基于移动终端数据的高速公路服务区的布局方法及系统技术方案

本公开公开了基于移动终端数据的高速公路服务区的布局方法及系统，采用多元线性回归模型，依据既有服务区B的理想面积、既有服务区B最近邻高速公路的车流量、既有服务区B最近邻高速公路的人流量、既有服务区B的地理优势度、既有服务区B的邻接既有服务区C实际面积和既有服务区C每个功能区域的功能完善度，建立服务区理想面积预测模型；将待建服务区A最近邻高速公路的车流量、待建服务区A最近邻高速公路的人流量、待建服务区A的地理优势度、既有服务区B的实际面积和既有服务区B每个功能区域的功能完善度，输入到服务区理想面积预测模型中，输出待建服务区A的理想面积。

Layout method and system of expressway service area based on mobile terminal data

【技术实现步骤摘要】
基于移动终端数据的高速公路服务区的布局方法及系统
本公开涉及交通规划数据分析领域，尤其涉及基于移动终端数据的高速公路服务区的布局方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。高速公路服务区是保障行车安全，提高高速公路服务水平，保证运输迅速、经济，缓解驾驶员在生理上的过度疲劳和汽车在使用上的极限状态，为车辆提供加油、检测、维修服务，保证高速公路安全、畅通而必不可少的重要附属设施。服务区布局规划的核心内容是要在给定高速公路网络上，对诸多可能布局方案进行优化，最终确定经济合理、服务功能全面的最优布局。服务区位置的选定：规划服务设施在考虑为司乘人员提供便利的同时，必须考虑如何有效充分地利用服务设施。服务设施要保持一定的间距，但又不能机械地按一定的间距简单布置。服务设施的设置要综合考虑沿线城市的位置与大小、交通量及交通性质、景观、沿线构造物的状况、管理维修方便、建设费用等问题。美国、日本、以及西欧一些发达国家非常重视服务区的建设，服务区的功能也非常完善。如日本高速公路服务区规定，标准间距为50km，最大为100km。我国服务区的布局主要参考欧美和日本等国家的资料进行布局规划。一般确定服务区间距为50km，停车区间距为25km。在实现本公开的过程中，专利技术人发现现有技术中存在以下技术问题：缺少标准规范：目前，在服务设施设计中存在的最大问题是，缺少我国自己制定的符合我国国情的国家或行业规范，绝大部分设计参照了日本的设计规范，由于我国的道路交通有着自己的特性，加上设计人员对日本的规范认识不深入，使得我国早期的服务设施设计存在较多的弊病，这种状况随着经验的积累有所改善，但仍未彻底解决，系统地制定我国自己的服务设施设计规范，是非常急迫的问题。对服务区的路网性质和交通性质认识不足：在高速公路服务设施建设初期，由于高速公路尚未成网，车辆在高速公路上的行驶里程一般较短，同时高速公路上的交通量也不大，修建了服务设施，其闲置率较高。人们普遍认为服务设施修多了，修大了，这种认识的普遍性造成以后数年中服务设施的间距越来越大，建设规模越来越小。但是随着高速公路里程逐渐增加，逐渐成网和交通量的不断增大，服务设施的利用率越来越高，有的甚至是难堪重负。尤其是客流高峰期，服务区不能给司乘人员提供按时的服务，严重影响了高速公路的服务水平和质量。由此可知，高速公路服务区实际需要规模与规范规定的建设规模之间存在较大差异，按照现行规范确定服务区规模已不适宜。因此服务设施的设计应该从路网的全局着眼，认真分析交通的性质。现有技术中存在的技术问题是：既有的研究都是通过交通调查来对服务区进行规划和布局，但是交通调查数据属于传统数据，其存在一定的缺陷或问题：例如数据收集过程历时长，工作量大，获取难度高等，导致数据获取成本大，数据及时性不强；碍于数据收集的技术与时间成本等诸多因素，数据精确度不高；再者，部分数据无法通过调查获得，需要经过专门设计，数据质量有限，或者为定性数据；此外，数据质量本身也难以验证。对高速公路服务区的布局过程没有实现车流量、客流量的精确计算，进而导致高速公路服务区的面积设置、数量设置以及位置设置均不合理，浪费资源且满足不了高速公路乘客的各种服务需求。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本公开提供了基于移动终端数据的高速公路服务区的布局方法及系统；第一方面，本公开提供了基于移动终端数据的高速公路服务区的布局方法；基于移动终端数据的高速公路服务区的布局方法，包括：采用多元线性回归模型，依据既有服务区B的理想面积、既有服务区B最近邻高速公路的车流量、既有服务区B最近邻高速公路的人流量、既有服务区B的地理优势度、既有服务区B的邻接既有服务区C实际面积和既有服务区C每个功能区域的功能完善度，建立服务区理想面积预测模型；将待建服务区A最近邻高速公路的车流量、待建服务区A最近邻高速公路的人流量、待建服务区A的地理优势度、既有服务区B的实际面积和既有服务区B每个功能区域的功能完善度，输入到服务区理想面积预测模型中，输出待建服务区A的理想面积。进一步地，所述方法，还包括：依据蜂窝数据X，获取待建服务区A最近邻高速公路的车流量和待建服务区A最近邻高速公路的人流量；依据蜂窝数据Y，获取既有服务区B最近邻高速公路的车流量和既有服务区B最近邻高速公路的人流量。进一步地，所述方法，还包括：依据WiFi热点连接数据Z，获取既有服务区B的理想面积和每个功能区域的功能完善度；依据WiFi热点连接数据P，获取既有服务区C每个功能区域的功能完善度。第二方面，本公开还提供了基于移动终端数据的高速公路服务区的布局系统；基于移动终端数据的高速公路服务区的布局系统，包括：服务区理想面积预测模型建立模块，其被配置为采用多元线性回归模型，依据既有服务区B的理想面积、既有服务区B最近邻高速公路的车流量、既有服务区B最近邻高速公路的人流量、既有服务区B的地理优势度、既有服务区B的邻接既有服务区C实际面积和既有服务区C每个功能区域的功能完善度，建立服务区理想面积预测模型；预测模块，其被配置为将待建服务区A最近邻高速公路的车流量、待建服务区A最近邻高速公路的人流量、待建服务区A的地理优势度、既有服务区B的实际面积和既有服务区B每个功能区域的功能完善度，输入到服务区理想面积预测模型中，输出待建服务区A的理想面积。第三方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面中所述方法的步骤。第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面中所述方法的步骤。与现有技术相比，本公开的有益效果是：因为采用多元线性回归模型，对既有服务区B和既有服务区B的邻接既有服务区C的各个物理参量之间的关系进行学习，所以，可以利用待建服务区A和待建服务区A的邻接既有服务区B的数据，实现待建服务区A理想面积的预测。因为服务区理想面积预测模型考虑了服务区自身的高速公路的车流量、人流量、地理优势，也考虑了服务区邻接服务区的实际面积和功能完善度，所以，可以实现服务区自身的理想面积的精确预测。因为依据蜂窝数据，获取待建服务区最近邻高速公路的车流量和待建服务区最近邻高速公路的人流量，相比其他数据获取车流量和人流量，更加精细化，结果更加实时且准确；因为依据WiFi热点连接数据，获取既有服务区的理想面积和每个功能区域的功能完善度，相比其他数据获取的理想面积和功能完善度，更加精细化，结果更加实时且准确。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。图1为实施例一的方法流程图。具体实施方式应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于移动终端数据的高速公路服务区的布局方法，其特征是，包括：采用多元线性回归模型，依据既有服务区B的理想面积、既有服务区B最近邻高速公路的车流量、既有服务区B最近邻高速公路的人流量、既有服务区B的地理优势度、既有服务区B的邻接既有服务区C实际面积和既有服务区C每个功能区域的功能完善度，建立服务区理想面积预测模型；将待建服务区A最近邻高速公路的车流量、待建服务区A最近邻高速公路的人流量、待建服务区A的地理优势度、既有服务区B的实际面积和既有服务区B每个功能区域的功能完善度，输入到服务区理想面积预测模型中，输出待建服务区A的理想面积。

【技术特征摘要】
1.基于移动终端数据的高速公路服务区的布局方法，其特征是，包括：采用多元线性回归模型，依据既有服务区B的理想面积、既有服务区B最近邻高速公路的车流量、既有服务区B最近邻高速公路的人流量、既有服务区B的地理优势度、既有服务区B的邻接既有服务区C实际面积和既有服务区C每个功能区域的功能完善度，建立服务区理想面积预测模型；将待建服务区A最近邻高速公路的车流量、待建服务区A最近邻高速公路的人流量、待建服务区A的地理优势度、既有服务区B的实际面积和既有服务区B每个功能区域的功能完善度，输入到服务区理想面积预测模型中，输出待建服务区A的理想面积。2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述方法，还包括：数据采集步骤：根据某个待建服务区A的设定位置，确定待建服务区的最近邻既有服务区B；采集待建服务区A的所有移动终端的蜂窝数据X；采集既有服务区B的所有移动终端的蜂窝数据Y和WiFi热点连接数据Z；采集既有服务区B的最近邻既有服务区C的WiFi热点连接数据P。3.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述方法，还包括：依据蜂窝数据X，获取待建服务区A最近邻高速公路的车流量和待建服务区A最近邻高速公路的人流量；依据蜂窝数据Y，获取既有服务区B最近邻高速公路的车流量和既有服务区B最近邻高速公路的人流量。4.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述方法，还包括：依据WiFi热点连接数据Z，获取既有服务区B的理想面积和每个功能区域的功能完善度；依据WiFi热点连接数据P，获取既有服务区C每个功能区域的功能完善度。5.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述方法，还包括：依据待建服务区A分别与最近邻城市中心位置和风景区的距离，计算待建服务区A的地理优势度；依据既有服务区B分别与最近邻城市中心位置和风景区的距离，计算既有服务区B的地理优势度。6.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述方法，还包括：设定待建服务区的数量和每个待建服务区的位置；构造收入目标函数；构造资金约束条件、数量约束条件和服务区间距约束条件；根据目标函数和约束条件，计算收入最大值时，所对应的待建服务区的数量和待建服务区的位置；将收入最大值所对应的待建服务区的数量和位置输出。7.如权利要求1所述的方法，其特征是，依据蜂窝数据X，获取待建服务区A最近邻高速公路的车流量，具体包括：在设定时间范围内，获取距离待建服务区A中心点设定半径范围内且距离待建服务区A最近的高速公路上的所有移动终端的蜂窝数据；根据获取的蜂窝数据，提取用户移动终端的物理位置移动轨迹；将物理位置移动轨迹与已知的高速公路路网数据进行匹配和去重处理，得到待建服务区最近邻高速公路的车流量；或者，待建服务区A最近邻高速公路的人流量，包括：在设定时间范围内，获取距离待建服务区A中心点设定半径范围内且距离待建服务区A最近的高速公路上的所有移动终端的蜂窝数据；根据获取的蜂窝数据，提取用户移动终端的物理位置移动轨迹；对物理位置移动轨迹进行计数，计数结果即为待建服务区A最近邻高速公路的人流量；或者，所述根据获取的蜂窝数据，提取用户移动终端的物理位置移动轨迹，具体步骤包括：根据获取的蜂窝数据，提取用户移动终端的用户标识、用户移动终端连接的基站编号、用户移动终端连接基站的时间点和每个时间点用户移动终端所处的位置；按照时间点顺序对用户移动终端所处的位置进行连线，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟，李勇，常健新，吴伟令，牟涛，金德鹏，范鲁涛，马川义，刘意，刘达，
申请(专利权)人：山东省交通规划设计院，清华大学，
类型：发明
国别省市：山东,37