[發明專利]一種基于出租車軌跡數據的交通出行共現現象的可視化分析方法

有效

• 申請號: 201611137603.1
• 申請日: 2016-12-12
• 公開（公告）號: CN106649651B
• 公開（公告）日: 2018-07-06
• 發明（設計）人: 孔祥杰;李夢琳;楊卓;夏鋒
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G08G1/01
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 梅洪玉

1.一種基于出租車軌跡數據的交通出行共現現象的可視化分析方法，其特征在于以下步驟：

S1：對出租車軌跡數據進行預處理：出租車軌跡數據的清洗，包括清除錯誤、異常值和沖突值；出租車軌跡數據的匹配，包括將記錄的離散的點與路網匹配；

S2：對S1所述出租車軌跡數據進行車輛映射，包括如下步驟：

S2.1：區域劃分，研究區域定位為：緯度在31.105到31.425之間，經度在121.185到121.865之間，之后將整個研究區域劃分成規則的矩形，每個小區域的大小為經緯度0.02*0.02，將經緯度分別為lat，lng的位置計算后劃分到相應區域并計算其區域編號，計算公式如下：

Location＝(floor((CONVERT(decimal(7，3)，lng)-121.185)*50)+floor((CONVERT(decimal(7，3)，lat)-31.105)*50)*34)

其中decimal(7，3)函數定義了數據的精度為7位有效數字小數點前3位數字，CONVERT(decimal(7，3)，lng)函數為將數據集中的經度信息轉換成一共7位有效數字小數點前3位數字的數字格式，floor()函數為對括號內的數字向下取整，以使得到的區域編號均為整數；

S2.2：時間劃分，將全天劃分成24個均勻的時間間隔，每個時間間隔為1小時，首先利用轉換函數convert(datetime，starttime，120)將行車開始時間starttime轉換成標準時間格式，然后利用datepart()函數得到時間的hour部分，計算公式如下：

Time＝datepart([hour]，convert(datetime，starttime，120))；

S3：從S2所述進行車輛映射后的出租車數據中提取出共現事件數據；包括如下步驟：

S3.1：在圖結構G＝(V，E)對共現進行建模：區域作為點，共現事件作為邊；

S3.2：構建一系列子圖，每個子圖代表一個時間間隔，在每個子圖中，當且僅當兩個點之間發生共現時， 才會在這兩點和共現發生的區域之間添加一條邊，對于每條邊，會添加一條權向量，表示參與共現的區域的行車數；

S3.3：對所有子圖的數據在共現事件的地點和時間間隔上聚集形成完整共現圖；

S4：對S3所述共現事件數據進行可視化展示；包括如下步驟：

S4.1：基于空間環境的探索，利用包含路徑圖、熱圖、密度圖和地圖的地圖視圖來顯示S3.2和S3.3所生成的數據；

S4.2：基于區域的探索，利用包含扇形圖(p，m，n)的區域視圖來顯示共現的區域特性，其中p表示與特定區域共現的區域，m表示該區域參與共現的行車數，n表示兩個區域之間的距離；

S4.3：基于時間的探索，利用包含柱狀圖的流量視圖來顯示S3.2和S3.3所生成的數據中的共現事件數量。

2.如權利要求1所述的基于出租車軌跡數據的交通出行共現現象的可視化分析方法，其特征在于所述步驟S4.2中距離數據計算包括如下步驟：

S4.2.1：將區域編號轉換成對應經緯度，定義區域內所有行車位置使用的都是該區域的左上角坐標，將行車的起始位置startP和終止位置endP轉換成相應的坐標lat1，lng1，lat2，lng2，計算公式如下：

S4.2.2：行車起始位置lat1，lng1和終止位置lat2，lng2之間的實際距離計算公式如下：

n＝CONVERT(decimal(7，3)，(6730×acos(sin(lat1×PI()/180)×sin(lat2×PI()/180)+cos(lat1×PI()/180)×cos(lat2×PI()/180)×cos((lng1-lng2)×PI()/180))))

其中decimal()函數和CONVERT()函數同S2.1中釋義，分別為定義數據精度和轉換數據格式，在數據庫SQL語句中PI()函數返回浮點型的π值。