[发明专利]一种基于异常场的高速公路网络群体移动性识别方法

权利要求书

1.一种基于异常场的高速公路网络群体移动性识别方法，其特征在于，包括：

S1：获取待识别区域的高速公路路网的地理信息、目标节假日时间段高速公路闸道之间的出行数据；

S2：对待识别区域进行单元网格划分，将目标节假日时间段高速公路闸道之间的出行数据转化为单元网格间的出行量；

S3：根据目标节假日时间段转化后的单元网格间的出行量、历史非节假日时间段OD对之间出行量的均值与标准差，计算目标节假日时间段每个OD对之间的异常度；

S4：计算每个单元网格的总异常度，当单元网格的总异常度满足第一预设条件时，保留到达该单元网格的所有OD对之间的异常度及出行量；

S5：对所有保留的OD对之间的出行量进行排序，提取出行量满足第二预设条件的OD对之间的异常度；

S6：基于提取得到的OD对之间的异常度，筛选异常度满足第三预设条件的OD对之间的异常度；

S7：将筛选后的OD对之间的异常度转化为相应单元网格的累计异常度向量构建异常场，计算异常场的势能并进行分析，对群体移动性进行识别；

其中，所述S3中，每个OD对之间的异常度的计算过程为：其中，表示OD对之间的异常度，即起点单元网格i到终点单元网格j之间的异常度；表示目标节假日时间段起点单元网格i到终点单元网格j之间的出行量；表示历史非节假日时间段起点单元网格i到终点单元网格j之间出行量的均值；表示历史非节假日时间段起点单元网格i到终点单元网格j之间的出行量的标准差。

2.根据权利要求1所述的基于异常场的高速公路网络群体移动性识别方法，其特征在于，所述S2中，单元网格的边长获取过程为：

对预设长度范围内单元网格的边长进行测试，得到不同边长情况下的Morisita指数；

选取Morisita指数为最小值时的边长作为单元网格的边长；其中Morisita指数的计算公式为：其中，MI为Morisita指数，N为高速公路网络中的总闸道数量，Q为单元网格的总数量，q为单元网格的编号，为单元网格q中的所包含的闸道数量。

3.根据权利要求1所述的基于异常场的高速公路网络群体移动性识别方法，其特征在于，所述S4中，单元网格的总异常度是对所有到达该单元网格的OD对之间的异常度进行求和。

4.根据权利要求1所述的基于异常场的高速公路网络群体移动性识别方法，其特征在于，所述S4中，第一预设条件为：若当前单元网格的总异常度位于单元网格的总异常度从高到低排序的前r％，r为预设值，则保留到达该单元网格的所有OD对之间的异常度及出行量；反之，则删除。

5.根据权利要求1所述的基于异常场的高速公路网络群体移动性识别方法，其特征在于，所述S5中，第二预设条件为：若当前OD对之间的出行量位于所有OD对之间出行量从高到低排序的前k％，k为预设值，则提取当前出行量对应的OD对之间的异常度；反之则剔除。

6.根据权利要求1所述的基于异常场的高速公路网络群体移动性识别方法，其特征在于，所述S6中，第三预设条件为：选取所有OD对之间的最大异常度作为参照，若当前OD对之间的异常度大于最大异常度的p%，p为预设值，则获取该OD对之间的异常度；反之删除。

7.根据权利要求1所述的基于异常场的高速公路网络群体移动性识别方法，其特征在于，所述S7中，将筛选后的OD对之间的异常度转化为相应单元网格的累计异常度向量构建异常场的转化过程为：；；其中，为单元网格i的累计异常度向量，为向量的模，为从单元网格i指向单元网格j的单位方向向量，以单元网格i为起点到达单元网格j的向量通过矢量求和得到合成向量，d_i为所有以单元网格i作为起点的单元网格i的总异常度，表示OD对之间的异常度，即起点单元网格i到终点单元网格j之间的异常度。