[发明专利]一种基于多源数据的公交站点优化可视化方法

权利要求书

1.一种基于多源数据的公交站点优化可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：数据采集

采集共享单车数据、城市POI数据和城市路网数据；

S2：数据处理

数据预处理：对异常数据进行清洗，对OSM地图进行坐标系转化；

交通数据计算：计算区域单车数量与区域POI数量；

共享单车数据聚类：通过聚类算法计算出单车群的聚类中心点；

S3：可视化映射

设计POI空间分布可视化映射：对城市POI种类分布、城市POI密度分布、共享单车密度分布分别进行可视化编码，表示城市人流量与环境分布情况，构成体现在大粒度下、中粒度下与小粒度下的POI空间分布可视化映射的POI空间分布视图；

设计人流量时序演变可视化映射：对单个公交站点附近的共享单车流量演变进行分析，用于对比不同站点在人流量时序演化模式上的差异，构成体现外部的环状日历图可视化映射与内部的雷达图可视化映射的人流量时序演变视图；

S4：可视化布局

根据设计的可视化映射规则进行可视化布局并绘制实现：对于POI空间分布视图，根据当前地图缩放等级确定采用大粒度布局、中粒度布局还是小粒度布局，根据布局粒度与对应的区域数据，将颜色填充入相符的形状中；对于人流量时序演变视图，确认选中的站点或备选站点位置，绘制环状日历图，再在环状日历图内部绘制对应的雷达图；

所述POI空间分布视图的可视化布局包括：

S41a：采用规则六边形对待布局区域地图进行填充，并根据用户探索空间的尺度对大小进行调整；

S41b：计算六边形顶点位置，再依次将六个顶点连接起来形成多边形；顶点公式如(1-1)所示，起始点位的初始值(0,r)，再往逆时针方向生成剩余的五个顶点，每次都用最新存储在矩阵vertex中；

式中，和分别表示前一顶点的X轴坐标与Y轴坐标；θ为相邻的两个顶点与六边形中心点的连线构成的夹角；π为角度度量，此处为180°；

S41c：通过六边形外圈颜色映射单车数量，设置填充颜色变化范围，且颜色映射为线性映射；

S41d：统计每个方向中的POI数量，根据POI经纬度坐标和六边形中心点坐标，生成向量；再依据反三角函数求出POI点跟坐标轴的夹角，利用夹角取模来判断该POI点属于哪个方向上的点，向量转角度如公式(1-2)所示；

式中：x₀、y₀为六边形的中心点坐标值，lng，lat为POI的经纬度坐标值，x、y分别为生成向量在X轴、Y轴上的值，ang为向量与X轴的夹角值；c为该POI点的坐标与X轴、Y轴形成的直角三角形斜边长；π为角度度量，此处为180°；

S41e：地图缩放级别等于12时，展示为中粒度下的POI空间分布布局图，为镶嵌三角形的六边形视图；地图缩放级别大于12时，展示为小粒度下的POI空间分布布局图，为每个方向上六类POI的等面积排序图；

S41f：对六类POI进行颜色映射；

所述人流量时序演变视图的可视化布局包括：

S42a：以周为时间模式，将圆环从里到外分成7个圆环，l＝{l₁,…,l_n},n＝7，表示一周中的7天{Mon,Tues,Wed,Thur,Fri,Sat,Sun}；

S42b：每个圆环按照顺时针方向被均分为24个单元格，即t＝{t₁,…,t_m},m＝24，用t＝{0am,1am,…,11pm}表示一天当中24个小时；视图中第p层第q列的单元格表示一周中第p天q时刻对应单车GPS数量；

S42c：实现外部环状日历图绘制，将d3弧生成器产生元素添加到画布上；生成弧的内圆半径inR计算方式如公式(2-1)所示，外圆半径ouR计算如公式(2-2)所示；

其中，i为一周中的某一时刻；segmentHeight为用户设置每个圆环间隔高度；

表示取小于等于的最大整数；

生成弧的起始sR角和终止角eR，计算公式如公式(2-3)与公式(2-4)所示：

其中，i为一周中的某一时刻；π为角度度量，此处为180°；

S42d：设置单元格填充颜色变化范围，颜色映射为线性映射；

S42e：将对应站点附近共享单车数量映射到步骤42d中的颜色变化范围，对环状日历图进行上色；

S42f：在雷达图中用24个坐标轴对应圆环中的t；用圆点表示一周内在该时刻中共享单车的总数量，采用插值方式实现点与点之间的连接，使线条平滑。