一种城市道路行程时间预测方法、系统、设备与介质

本发明公开了一种城市道路行程时间预测方法、系统、设备与介质，涉及交通预测技术领域，包括步骤：获取网约车GPS轨迹数据和对应的OD数据，并获取城市的天气数据；提取出量化的天气特征，根据驾驶员历史GPS轨迹数据提取出驾驶员特征，利用天气特征和驾驶员特征构建特征数据集；利用特征数据集输入BP神经网络模型中，对BP神经网络模型进行训练，获得训练后的行程时间预测模型；将测试样本的特征输入训练完成的行程时间预测模型中输出预测的行程时间，评估预测模型的准确性和性能。本发明综合考虑交通系统的时空特性，引入对驾驶员和环境特征的建模，以预测行程时间或到达目的地的时间，提高城市道路交通的效率和安全性。