一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法及系统，属于环境污染与路径规划技术领域，包括：获取起始和终点位置；获取用户交通方式；根据起始和终点位置及用户交通方式，得出一个或多个路径规划方案；根据用户交通方式和路径规划方案，预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值；根据到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，规划一条PM2.5的浓度值最小的路径并输出。本发明专利技术示例的技术方案，可以为人们的出行提供空气质量最优路径参考依据，将环境污染对人们出行时的身体健康的影响降至最小。

【技术实现步骤摘要】
一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法及系统
本专利技术属于环境污染、路径规划
，具体而言是一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法及系统。
技术介绍
随着移动终端的普及和应用，根据移动终端的特点和用户需求，越来越多的移动终端应用提供基于地理位置的服务。随着移动终端设备的快速发展，越来越多的用户在出行时会选择在移动端使用基于地理位置的服务，如定位、地图、导航等服务。目前基于位置的导航服务可以规划多条线路，由用户选择速度最快、距离最短、红绿灯较少等路径规划方案。然而，随着雾霾天气的增加，由其是PM2.5对人们的出行带来很大的困挠，移动端设备在进行线路规划时不够完善，无法规划出从哪条线路走PM2.5浓度总和最低，对人们的身体健康影响最小。
技术实现思路
为了解决上述现有技术中的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法及系统，填补了目前路径规划的一项空白，解决目前的用户路径规划中缺少对空气质量因素的考量问题，同时为人们的出行提供了空气质量参考依据。为了解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：一方面，本专利技术提供了一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，包括：获取起始和终点位置，所述起始和终点位置来自用户端；获取用户交通方式，所述用户交通方式来自用户端；根据起始和终点位置及用户交通方式，得出一个或多个路径规划方案；根据用户交通方式和路径规划方案，预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值；根据到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，规划一条PM2.5的浓度值最小的路径并输出。进一步的，所述获取起始和终点位置之后，还包括：根据起始和终点位置获取地图上的坐标经、纬度；获取用户端所在城市所有PM2.5监测点的经、纬度。进一步的，所述预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，包括：根据用户交通方式和路径规划方案，得出到达路径中不同位置点的时间；建立基于时间序列的PM2.5预测模型，预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值。进一步的，所述路径规划方案中，根据用户交通方式，将路径分段，划分成n个位置点，n为自然数。进一步的，所述基于时间序列的PM2.5预测模型为RNN算法的模型，RNN算法的模型包括输入层、隐含层和输出层，输入数据是长度为T的序列PM2.5。进一步的，所述RNN算法的模型包括数据的前向传播和后向传播两个过程，其中，数据的前向传播实现预测结果的输出；数据的后向传播对于由前向传播输出的预测结果进行优化，选择输出任一时刻的PM2.5的浓度值的预测结果。进一步的，所述根据到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，规划一条PM2.5的浓度值最小的路径，包括：统计各路径规划方案中各位置点的PM2.5浓度值的总和；根据PM2.5浓度值的总和产生PM2.5浓度值最低的空气质量最优路径。进一步的，所述路径规划方案选自以下的一种或几种：按照省时排列、按照少换乘排列、按照快捷程度排列、按照少步行排列、按照通畅程度排列。进一步的，所述用户交通方式选自以下一种：驾车、步行、公交、骑行。进一步的，所述数据的前向传播包括：在所述隐含层上设置一个反馈链接，从而使RNN算法的模型通过循环反馈链接保留前面所有时刻的信息，具有记忆功能，实现预测结果的输出。进一步的，所述数据的后向传播包括：由前向传播的预测结果的输出，经过与真实值的误差值对比，采用梯度下降的方法优化权重，将优化处理处理过的PM2.5深度数据经过正、反向迭代传播，选择输出任一时刻的PM2.5的浓度值的预测结果。进一步的，所述采用梯度下降的方法优化权重，包括：定义损失函数：使用误差平方和作为损失函数；更新权重：使用梯度下降法来优化权重，使得损失函数的值越小越好。另一方面，本专利技术还提供了一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划系统，包括：数据采集单元，配置用于获取起始和终点位置及用户交通方式；路径规划单元，配置用于得出一个或多个路径规划方案；运算单元，配置用于预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值；筛选单元，配置用于根据到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，规划一条PM2.5的浓度值最小的路径；输出单元，配置用于将PM2.5的浓度值最小的路径输出。另一方面，本专利技术还提供了一种设备，所述设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行本专利技术示例的任一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法。另一方面，本专利技术还提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时实现本专利技术示例的任一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：1、本专利技术示例的基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，根据用户交通方式和路径规划方案，预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，并根据到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，规划一条PM2.5的浓度值最小的路径并输出推荐给用户，填补了目前路径规划的一项空白，解决目前的用户路径规划中缺少对空气质量因素的考量问题，同时为人们的出行提供了空气质量参考依据。2、对于实现规划出从哪条线路走PM2.5浓度总和最低，其难点在于采用移动终端获取当前所在位置的PM2.5浓度预测值，在移动端的研发升级过程中，技术人员一直致力于扩展移动端的功能，使其为人们的生活带来更多的便利，但由于PM2.5设备投入成本较高，将其设置到移动端上是不现实的。因此，对于在移动端的地理位置服务上加入空气质量最优路径的规划与推荐一直未曾有人涉足，本专利技术示例的基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，通过建立基于时间序列的PM2.5预测模型，预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，提出了有效、可行、未增加移动端硬件成本的PM2.5浓度预测方法，在路径规划与环境相结合的领域实现了突破。3、本专利技术示例的基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，通过RNN算法的模型进行PM2.5浓度的预测，PM2.5具备较强的时间序列特征，RNN算法可以很好的学习序列数据的内在关系，因此RNN算法的模型用于PM2.5浓度的预测准确度较高。4、本专利技术示例的基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，根据PM2.5浓度值的总和产生PM2.5浓度值最低的空气质量最优路径，各项数据来源可靠且具有运算模型的支持，结果科学合理，为人们的出行提供参考依据。5、本专利技术示例的基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，可以应用在与大气相关的其它污染物的路径规划推荐模型中，具备一定的通用性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本专利技术一个实施例的流程示意图；图2为本专利技术实施例中RNN模型的一个结构示意图；图3为本专利技术实施例中RNN模型的另一个结构示意图；图4为本专利技术实施例中RNN模型的另一个结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，其特征是，包括：获取起始和终点位置，所述起始和终点位置来自用户端；获取用户交通方式，所述用户交通方式来自用户端；根据起始和终点位置及用户交通方式，得出一个或多个路径规划方案；根据用户交通方式和路径规划方案，预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值；根据到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，规划一条PM2.5的浓度值最小的路径并输出。

【技术特征摘要】
1.一种基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，其特征是，包括：获取起始和终点位置，所述起始和终点位置来自用户端；获取用户交通方式，所述用户交通方式来自用户端；根据起始和终点位置及用户交通方式，得出一个或多个路径规划方案；根据用户交通方式和路径规划方案，预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值；根据到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，规划一条PM2.5的浓度值最小的路径并输出。2.根据权利要求1所述的基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，其特征是，所述获取起始和终点位置之后，还包括：根据起始和终点位置获取地图上的坐标经、纬度；获取用户端所在城市所有PM2.5监测点的经、纬度。3.根据权利要求2所述的基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，其特征是，所述预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值，包括：根据用户交通方式和路径规划方案，得出到达路径中不同位置点的时间；建立基于时间序列的PM2.5预测模型，预测出到达路径中各位置点时其PM2.5的浓度值。4.根据权利要求3任一所述的基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，其特征是，所述路径规划方案中，根据用户交通方式，将路径分段，划分成n个位置点，n为自然数。5.根据权利要求4所述的基于PM2.5的空气质量最优路径规划方法，其特征是，所述基于时间序列的PM2.5预测模型为RNN算法的模型，RNN算法的模型包括输入层、隐含层和输出层，输入数据是长度为T的序列PM2.5。6.根据权利要求5所述的基于PM2.5的空气...

【专利技术属性】
技术研发人员：张怡文，袁宏武，周昊，敖希琴，郭傲东，吴海龙，
申请(专利权)人：安徽新华学院，
类型：发明
国别省市：安徽,34