8.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，所述步骤(4)，根据设置的交通参数调整基于探测车的交通规则权值α、线圈数据交通规则权值β和默认交通规则权值γ，具体包括以下步骤：

依据1：if探测车稀少thenα＝α-10％，β＝β+5％，γ＝γ+5％；

依据2：if线圈数据缺失thenα＝α+5％，β＝β-10％，γ＝γ+5％；

依据3：if恶劣天气thenα＝α-5％，β＝β+15％，γ＝γ-10％

所述探测车稀少是指历史数据库中路段链上浮动车覆盖率低于3％；所述线圈数据缺失是指在一个给定的历史时间周期内缺少20％或以上的数据；所述恶劣天气具体天气参数内容通过交通管理部门或专家设置。

9.根据权利要求1所述的一种基于探测车的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，所述步骤(5)，加权计算基于探测车数据交通规则的路径行程时间T_p、基于线圈数据交通规则的路径行程时间T_c和基于默认交通规则的路径行程时间T_d，具体包括：

5-1)所述加权计算每条候选路径基于探测车数据交通规则的路径行程时间T_p的方法为：对于每条候选路径，根据设置的交通参数结合候选路径中的路段链，查找匹配的基于探测车数据的交通模式，获得该候选路径的所有路段链的道路通行级别，根据路段链的道路通行级别获得相应的路段链的车辆平均行驶速度v_p，最后计算出每条路段链i的行程时间t_p＝L_i/v_p，则基于探测车数据的路径行程时间T_p为：L_i为路段链i的距离，n为一条候选路径中路段链的条数；

5-2)所述加权计算基于线圈数据交通规则的路径行程时间T_c的方法为：对于每条候选路径，根据设置的交通参数结合候选路径中的路段链，查找匹配的基于线圈数据的交通模式，获得该候选路径的所有路段链的道路通行级别，根据路段链的道路通行级别获得相应的路段链的车辆平均行驶速度v_c，最后计算出每条路段链i的行程时间t_c＝L_i/v_c，则加权计算获取的每条候选路径基于线圈数据的路径行程时间T_c为：L_i为路段链i的距离，n为一条候选路径中路段链的条数；

5-3)所述加权计算基于默认交通规则的路径行程时间的方法为：对于每条候选路径，根据设置的交通参数结合候选路径中的路段链，查找匹配的默认交通模式，进一步获得该候选路径的所有路段链的道路通行级别，根据路段链的道路通行级别获得相应的路段链的车辆平均行驶速度v′_i，最后计算出每条路段链i的行程时间t′_i＝L_i/v′_i，则基于默认交通规则的路径行程时间T_d为：n为一条候选路径中路段链的条数。

10.根据权利要求9所述的一种基于多源数据融合的城市路径行程时间预测方法，其特征在于，所述路段链的车辆平均行驶速度为每一条道路通行级别车辆的平均行驶速度，所述通行级别车辆的平均行驶速度为道路通行级别的平均速度范围的中间值，具体为：10级通行级别车辆的平均行驶速度为2.5km/h，9级通行级别车辆的平均行驶速度为8km/h，8级通行级别车辆的平均行驶速度为13.5km/h，7级通行级别车辆的平均行驶速度为16km/h，6级通行级别车辆的平均行驶速度为23km/h，5级通行级别车辆的平均行驶速度为28km/h，4级通行级别车辆的平均行驶速度为33km/h，3级通行级别车辆的平均行驶速度为78km/h，2级通行级别车辆的平均行驶速度为50km/h，1级通行级别车辆的平均行驶速度定义为60km/h。