[发明专利]一种基于出租车轨迹数据的交通出行共现现象的可视化分析方法

说明书

本发明公开了一种基于出租车轨迹数据的交通出行共现现象的可视化分析方法，该方法经过基本的数据预处理之后，对数据进行区域划分和时间划分将车辆映射到不同的车辆群中，之后将数据建模在图结构中，提取出共现事件数据，基于数据特点和设计原理探讨分析任务，提出可视化设计流程，将多种可视化方法结合，实现了包含三个视图的可视化设计方案，为共现现象分析提供一种简明清晰的表现形式，基于上海出租车轨迹数据集的实例分析验证我们的可视化设计可以从多角度多层次进行共现现象的直观分析。

技术领域

本发明涉及交通数据可视化领域，尤其涉及一种基于出租车轨迹数据的交通出行共现现象的可视化分析方法。

背景技术

城市中人类移动规律中的共现现象是指来自两个区域的人们在同一个时间段内访问同一个城市区域。分析共现现象在社会和商业方面有极大的应用价值，如行人出行建议、交通规划、传染病预防、商业活动和信息传播。随着车载GPS设备的广泛普及，大量追踪人类移动轨迹的数据可以被获取到。数据驱动分析的新机会油然而生。由于缺少系统高效的方法，人们在有效分析复杂数据方面面临巨大困难。而数据可视化将人类的能力和直观的可视化界面相结合，可以显著降低数据分析难度。

发明内容

本发明的目的是利用新型的可视化方法进行基于网页的交互式分析，降低数据分析的复杂度，致力于提供简单清晰的视觉表达，深入挖掘车辆行车轨迹中隐藏的共现现象。在本发明中使用包含多种可视化形式的多个视图结合来进行基于空间环境、区域和时间的共现现象探索。该可视化设计是首次基于车辆行车轨迹数据的专门化的一组可视化设计，来深入挖掘人类移动规律中的共现现象。基于真实数据集的实例分析证明了该可视化设计在分析共现方面的有效性和实效性，验证了本发明可以为挖掘人类移动规律和分析车辆行车轨迹数据提供有效信息。

一种基于出租车轨迹数据的交通出行共现现象的可视化分析方法，其包括以下步骤：

S1：对出租车轨迹数据进行预处理

S2：对S1所述出租车轨迹数据进行车辆映射

S3：从S2所述进行车辆映射后的出租车数据中提取出共现事件数据

S4：对S3所述共现事件数据进行可视化展示

其中S1具体包括：出租车轨迹数据的清洗，包括清除错误、异常值和冲突值；出租车轨迹数据的匹配，包括将记录的离散的点与路网匹配。

其中S2包括如下步骤：

S2.1：区域划分，研究区域定位为：纬度在31.105到31.425之间，经度在121.185到121.865之间，之后将整个研究区域划分成规则的矩形，每个小区域的大小为经纬度0.02*0.02，将经纬度分别为lat，lng的位置计算后划分到相应区域并计算其区域编号，计算公式如下：

Location＝(floor((CONVERT(decimal(7，3)，lng)-121.185)*50)

+floor((CONVERT(decimal(7，3)，lat)-31.105)*50)*34)

其中decimal(7，3)函数定义了数据的精度为7位有效数字小数点前3位数字，CONVERT(decimal(7，3)，lng)函数为将数据集中的经度信息转换成一共7位有效数字小数点前3位数字的数字格式，floor()函数为对括号内的数字向下取整，以使得到的区域编号均为整数；

S2.2：时间划分，将全天划分成24个均匀的时间间隔，每个时间间隔为1小时，首先利用转换函数convert(datetime，starttime，120)将行车开始时间starttime转换成标准时间格式，然后利用datepart()函数得到时间的hour部分，计算公式如下：