[发明专利]一种基于基站轨迹的用户通行方式判别方法

权利要求书

1.一种基于基站轨迹的用户通行方式判别方法，其特征在于，包括：

数据读取：获取待判别用户通行基站的轨迹信息；

特征提取：根据轨迹信息提取特征，特征包括通过基站的耗时、进出基站时间区间范围、经过基站的人数、用户基于滑动窗口的“基站振荡”、基站聚类特征、基站连续时间内的统计特征、基站密度、基站自身通行方式统计特征；

通行方式判别；将提取的特征输入预先训练好的LightGBM模型，LightGBM模型输出待判别用户的通行方式。

2.根据权利要求1所述的基于基站轨迹的用户通行方式判别方法，其特征在于，轨迹信息包括：基站编号、基站经度、基站纬度、基站进入时间、基站离开时间和用户设备标识；

其中基站编号用number表示；基站经度用longitude表示；基站纬度用latitude表示；基站进入时间用start表示；基站离开时间用end表示；用户设备标识用device表示。

3.根据权利要求2所述的基于基站轨迹的用户通行方式判别方法，其特征在于，通过基站的耗时表示为如下：

diff＝start-end

根据diff判断各运动方式的概率大小的方法为：

若diff≥α，则用户驻留的概率最大；若diff∈[β,α)→行走的概率最大；若diff∈(γ,β)→骑车的概率最大；若diff≤γ→乘车的概率最大；

其中Start为进入基站的时间，end为离开基站的时间；α表示驻留的时间差阈值，即时间差大于α则判定为驻留；β表示行走的时间差阈值下界，α为行走的时间差阈值上界，即时间差在[β,α)则判定为行走；(γ,β)表示骑车时进出基站时间差的范围；γ表示乘车时的时间差阈值。

4.根据权利要求3所述的基于基站轨迹的用户通行方式判别方法，其特征在于，用户基于滑动窗口的“基站振荡”的提取方法为：

S11，若用户在基站的一次性停留时间大于α以上，该基站振荡标记为0，表示没有振荡情况；

S12，若用户在基站的一次性停留时间小于α，采用滑动窗口大小为n,取以该基站为起始基站的n个相邻基站，其中n个相邻基站按用户进入的时间进行基站排序，若在这n个基站的停留时间都小于γ，且基站与基站之间的时间差小于ε，且没有在这n个基站间来回运动，窗口内的基站振荡标记为0，表示无振荡；

S13，若用户在基站的一次性停留时间小于α，采用滑动窗口大小为n取，以该基站为起始基站的n个相邻基站，若在这n个基站的停留时间都小于γ，且基站与基站之间的时间差小于ε，且在这n个基站间来回运动，窗口内的基站振荡标记为1，表示有振荡；

S14，若基站与基站之间的时间差存在大于ε的情况，则从大于ε的两个基站将这n个基站截断，截断前面的基站振荡标记为0，从截断的下一个基站开始重复步骤S11-S13；若这n个基站中用户在某一基站的停留时间大于γ，则该基站及这n个基站中其前面的基站的振荡标记为0，接下来从该基站的下一个基站开始重复步骤S11-S13。

5.根据权利要求4所述的基于基站轨迹的用户通行方式判别方法，其特征在于，基站密度的公式为：ρ＝w/n

其中，w为距离范围，n为范围内基站的数量，统计半径为w范围内的基站的数量。