[發明專利]一種基于軌跡挖掘的出租車等待時間預測方法及系統

在審

• 申請號: 201910075120.0
• 申請日: 2019-01-25
• 公開（公告）號: CN109816170A
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發明（設計）人: 游蘭
• 申請（專利權）人: 湖北大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;H04W4/029;H04W4/40
• 代理公司: 北京金智普華知識產權代理有限公司 11401
• 代理人: 楊采良

1.一種基于軌跡挖掘的出租車等待時間預測方法，其特征在于，所述基于軌跡挖掘的出租車等待時間預測方法包括：

利用出租車GPS軌跡的訓練數據建立乘客候車時間預測模型并確定預測模型參數；

將乘客候車概率閾值分別代入乘客候車時間預測模型中，計算出相應的乘客候車時間預測值；

通過聚類得出乘客候車區域內f個熱點，在一時間段內得到f*31矩陣，計算每一列的平均值，得到每一個時間段所有載客熱點乘客候車時間預測值的平均值；

利用出租車GPS軌跡的測試數據進行仿真得到每一個載客熱點每一個時間段的仿真的乘客候車時間，計算每一列的平均值，得到每一個時間段所有載客熱點仿真的乘客候車時間的測試值平均值；

將期望輸出與實際輸出進行比較，計算誤差函數：E＝1/2(D-Y)²；D是網絡的期望輸出，Y是網絡是實際輸出；預測值與測試值相對比較，判斷誤差是否在允許范圍內。

2.如權利要求1的基于軌跡挖掘的出租車等待時間預測方法，其特征在于，相對誤差計算方法包括：候車時間預測值為t_threshold，候車時間仿真值為t_sim，相對誤差定義為：error＝|t_sim-t_threshold|/(t_sim+t_threshold)；

將乘客候車概率閾值90％作為乘客候車概率理論值,利用測試數據進行仿真得到每一個載客熱點每一個時間段的仿真的乘客候車時間，分別代入各個模型中，計算出相應的仿真的乘客候車概率閾值，對于得到的矩陣，計算每一列的平均值，得到每一個時間段所有載客熱點仿真的乘客候車概率閾值的平均值；將預測值與仿真值進行對比，計算相對誤差；

候車概率預測值為P_threshold:候車概率仿真值為:p_sim相對誤差定義為：error_p＝|p_threshold-t_sim|/(t_hreshold+t_sim)。

3.如權利要求2的基于軌跡挖掘的出租車等待時間預測方法，其特征在于，乘客候車時間預測值計算方法包括：

(1)數據預處理：

采用DBSCAN聚類算法對數據點聚類，獲得熱點區域即在某個時間段內出租車出現次數較為頻繁的區域，形成的熱點區域的中心點距離當前位置的距離；出租租車的載客狀態從0變為1,表示這一輛出租車在該時間點的這一位置狀態由空載變為滿載；

(2)出租車空車到達時間計算：

將GPS軌跡采樣點連線行車的空車軌跡，通過判斷軌跡與區域的交叉點所處時間來計算；對于每個熱點，生成對應的空車到達時間序列：

Tw從0->正無窮；

(3)選取時間段長度：

前一輛車在t時刻經過,乘客f(t0)的概率密度在t+t0時刻出現,則等候時間t_w分布為：

4.如權利要求3所述基于軌跡挖掘的出租車等待時間預測方法，其特征在于，步驟(2)中，出租車空車到達時間方法進一步包括：

1)篩選出訓練數據和評估數據中載客狀態為0的數據記錄，將其設為空車位置；這些數據記錄就是出租車處于空載狀態時的軌跡數據；

2)列出之前生成的載客熱點，將載客熱點定為中心點；利用已知經度和緯度計算兩點之間距離的公式；

3)分別計算訓練數據和評估數據中每個空車位置到每個中心點的距離，則此空車位置可以視為出租車空車軌跡與熱點區域的交點，就是所謂的空車到達，定為空車到達位置；對每一個中心點，篩選出所有空車到達位置，并按照時間順序進行排序；分別得到對應于訓練數據和評估數據的空車到達時間序列，相應的空車到達時間間隔。