[发明专利]一种移动轨迹大数据驱动的乘客等待时间预测方法及系统

权利要求书

1.一种移动轨迹大数据驱动的乘客等待时间预测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集车辆的移动轨迹数据；

根据所述移动轨迹数据提取所述车辆的上下客热点数据；

根据所述移动轨迹数据将所述上下客热点数据划分为双向车道的热点数据，所述双向车道的热点数据包括第一车道对应的第一热点数据和第二车道对应的第二热点数据，所述第一车道与所述第二车道为对向车道；

根据所述第一热点数据生成第一等待时间序列，以及根据所述第二热点数据生成第二等待时间序列；

将所述第一等待时间序列和所述第二等待时间序列输入至预配置的神经网络模型，得到等待时间的预测结果。

2.根据权利要求1中所述的移动轨迹大数据驱动的乘客等待时间预测方法，其特征在于，所述热点数据包括经纬度数据、时间数据和GPS方位数据，所述根据所述移动轨迹数据提取所述车辆的上下客热点数据包括：

在所述移动轨迹数据中提取所述车辆为预设运营状态的目标轨迹数据；

根据所述目标轨迹数据提取出所述经纬度数据、所述时间数据和所述GPS方位数据。

3.根据权利要求2中所述的移动轨迹大数据驱动的乘客等待时间预测方法，其特征在于，所述移动轨迹数据被存储于分布式文件系统HDFS，所述在所述移动轨迹数据中提取所述车辆为预设运营状态的目标轨迹数据包括：

读取所述HDFS中的移动轨迹数据并转换为弹性分布式数据RDD；

对所述RDD进行过滤，得到保留数据，所述保留数据中包括车辆ID以及运营状态；

依据所述车辆ID对所述保留数据进行排序，并提取相同车辆ID的运营状态为预设运营状态的移动轨迹数据，得到目标轨迹数据。

4.根据权利要求1中所述的移动轨迹大数据驱动的乘客等待时间预测方法，其特征在于，所述热点数据包括经纬度数据、时间数据和GPS方位数据，所述根据所述移动轨迹数据将所述热点数据划分为双向车道的热点数据包括：

根据所述GPS方位数据在预设的虚拟直角坐标系中确定所述车辆的行驶方向；

根据所述行驶方向将所述热点数据划分为双向车道的热点数据。

5.根据权利要求4中所述的移动轨迹大数据驱动的乘客等待时间预测方法，其特征在于，所述根据所述GPS方位数据在预设的虚拟直角坐标系中确定所述车辆的行驶方向包括：

将位于虚拟直角坐标系中0°至180°的GPS方位确定为第一行驶方向；

将位于虚拟直角坐标系中180°至360°的GPS方位确定为第二行驶方向；

所述根据所述行驶方向将所述热点数据划分为双向车道的热点数据包括：

将GPS方位为第一行驶方向的热点数据划分为第一热点数据；

将GPS方位为第二行驶方向的热点数据划分为第二热点数据。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的移动轨迹大数据驱动的乘客等待时间预测方法，其特征在于，在所述将所述第一等待时间序列和所述第二等待时间序列输入至预配置的神经网络模型之前，所述方法还包括：

通过经验模态分解法EMD将所述第一等待时间序列以及所述第二等待时间序列分解为本征模态函数IMF序列和趋势项Res序列；

对所述IMF序列和所述Res序列进行归一化处理；

对归一化后的IMF序列和Res序列的数值映射到[0,1]之间。

7.一种移动轨迹大数据驱动的乘客等待时间预测系统，其特征在于，所述系统包括：

采集单元，用于采集车辆的移动轨迹数据；

提取单元，用于根据所述移动轨迹数据提取所述车辆的上下客的热点数据；

划分单元，用于根据所述移动轨迹数据将所述上下客数据划分为双向车道的热点数据，所述双向车道的热点数据中包括第一车道对应的第一热点数据和第二车道对应的第二热点数据，所述第一车道与所述第二车道为对向车道；

生成单元，用于根据所述第一热点数据生成第一等待时间序列，以及根据所述第二热点数据生成第二等待时间序列；

输入单元，用于将所述第一等待时间序列和所述第二等待时间序列输入至预配置的神经网络模型，得到等待时间的预测结果。