CN104598992A - 一种车辆常跑路线分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种车辆常跑路线分析方法,其统计计算量较少、耗时少、便于分析、计算结果准确。该方法包括步骤：(1)将车辆行驶路线序列化；(2)根据频繁序列挖掘模型的剪枝理论去除与非频繁序列相关的序列，剩下的序列为频繁序列；(3)将步骤(2)的频繁序列进行处理得到车辆常跑路线。
Description
技术领域
本发明涉及大规模数据处理的技术领域，具体地涉及一种车辆常跑路线分析方法。
背景技术
车辆常跑路线为车辆经常行驶的路线。
车辆常跑路线的分析对车联网业务有重要意义。具体体现有：
1、分析货车经常行驶路线，可以在货车空载时向货车推荐货运业务，提高货车车主的运营收入。从另一方面讨论，也可以为零散货源提供有效的运输途径。
2、分析货车的常跑路线有助于优化货车的运输路线，为货车司机提供更经济的运输线路。
3、根据车辆的常跑线路，可以在常跑线路的周边构建货车的一些相关服务。例如维修、加油等。
4、根据车辆常跑线路可以对运送危险品的车辆实行更细致的运输监控。减少重大事故的发生。
通常分析车辆常跑路线的方法为：统计所有车辆所有经过的路线的次数来判断车辆的常跑路线。即：使用了一种蛮力的办法来对所有线路进行频率统计，然后将行驶路线频率小的路线过滤掉，并给出经常跑的线路。因此，这种方法统计计算量大，耗时耗力巨大，而且不便于分析利用。
发明内容
本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种车辆常跑路线分析方法,其统计计算量较少、耗时少、便于分析、计算结果准确。
本发明的技术解决方案是：这种车辆常跑路线分析方法，该方法包括以下步骤：
(1)将车辆行驶路线序列化；
(2)根据频繁序列挖掘模型的剪枝理论去除与非频繁序列相关的序列，
剩下的序列为频繁序列；
(3)将步骤(2)的频繁序列进行处理得到车辆常跑路线。
本发明将车辆行驶路线序列化，再根据频繁序列挖掘模型的剪枝理论获取频繁序列，从而得到车辆常跑路线，使得统计计算量大大减少，耗时减少，而且便于分析、计算结果准确。
附图说明
图1为根据本发明的数据网格化的示意图。
图2为根据本发明的车辆行驶停靠点聚类图。
图3为根据本发明的车辆停靠事件序列示意图。
图4为根据本发明的车辆常跑路线分析方法的流程图。
具体实施方式
如图4所示，这种车辆常跑路线分析方法，该方法包括以下步骤：
(1)将车辆行驶路线序列化；
(2)根据频繁序列挖掘模型的剪枝理论去除与非频繁序列相关的序列，剩下的序列为频繁序列；
(3)将步骤(2)的频繁序列进行处理得到车辆常跑路线。
本发明将车辆行驶路线序列化，再根据频繁序列挖掘模型的剪枝理论获取频繁序列，从而得到车辆常跑路线，使得统计计算量大大减少，耗时减少，而且便于分析、计算结果准确。
如图2所示，为一辆货车的行驶轨迹，其中A、B、C…分别为车辆的停靠网格，方格1(C1)、2(C2)、3(C3)、4(C4)、5(C5)、6(C6)分别为车辆经过的城市。如果按照普通方法计算，需要统计种路线的行驶频率，分别为：
1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、2-3、2-4、2-5、
2-6、3-4、3-5、3-6、4-5、4-6、5-6
但是使用频繁项挖掘模式统计的数量可能就比这个数字要小很多。因为根据频繁序列挖掘模型的剪枝理论，如果上述路线中路线“1-2”为非频繁序列，那么路线1-3、路线1-4、路线1-5、路线1-6将不再统计。因为路线1-3、路线1-4等都经过路线1-2，如果路线1-2不是常跑路线，路线1-3、路线1-4等肯定不是常跑路线。
另外，所述步骤(1)包括以下分步骤：
(1.1)对原始车辆数据进行噪声数据过滤；
(1.2)对步骤(1.1)得到的每条数据的经纬度做网格化处理；
(1.3)计算每个车辆经过一个网格一次在该网格内的停留时间，如果一个车辆在一个网格之内的停留时间大于指定时间，认为是一次停靠；通过过滤操作过滤掉停留时间小于指定时间的网格；
(1.4)分析每个停靠网格的信息点POI数据，将POI数据是加油站、维修站的停靠网格过滤掉，然后对剩下的停靠网格进行单路径增量聚类，形成停靠网格；
(1.5)进行序列模式模型的建模。
另外，所述步骤(1.1)中将时间大于2020年或者小于2010年的数据记录过滤掉；将经度为0或者纬度为0的记录过滤掉；将行驶里程为0的记录过滤掉。
另外，所述步骤(1.2)中当两个数据的经纬度坐标除了最后两位之外都相同时，这两个数据的经纬度处于同一个网格中。
另外，所述步骤(1.3)中指定时间为10分钟。
另外，所述步骤(1.4)中增量聚类的簇半径为0.5km。
另外，所述步骤(1.5)的序列模式模型中在车辆行驶的过程中形成一个城市序列，每个城市为该城市序列的一个元素；而每个停靠网格簇为每个元素的一个事件；该模型用于分析具体每个车辆的运营规律。
或者，所述步骤(1.5)的序列模式模型中将车辆经过的城市形成事件序列，用于分析车辆运营经过的城市。
或者，所述步骤(1.5)的序列模式模型中将车辆经过的停靠网格簇形成序列，分析从一个区域到另一个区域的路线，优化路线为车辆提供经济的运输线路。
另外，所述步骤(3)中设定最小支持度阈值，如果有序列的最小支持度大于或等于该阈值，则该序列为一个频繁序列，对应为车辆的一个常跑路线。
下面给出具体的例子说明，其中车辆为货车。
原始数据为货车一个月的行驶轨迹数据。原始数据中，每一条记录为车载终端相隔30秒向服务器报告一次货车的运行信息。其中包括：位置GPS、车辆速度、车辆id等。
其计算过程为：
1、噪声数据过滤。将时间大于2020年，或者小于2010年的数据记录过滤掉；将经度为0或者纬度为0的记录过滤掉；将行驶里程为0的记录过滤掉。
2、网格化处理。对每条数据记录(R，record)的经纬度做网格(G，gridding)化处理。如图1所示，其处理过程为将经纬度的最后两位数字改写为“50”，做该处理后，只要两个经纬度坐标除了最后两位的前几位相同，就认为这两个经纬度相同，也可以认为这些经纬度处于同一个网格中。在图1中，可以认为R2、R3、R4处于网格2(G2)中，R5、R6、R7处于网格3(G3)中。对于每辆货车，按照货车的记录时间排序之后，计算当前时间跟上一条时间记录的间隔(duration)，并添加在该记录末尾输出。
3、计算每辆货车经过一个网格一次在该网格内的停留时间(duration)，在图1中，网格G2的停留时间为从记录R1到记录R4的时间，即R4的时间戳减去R1的时间戳。如果一辆货车在一个网格之内的停留时间大于10分钟，认为是一次停靠。通过过滤(filter)操作过滤掉停留时间小于10分钟的网格，剩下的为程序计算的停靠网格。
4、分析每个停靠网格的POI(point of interest)信息。如图2所示。点A、B、C…分别为步骤3中的停靠网格，C1、C2…分别为城市(C，city)标记。将POI信息是加油站、维修站的停靠网格过滤掉，然后对剩下的停靠网格进行单路径增量聚类，形成停靠网格簇(SC，stopping cluster)。如图2中的SC1、SC2等，增量聚类的簇半径设定为0.5km，因为通过分析数据，95％以上的车辆在每个停靠点的停靠变化不会超过1km。聚类的原因是货车每次在同一个POI停靠时，停靠位置可能会有小范围的变化，上传的经纬度数据也有所差别。
5、序列模式建模过程。在该业务场景中，有两种序列，一个是城市序列，一个是停靠网格簇序列。建模方法有三种方法，分别对应不同的应用。
A、在货车行驶的过程中形成了一个城市序列。如图3所示，解释了图2中车辆在行驶过程中形成的有序城市序列，记S1＝{C1C2C3C4C5C6}，每个城市为该序列的一个元素。而每个停靠网格簇(SC)为每个元素的一个事件。该模型用于分析具体每个货车的货物运营规律。例如货车将货物从A市的某个地区，运输到B市的某个区域。
B、将货车经过的城市形成事件序列，不包含停靠网格簇，用于分析货车运营经过的城市。
C、将货车经过的停靠网格簇形成序列，分析从一个区域到另一个区域的路线，优化路线为货车提供经济的运输线路。
6、计算频繁模式。设定最小支持度MinSupport阈值，如果有序列的最小支持度大于或等于该阈值，则该序列为一个频繁序列。对应为货车的一个长跑路线。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种车辆常跑路线分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
(1)将车辆行驶路线序列化；
(2)根据频繁序列挖掘模型的剪枝理论去除与非频繁序列相关的序列，剩下的序列为频繁序列；
(3)将步骤(2)的频繁序列进行处理得到车辆常跑路线。
2.根据权利要求1所述的车辆常跑路线分析方法，其特征在于：所述步骤(1)包括以下分步骤：
(1.1)对原始车辆数据进行噪声数据过滤；
(1.2)对步骤(1.1)得到的每条数据的经纬度做网格化处理；
(1.3)计算每个车辆经过一个网格一次在该网格内的停留时间，如果一个车辆在一个网格之内的停留时间大于指定时间，认为是一次停靠；通过过滤操作过滤掉停留时间小于指定时间的网格；
(1.4)分析每个停靠网格的信息点POI数据，将POI数据是加油站、维修站的停靠网格过滤掉，然后对剩下的停靠网格进行单路径增量聚类，形成停靠网格；
(1.5)进行序列模式模型的建模。
3.根据权利要求2所述的车辆常跑路线分析方法，其特征在于：所述步骤(1.1)中将时间大于2020年或者小于2010年的数据记录过滤掉；将经度为0或者纬度为0的记录过滤掉；将行驶里程为0的记录过滤掉。
4.根据权利要求3所述的车辆常跑路线分析方法，其特征在于：所述步骤(1.2)中当两个数据的经纬度坐标除了最后两位之外都相同时，这两个数据的经纬度处于同一个网格中。
5.根据权利要求4所述的车辆常跑路线分析方法，其特征在于：所述步骤(1.3)中指定时间为10分钟。
6.根据权利要求5所述的车辆常跑路线分析方法，其特征在于：所述步骤(1.4)中增量聚类的簇半径为0.5km。
7.根据权利要求6所述的车辆常跑路线分析方法，其特征在于：所述步骤(1.5)的序列模式模型中在车辆行驶的过程中形成一个城市序列，每个城市为该城市序列的一个元素；而每个停靠网格簇为每个元素的一个事件；该模型用于分析具体每个车辆的运营规律。
8.根据权利要求6所述的车辆常跑路线分析方法，其特征在于：所述步骤(1.5)的序列模式模型中将车辆经过的城市形成事件序列，用于分析车辆运营经过的城市。
9.根据权利要求6所述的车辆常跑路线分析方法，其特征在于：所述步骤(1.5)的序列模式模型中将车辆经过的停靠网格簇形成序列，分析从一个区域到另一个区域的路线，优化路线为车辆提供经济的运输线路。
10.根据权利要求1-9任一项所述的车辆常跑路线分析方法，其特征在于：所述步骤(3)中设定最小支持度阈值，如果有序列的最小支持度大于或等于该阈值，则该序列为一个频繁序列，对应为车辆的一个常跑路线。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20150506 |