[发明专利]一种基于轨迹数据挖掘的共享电单车换电需求预测方法在审

专利信息
申请号: 202310253714.2 申请日: 2023-03-16
公开(公告)号: CN116108693A 公开(公告)日: 2023-05-12
发明(设计)人: 季彦婕;孟祥赫;张凡;刘勇;刘攀 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F16/951;G06Q30/0601;G06F17/16;G06F17/18
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 田凌涛
地址: 210096 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 轨迹 数据 挖掘 共享 电单车 需求预测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于轨迹数据挖掘的共享电单车换电需求预测方法,其特征在于,对目标区域进行空间网格建模,在各个空间网格中提取共享电单车的实际轨迹数据、电池容量和单位耗电量,通过执行以下步骤,建立共享电单车单体模型,并基于共享电单车单体模型实现共享电单车换电需求的预测;

步骤1:将目标区域按照预设的空间尺度均匀划分为不同空间网格,爬取各个空间网格的POI数据,并基于核密度分析与频率密度法对各个空间网格的功能属性进行识别,获得目标区域的功能区类别;

步骤2:对实际轨迹数据进行清洗与处理,并从中挖掘出用户使用的时空特性规律,分别根据目标区域的各个功能区类别提取共享电单车需求集、状态概率转移矩阵、行驶距离和行驶速度概率密度函数,构建交通特性模型;

步骤3:基于电动车的初始荷电状态的分布特征、电池容量以及单位里程耗电量,构建共享电单车的电量特性模型;

步骤4:对目标区域共享电单车数量初始化参数后,将交通特性模型与电量特性模型作为输入,将目标区域共享电单车的换电需求作为输出,利用蒙特卡洛进行仿真,构建共享电单车单体模型。

2.根据权利要求1所述基于轨迹数据挖掘的共享电单车换电需求预测方法,其特征在于,步骤1的具体步骤如下:

步骤1-1:将研究区域进行划分,为了选取合适的网格划分尺度,根据不同的网格划分尺度对每个订单添加起止点所属子区域标签,并统计该尺度下有效出行数据量;

式中:Oi和Di分别为第i个订单的起终点所在网格标号,Cu(i)为第i个订单是否为起止点在不同区域的有效出行订单,m为在u尺度下的网格数,VOu为u尺度下研究区域内总有效出行数据量;

步骤1-2:基于网络电子地图获取研究区域的POI数据,在数据清洗、坐标转换的基础上进行二次分类统计,对POI按照类别进行核密度估计得到网格内第i类POI的核密度di,再基于公众认知度和面积为各类POI赋予权重Wi,得到赋有权值的POI数量ni,具体计算公式为ni=Wi×di;其中,居住类POI的权重为40,商业类POI的权重为20,工业类POI的权重为30,公共服务类POI的权重为35,绿地与广场类POI的权重为45;

步骤1-3:根据网格内POI频率密度最大的类型确定为该网格的功能区类别,共划分为五类,具体为居住用地、商业用地、工业用地、公共服务用地、绿地与广场用地,计算每个网格的POI频率密度的公式如下:

式中:FDi为某一网格第i类POI的频率密度,Ni为研究区域中第i类POI的总数量。

3.根据权利要求1所述基于轨迹数据挖掘的共享电单车换电需求预测方法,其特征在于,步骤2的具体步骤如下:

步骤2-1:建立共享电单车需求OD集:

式中:RO和RD分别为共享电单车出发点集合和终点集合,和分别为第i类功能区的出发点集合和终点集合,和表示出发点和终点的经度、纬度和时刻;

步骤2-2:建立状态概率转移矩阵:

按照每两小时划分,通过统计各时刻向另一地点转移的车辆数,得到t时刻的状态转移概率矩阵如下:

式中:表示在t时刻内用户从功能区i到功能区j的概率,且即由功能区i出发,前往其他功能区的概率总和为1;

步骤2-3:根据已有出行信息,计算网格之间的平均行驶距离,同时,整体平均行驶速度服从正态分布:

其中,μ1=11.58,σ1=3.82。

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