[发明专利]一种家庭单日出行距离分布预测方法

摘要

本发明公开了一种家庭单日出行距离分布预测方法，该方法根据家庭结构、经济、交通工具等属性数据计算家庭出行的活跃度，将活跃度作为量子模型的能量，来建立不同能量等级下的累计概率密度量子模型，从而建立起家庭单日出行距离分布预测模型，并利用所建立的模型对家庭单日出行距离分布概率进行预测。

主权项

1.一种家庭单日出行距离分布预测方法，其特征在于，包括建立家庭单日出行距离分布预测模型和对家庭单日出行距离分布进行预测两个步骤，所述建立家庭单日出行距离分布预测模型包括如下步骤：(1)采集家庭单日出行数据，并将采集到的数据进行结构化作为样本，设采集到的样本数为m；(2)对样本数据应用因子分析法降维，提取特征值大于1的K个公共因子和对应的因子得分矩阵B与因子得分系数矩阵C，并根据公因子旋转后的载荷矩阵确定每个共因子的主要影响到的观测变量；(3)在提取的K个公共因子中，以其中影响到的观测变量包含出行距离的公共因子作为内生潜变量，其余K‑1个公共因子作为外生潜变量，根据因子得分矩阵B获取每个样本外生潜在变量的因子得分所构成的向量ξ_i，构建结构方程，计算外生潜变量和内生潜变量间的标准化路径系数向量Γ；根据步骤(2)中因子得分系数矩阵C，选择其中外生潜变量的公共因子与观测变量之间的得分系数组成矩阵F；计算每个样本的家庭单日出行活跃度η_i：η_i＝Гξ_i+ζ，i＝1…m；其中η_i为第i个样本的出行活跃度；ξ_i为第i个样本的外生潜在变量的因子得分所构成的向量；ζ为结构方程的残差；(4)对所有样本的家庭单日出行活跃度η_i进行分级，设分为M个等级；统计每个活跃度等级E_j下样本的出行距离累计分布概率p_j；j＝1…M；用量子模型的累计概率密度F(x)分别拟合活跃度等级E_j下的样本的出行距离累计分布概率p_j与出行距离的关系，计算出量子模型的参数，得到每个活跃度等级下家庭单日出行距离分布预测模型；所述对家庭出行距离分布进行预测，步骤为：(5)以步骤(3)中外生潜变量所对应的观测变量为属性，获取待预测家庭的观测变量并进行结构化，根据外生潜变量的公共因子与观测变量之间的得分系数矩阵F，计算其家庭单日出行活跃度η^*：ξ^*＝XFη^*＝ξ^*Г^T+ζ其中X为待预测家庭观测变量结构化后的数据构成的向量；ξ^*为待预测家庭的外生潜在变量的因子得分所构成的向量，T为向量或矩阵的转置运算符；根据η^*的值判断对应的活跃度等级E^*，利用E^*所对应的家庭单日出行距离分布预测模型，得到待预测家庭的家庭单日出行距离分布累计概率预测值；根据出行距离分布累计概率预测值，得到出行距离分布概率：其中d为出行距离结构化后的值；P(d)为出行距离为d的概率；F(d)为出行距离为d的累计概率。