[发明专利]一种基于GPS轨迹数据的公共交通线路识别方法

说明书

本发明的目的是利用公共交通车辆的车载GPS通信数据，提取时间空间信息，构建车辆出行时空序列；从时空序列中抓取一定数量的观察点作为公共交通线路匹配基准；通过矢量法计算观察点到各条公共交通线路上每条路段的最短距离，从而统计观察点到各条公共交通线路的最短距离；采用贝叶斯方法，假设车辆归属各条公共交通线路的先验概率一致，以最短距离为概率计算基础得到若车辆归属各条公共交通线路，则其经过观察点的条件概率；整理统计单个观察点的条件概率，获得车辆经过所有观察点的条件概率，最终识别出各车辆归属的公共交通线路，从而快速高效地挖掘出车辆的公共交通线路信息。

技术领域

本发明涉及一种基于海量公共交通车辆GPS轨迹数据，根据数据中的空间位置和时间信息，通过计算公共交通车辆瞬时位置与各条公共交通线路之间的最短距离，计算归属于各条公共交通线路的公共交通车辆经过各个节点的条件概率，通过贝叶斯分析方法计算公共交通车辆归属公共交通线路的后验概率，最终识别出各公共交通车辆归属的公共交通线路。

背景技术

近年来，随着信息技术的发展，数据信息量呈现爆炸式增长，数据来源越来越多，数据量也越来越庞大。其中，由手机、WIFI、物联网等信息传感器记录的数据已经成为大数据分析中最重要的数据来源，其较为完备的个体出行记录为大数据，尤其是交通大数据分析提供了很好的数据支持。

然而，移动通信大数据的数据基础是手持移动终端与固定传感器之间的通信记录，这就使得移动通信大数据和基础地理信息数据之间存在匹配的问题，即移动通信数据无法直接映射到地理信息数据中。以GPS轨迹数据为例，其在道路上移动过程中记录的数据中以经纬度标记个体的空间位置，而在地理信息数据中，道路被抽象为线段，这就使得GPS轨迹数据中的经纬度坐标与抽象后的道路交通网之间存在一定的偏差，使得两者之间的无法直接匹配。因此，采取一定的算法对公共交通车辆的GPS轨迹数据进行处理，挖掘出公共交通车辆在空间中的出行轨迹，将其与地理信息数据进行匹配，对于精准识别公共交通车辆出行道路轨迹，以及在此基础上进行空间分析，具有重要的理论和现实意义。

发明内容

本发明的目的是利用公共交通车辆的车载GPS轨迹数据中的时间的空间信息，通过计算数据记录中的空间位置与已有的公共交通线路的距离，计算假设属于各条公共交通线路的公共交通车辆经过GPS轨迹数据中各个数据节点的概率，作为条件概率分布，统计所有节点归属各条公共交通线路的概率，采用贝叶斯方法计算公共交通车辆归属于各条公共交通线路的后验概率分布，将未识别公共交通车辆归属到各条公共交通线路上。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于车载GDP数据的公共交通线路识别算法，包括以下步骤：

步骤1、从运营商处获取一定时间范围内的公共交通车辆车载GPS轨迹数据，查询整理每辆公共交通车辆构建由GPS轨迹记录构成的公共交通车辆出行时空轨迹，以此构建公共交通车辆出行时空数据集，从中随机抽取若干个节点作为观察点；

步骤2、遍历每辆公共交通车辆的出行时空数据集，计算时空数据集中每个通信节点与已知公共交通线路之间的距离，计算若该公共交通车辆归属于某条公共交通线路，则该公共交通车辆在出行过程中经过该节点的概率，作为节点和公共交通线路之间归属关系的条件概率分布；

步骤3、对假定归属各公共交通线路的公共交通车辆经过各节点的概率进行统计，采用贝叶斯方法，通过计算后验概率对每辆公共交通车辆归属各条线路的先验概率进行修正，识别出公共交通车辆的公共交通线路。

优选地，所述步骤1包括：

步骤1.1、系统读取从运营商获取匿名后的未识别公共交通线路的公共交通车辆GPS轨迹数据记录集， GPS轨迹数据在时间与空间上是连续的，包括：车载GPS编号VID、记录编号RID、通信动作发生时刻TIME、传感器所处经纬度X，Y；

步骤1.2、根据车载GPS编号ID，查询其在指定时间段内所有的通讯记录，构建由GPS轨迹构成的公共交通车辆出行时空数据集；