[发明专利]一种基于轨迹数据的远距离交通节点关联性挖掘方法

权利要求书

1.一种基于轨迹数据的远距离交通节点关联性挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一、根据原始轨迹数据获取乘客每一次出行的起点和终点；

步骤二、获取交通节点中心的地理位置信息，并判定交通节点范围；

其中，设车辆速度为speed,采样时间间隔为frequency，交叉口范围OE的最小值满足2π*OE/4＝speed*frequency；

步骤三、轨迹数据匹配；判断每一个轨迹点是否在判定的交通节点范围内，如果在，则标记该轨迹点所属交通节点编号；

步骤四、计算每一次出行所有经过的交通节点序列；所述序列包括车辆在该次出行中经过每个交通节点的编号以及经过每个交通节点的时间，表示为TRA＝(P₁...P_n.,T₁...T_n)，其中P表示位置，T表示时间；

步骤五、建立关联度计算模型；根步骤四中的获得的数据计算任意两个交通节点间的关联度，用0-1的数值进行量化；

步骤五的具体步骤包括，首先提取含有任意节点P的所有交通节点序列，统计序列数量为N，并记录这些节点序列集合为U；之后统计这些含有P的节点序列中包含的所有其它节点编号定义其采用包括A,B,C的字母序列来表示；接下来分别统计U中同时含有PA节点、PB节点、PC节点的序列数量N_A,N_B,C_C；最后计算得到关联度N_A/N，N_B/N,N_C/N分别表示节点P与节点A,B,C的关联度；该关联度为0-1范围的数值；

步骤六、按照最短路径方法或依据实际出行距离，计算任意两个节点间的实际出行距离；

步骤七、选取某一个交通节点，作为中心节点，提取以该节点为中心的所有相关节点的关联度；根据其他相关节点与该中心节点的实际出行距离对所述其他相关节点进行分组；

步骤八、对每一组相关节点的关联度进行分别的标准化处理；得到最终的关联度数值。

2.根据权利要求1所述的一种基于轨迹数据的远距离交通节点关联性挖掘方法，其特征在于，所述交通节点包括交叉口。

3.根据权利要求1所述的一种基于轨迹数据的远距离交通节点关联性挖掘方法，其特征在于：所述步骤一包括：删除重复值，填充缺失值，根据车辆行驶状态判断每次出行的起点和终点辆行驶状态判断每次出行的起点和终点。