[发明专利]一种基于RFID数据的出行路径与节点流量预测方法

摘要

本发明介绍了一种基于RFID数据的出行路径预测方法，并对预测路径进行叠加，实现了节点流量预测。通过RFID数据可以提取到每辆车在不同日期经过的基站编号信息。将基站编号按检测时间排序，并结合基站的地理分布，沿道路走向连线，可以获取到每辆车每天的出行路径。以出行路径为基础，利用深度学习算法，探究出行路径选择规律，预测未来出行路径。统计所有预测出行路径中每一个基站的个数，可以实现对节点流量的预测。实验证明，本发明所提基于RFID数据的出行路径和节点流量预测方法具有较高的预测精度。

主权项

1.一种基于RFID数据的出行路径选择与节点流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n（1）数据整理与提取：将RFID基站数据进行整理，提取其中字段数据包括：车牌ID、日期、通过时间、基站编号；/n（2）数据划分：按日期划分数据，根据步骤（1）提取的车牌ID统计每天的出行人数；/n（3）出行路径提取：在步骤（2）数据划分的基础上，以车牌ID为唯一标识，对每天每一辆车的数据分别处理：将检测数据按照通过时间排序，即可获得个体车辆先后经过的基站列表，即出行路径；/n（4）路径选择规律总结：利用步骤（3）获取的每天的出行路径，基于神经网络模型，总结出行路径选择规律，具体操作如下：/n（41）在每条出行路径的结尾添加end字符，作为出行路径结束的标识；/n（42）分析每一条路径，提取首个基站形成起点基站列表，记录每一个起点基站出现的概率；/n（43）将相邻两个基站，包含end记为一个组合，记录每一种组合出现的概率；/n（5）路径预测：基于步骤（4）的路径选择规律，对未来出行者是否出行及其出行路径进行预测，具体操作过程如下：/n（51）出行人数预测：分析每天的出行人数，基于时间序列预测未来出行人数；/n（52）出行起点预测：基于步骤（42）获取的起点基站出现的概率，为每一位出行者分配起点基站；/n（53）出行路径预测：基于步骤（43）获取的各种组合出现的概率，分配起点之后的下一个基站，依次类推，直至预测到end标签，本条路径预测结束，从下一个起点基站开始继续进行路径预测，直至全部路径预测完成；/n（6）节点流量预测：统计所有预测出行路径中每一个基站出现的个数，以此获取各个基站的交通流量，实现节点流量预测。/n