本发明基于交通大数据的行程时间融合预测方法及查询方法,对所有在线车辆上传的数据进行离线计算或训练来获取各类预测模型及参数,依据各类预测模型及参数建立并动态更新数据字典;调用各类预测模型及参数,并结合实时路段和路径的行程时间数据,对路网或单车的交通状态进行预测;所述数据字典包括车辆数据字典、路段数据字典和路径数据字典;所述在线车辆是指注册入网并自动上传定位和速度数据的车辆。本发明的有益技术效果是克服了现有技术路网或单车的交通状态预测方法存在的实时性较差、通用性较差和实用性不强等问题,大幅提高了测精度,同时大幅提高了在线预测的速度,保证了工程应用中的实时性、实用性和通用性。
