[發明專利]一種基于海量交通流數據的城市交通熱點區域劃分方法

有效

• 申請號: 201510014926.0
• 申請日: 2015-01-11
• 公開（公告）號: CN104574965B
• 公開（公告）日: 2017-01-04
• 發明（設計）人: 俞東進;王瑞婷;李萬清
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06F19/00
• 代理公司: 浙江杭州金通專利事務所有限公司33100
• 代理人: 王佳健

1.一種基于海量交通流數據的城市交通熱點區域劃分方法，其特征在于該方法的具體步驟是：

步驟(1).將各個外場設備卡口獲得的過車信息數據發送至中央數據庫，過車信息數據包括：車牌號、過車時間、過車方向和過車卡口編號；

步驟(2).根據LDA主題提取模型，獲取某設定時間段內中央數據庫中所有卡口過車信息數據，將其轉化為所需的語料庫形式并對其建模，具體為：

獲取城市所有卡口編號作為單詞組成詞典，從中央數據庫中取某設定時間段內的所有卡口過車信息數據，再從其中獲取每輛車在該時間段內由經過的卡口編號組成的過車記錄文檔，然后將所有車輛的過車記錄文檔合并形成語料庫文檔，統計該語料庫文檔中每輛車在各個卡口的出現概率，將其保存在一個車牌號-卡口的概率矩陣中，該矩陣的每個單元表示某輛車在某個卡口出現的概率；

設共有N個卡口，即N個單詞，記為:word_j,j＝0,1,...,(N-1),某設定時間段內出現的車有M輛，即M篇文檔，記為:doc_i,i＝0,1,...,(M-1),由所有過車信息數據可以得到語料庫文檔，該語料庫文檔的每一行記錄一輛車在該時間段內經過的卡口編號序列，統計語料庫文檔中每篇文檔所對應詞典中各個單詞出現的次數及每篇文檔的單詞總數，分別記為：a_i,j、dwSum_i；并通過計算得到文檔-單詞概率矩陣，記為:M_doc-word，該矩陣共M行、N列，矩陣的第i行第j列對應第i輛車在該時間段內經過第j個卡口的概率，該值為：

對語料庫文檔進行LDA主題建模，假設城市交通熱點區域個數為K，即K個主題，記為:topic_k,k＝0,1,...,(K-1),根據LDA模型，假設語料庫文檔中文檔和主題分別滿足以α和β為先驗參數的狄利克雷分布，那么語料庫中每篇文檔和每個主題的生成過程分別滿足和多項分布，則語料庫中文檔-主題的分布和主題-單詞的分布可分別表示為doc-topic概率矩陣、topic-word概率矩陣，記為：M_doc-topic、M_topic-word，最終的M_topic-word即為LDA的模型結果；

步驟(3).利用Gibbs?Sampling算法，對語料庫中所有單詞進行主題隨機采樣直到Gibbs?Sampling收斂得到M_topic-word，M_topic-word的第k行表示所有的word_j在該topic_k下的概率分布，取每個topic_k中概率最高的c個word_j代表某個交通熱點區域，c由所需劃分交通熱點區域的大小決定；

步驟(4).統計步驟(3)獲得的交通熱點區域的卡口編號集合所對應的總過車量記為該交通熱點區域的交通繁忙指數。