[发明专利]一种基于LightGBM的地铁路径规划方法在审
申请号: | 202010559551.7 | 申请日: | 2020-06-18 |
公开(公告)号: | CN111678531A | 公开(公告)日: | 2020-09-18 |
发明(设计)人: | 李昊;戚书宁;付天悦 | 申请(专利权)人: | 李昊 |
主分类号: | G01C21/34 | 分类号: | G01C21/34;G06F17/15 |
代理公司: | 长春市吉利专利事务所(普通合伙) 22206 | 代理人: | 李晓莉 |
地址: | 130022 吉林省长*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 lightgbm 地铁 路径 规划 方法 | ||
1.一种基于LightGBM的地铁路径规划方法,其特征在于,包括:
S1、获取原始数据集,并对原始数据集进行预处理;所述原始数据集包含用户进站时间、入口站名、用户出站时间及出口站名;
S2、对预处理后的原始数据集进行格式转化处理,以获得地铁各路径的客流量与时间关系数据集;
S3、基于地铁各路径的客流量与时间关系数据集,以用户起终点站位置与总路程时间数据作为LightGBM模型的训练集,利用LightGBM模型进行训练,以训练生成客流量影响时间消耗的时间预测模型;
S4、在地铁各路径的客流量与时间关系数据集上利用Dijkstra算法进行最短路径搜索,并使用最小堆数据结构优化Dijkstra算法,得到Dijkstra算法评估函数权值;
S5、通过统计Dijkstra算法评估函数权值分布情况,得到站间距离的时间消耗预测模型;
S6、将客流量影响时间消耗的时间预测模型和站间距离的时间消耗预测模型进行加权整合,得到最优路径评估函数,并根据最优路径评估函数,得到最优路径,生成路径规划。
2.根据权利要求1所述的基于LightGBM的地铁路径规划方法,其特征在于,还包括:通过百度开源API接口,建立用户图形界面,用于展示最优路径。
3.根据权利要求1所述的基于LightGBM的地铁路径规划方法,其特征在于:所述原始数据集是利用Scrapy-Redis框架的爬虫程序爬取指定网页数据,搜索官网发布的地铁数据形成的数据集。
4.根据权利要求1所述的基于LightGBM的地铁路径规划方法,其特征在于:所述对原始数据集进行预处理包括:根据现有地铁建造情况,预设触发条件,过滤原始数据集中的无效数据。
5.根据权利要求1所述的基于LightGBM的地铁路径规划方法,其特征在于:所述对预处理后的原始数据集进行格式转化处理包括:将各地铁站字符串名称编码为数字编号,将小时分钟秒形式的时间信息转换成以秒为单位的int数值,将实际地铁线路抽象为有向无环图。
6.根据权利要求1所述的基于LightGBM的地铁路径规划方法,其特征在于:所述最优路径评估函数为:
其中begin为用户起始位置,end为用户终止位置,time(begin,end)为用户从起始位置到终止位置所耗时间,LightGBM()函数为训练得到的人流量影响时间消耗的时间预测模型,length(begin,end)为用户起始站到用户终止站的物理距离,V(subway)为地铁平均时速,k1和k2均为权重因子。
7.根据权利要求1所述的基于LightGBM的地铁路径规划方法,其特征在于:所述预设触发条件包括:未运营地铁站以及无效用户数据;所述无效用户数据包括进站时间晚于出站时间或用户进出站消耗时间过长。
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