[發明專利]Spark平臺下基于GPS數據的出租車調配方法

有效

• 申請號: 201710131675.3
• 申請日: 2017-03-07
• 公開（公告）號: CN106875670B
• 公開（公告）日: 2019-12-31
• 發明（設計）人: 王進;卜亞楠;王科;李穎;孫開偉;劉彬;李智星;陳喬松;鄧欣;胡峰;雷大江
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G08G1/00
• 分類號: G08G1/00;G06Q10/04;G06Q50/30
• 代理公司: 50102 重慶市恒信知識產權代理有限公司
• 代理人: 劉小紅

本發明請求保護一種Spark平臺下基于GPS數據的出租車調配方法，包括：101從調度中心獲取出租車歷史GPS數據部署到Spark平臺上，對數據做并行地預處理操作；102在Spark平臺下對出租車歷史GPS數據進行分析，提取特征建立回歸模型；103在Spark平臺下對出租車的實時GPS數據進行提取并預測其未來的路徑、終點位置以及到達時間；104根據預測結果對出租車的調配進行優化。本發明主要是在Spark平臺下解決出租車調配問題，通過對出租車歷史GPS數據的分析，提取特征建立回歸模型，從而預測出租車未來的GPS路徑、終點位置以及到達時間，繼而對出租車的調配進行優化。

技術領域

本發明屬于智能信息處理領域，具體涉及一種Spark平臺下基于GPS數據的出租車調配方法。

背景技術

隨著城市人口的增長與交通問題的加劇，出行也變得越來越困難，出租車是重要的公共交通工具，出租車是每一個城市都有的重要組成部分。出租車市場龐大，以重慶為例，重慶主城區現有出租汽車萬輛以上。在如此大的出租車市場規模下，市場競爭就表現的尤為嚴重。如何快速高效運輸客人，提高出租車公司的經營獲利最大化是每個出租車公司所希望的。由此可見，如此競爭激烈的出租車市場，出租車公司都迫切需要一套能夠實現對出租車終點預測，以及對出租車終點到達時間預測的系統，為出租車的合理調度提供保障，從而使公司的經營獲利最大化。該系統的提出，正是基于這樣的背景。同時，該系統預測出租車的終點和到達時間，也能夠幫助需要打車的朋友，能夠在預測終點地方掐點等出租。這樣就避免了乘客等不到出租車，出租車又找不到乘客，這樣低效的問題，而且由于數據量龐大，本系統考慮預測結果的實時效率，因此建立在Spark平臺下。本系統在出租車市場的需求是十分巨大的，相信在出租車市場能夠發揮巨大的作用。該系統可以附加在調度中心的大數據平臺下，通過合理調度出租車資源，避免交通堵塞，并為乘客提供了高效的乘車方案。

該系統研究的難點在于把整個系統框架與Spark平臺的巧妙結合，更加高效快捷的為乘客提供乘車方案。其次，根據實時路徑怎樣在短時間內找到與之相匹配的路徑并且匹配效果較好也是該系統的一個難點所在。

發明內容

本發明旨在解決以上現有技術的問題。提出了一種合理調度出租車資源，避免交通堵塞，并為乘客提供了高效的乘車方案方法。本發明的技術方案如下：

一種Spark平臺下基于GPS數據的出租車調配方法，其包括以下步驟：

101、從調度中心獲取出租車歷史GPS數據，并將該出租車歷史GPS數據部署到Spark平臺上，對歷史GPS數據的每個數據模塊都并行預處理操作，從地圖中找到最為合理的路徑進行GPS數據補全；

102、在Spark平臺下對出租車歷史GPS數據進行分析，提取出租車軌跡特征并建立回歸模型；

103、在Spark平臺下對出租車的實時GPS數據進行提取并根據回歸模型預測其未來的路徑、終點位置以及到達時間；

104、根據預測結果對出租車的調配進行優化。

進一步的，所述步驟S101調度中心獲取出租車歷史GPS數據，并將該出租車歷史GPS數據部署到Spark平臺上，對歷史GPS數據做并行地預處理操作，具體為：S1011、從調度中心獲取歷史出租車GPS數據，把歷史GPS數據部署到Hadoop分布式文件系統HDFS中，spark是兼容HDFS分布式存儲系統，生成m個數據塊；

S1012、并行的讀入每個數據塊，得到具有m個partition分區的彈性分布式數據集RDDa；

S1013、對RDDa的每一個partition進行并行的預處理操作，所述的預處理操作是指：若該條GPS數據滿足存在相鄰兩條坐標記錄時間跨度超過k分鐘，則刪除該條數據；若k分鐘內存在缺失的GPS坐標記錄，則對該條數據進行補全，對該條數據進行地圖匹配。