[发明专利]基于卡口数据的时空热点预测方法、装置及控制器

说明书

本申请实施例提供一种基于卡口数据的时空热点预测方法、装置及控制器，涉及交通领域，通过基于道路卡口采集的过车源数据生成过车样本点数据，样本点数据至少包括：车辆信息、过车位置和过车时间；根据样本点数据计算各车辆的出行活跃指数，出行活跃指数用于评价车辆在时间维度和/或空间维度的活跃程度分布；采用时空核密度估计方法对样本点数据进行评估，得到各时空尺度范围内的时空核密度估计值，该时空核密度估计方法中引入出行活跃指数作为样本点数据的出行活跃权重，用于调节生成所述时空核密度估计值；根据时空核密度估计值对未来时间段的时空热点进行预测。本方案能够基于每个用户实际出行的活跃程度对城市时空热点进行准确预测。

技术领域

本申请属于交通领域，具体涉及一种基于卡口数据的时空热点预测方法、装置及控制器。

背景技术

城市时空热点的研究目前多为在收集到的全部出租车轨迹上，采用Getis-OrdGi*统计方法，把轨迹按照时空立方单元划分,计算所有轨迹数据覆盖下的热点单元作为城市时空热点。但该方法存在局限性：

1、由于出租车在城市车辆中的比重较小，出租车轨迹在城市覆盖度和监控范围都有所局限，无法真实反映城市的所有过车数据；

2、缺乏相应的指标对城市“热点”区域热度的准确诠释，仅用经过次数多少不足以说明区域的热度(热度是相对的，如果经过每个地方都很多，不能说明每个地方都是热点)。

发明内容

为至少在一定程度上更准确地预测城市时空热点，本申请提供一种基于卡口数据的时空热点预测方法、装置及控制器，能够基于每个车主实际出行的活跃程度对城市时空热点进行准确预测。

为实现以上目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，提供了一种基于卡口数据的时空热点预测方法，包括：

基于道路卡口采集的过车源数据生成过车样本点数据，所述样本点数据至少包括：车辆信息、过车位置和过车时间；

根据所述样本点数据计算各车辆的出行活跃指数，所述出行活跃指数用于评价车辆在时间维度和/或空间维度的活跃程度分布；

采用时空核密度估计方法对所述样本点数据进行评估，得到各时空尺度范围内的时空核密度估计值，所述时空核密度估计方法中引入所述出行活跃指数作为所述样本点数据的出行活跃权重，用于调节生成所述时空核密度估计值；

根据所述时空核密度估计值对未来时间段的时空热点进行预测。

第二方面，提供了一种基于卡口数据的时空热点预测装置，包括：

数据生成模块，用于基于道路卡口采集的过车源数据生成过车样本点数据，所述样本点数据至少包括：车辆信息、过车位置和过车时间；

活跃指数计算模块，用于根据所述样本点数据计算各车辆的出行活跃指数，所述出行活跃指数用于评价车辆在时间维度和/或空间维度的活跃程度分布；

密度估计模块，用于采用时空核密度估计方法对所述样本点数据进行评估，得到各时空尺度范围内的时空核密度估计值，所述时空核密度估计方法中引入所述出行活跃指数作为所述样本点数据的出行活跃权重，用于调节生成所述时空核密度估计值；

热点预测模块，用于根据所述时空核密度估计值对未来时间段的时空热点进行预测。

第三方面，提供了一种控制器，用于执行如上任一项所述基于卡口数据的时空热点预测方法。