一种基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法技术

本发明专利技术提供了一种基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，用以现有技术中出行车辆路径选择问题。所述基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，基于历史通行数据中车辆的通行特点建立车辆画像，构建时间费用通行模型，出行车辆采用所构建的通行模型进行路径选择。本发明专利技术基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，充分提取历史通行数据的车辆出行特征，寻找出最贴近实际通行规律的较优代价路径选择方法，从微观层面给每辆车提供车辆路径的最优选择方案，实现了基于实时路况下行程耗时少、费用低的经济环保出行方式，并进一步为交通管控决策提供基础数据，交通管控部门采用所构建的通行模型判断出行车辆的路径选择进行有效的交通管控。

【技术实现步骤摘要】
一种基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法
：本专利技术属于交通控制领域，具体涉及一种基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法。
技术介绍
：随着城市规模和城际交通的发展，高速公路规模不断扩大。高速路网环境易受多种因素影响导致路段封闭或新增，给车辆的出行路径提供了更加多样化的选择，也给道路养护相关部门带来了一定挑战。出行车辆的路径选择，不仅与出发地和目的地之间的路程有关，而且与所行驶的高速公路收费费率有关。对于出行者而言，需要选择经济而路程耗时尽可能少的路径；对政策制定部门而言，需要仿真模拟出不同费率设置下的路网流量变化，更加合理的制定相关道路通行参数。现有的路径规划算法主要有用于解决单源最短路径问题的深度或广度优先搜索算法和Dijkstra算法，用于解决多源最短路径的弗洛伊德算法。这些路径规划算法的应用前提是知道有哪些可达点，而当原始数据中不包括车辆的具体行驶路径的情况下，无法单纯的使用以上算法来进行计算。
技术实现思路
：本专利技术实施例的目的是解决基于时间成本和费用成本的出行车辆路径选择问题，基于此，提出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，其特征在于，所述出行车辆路径选择方法包括以下步骤：/n步骤S1，对历史通行原始数据进行数据提取、清洗，得到历史通行数据；/n步骤S2，利用历史通行数据构建逻辑路网；/n步骤S3，对历史通行数据中的车辆行为进行分析，建立车辆画像；/n步骤S4，根据所述逻辑路网和车辆画像构建出行车辆路径的时间成本和费用成本模型；/n步骤S5，根据道路条件的变化修改逻辑路网，并基于时间成本和费用成本的模型，对相关历史通行数据重新进行路径选择。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，其特征在于，所述出行车辆路径选择方法包括以下步骤：
步骤S1，对历史通行原始数据进行数据提取、清洗，得到历史通行数据；
步骤S2，利用历史通行数据构建逻辑路网；
步骤S3，对历史通行数据中的车辆行为进行分析，建立车辆画像；
步骤S4，根据所述逻辑路网和车辆画像构建出行车辆路径的时间成本和费用成本模型；
步骤S5，根据道路条件的变化修改逻辑路网，并基于时间成本和费用成本的模型，对相关历史通行数据重新进行路径选择。


2.根据权利要求1所述的出行车辆路径选择方法，其特征在于，所述步骤S2中构建逻辑路网，包括建立逻辑路网的节点和边，其中节点为收费广场，边为收费广场之间的最小可达通路。


3.根据权利要求1所述的出行车辆路径选择方法，其特征在于，所述步骤S3建立车辆画像，具体为：通过抽象化车辆的属性特征分析车辆行为，按照车型、出行频次、车辆出行目的地将车辆划分为“货车”、“通勤”、“旅游”、“其他”四大车辆画像。


4.根据权利要求1所述的出行车辆路径选择方法，其特征在于，所述步骤S4构建出行车辆路径的时间成本和费用成本模型，包括：
步骤S401，按照车辆画像类型，分析每种车辆画像下，费用与时间之间的关系；
步骤S402，依据建立的费用时间关系，建立逻辑路网中边的权值的参数设定关系。


5.根据权利要求4所述的出行车辆路径选择方法，其特征在于，所述步骤S401进一步为，读取全部数据，按照车辆画像进行分类，归一化处理相同车辆画像的车辆对应的通行时间和通行费用的比值，将归一化后的比值拟合为正态分布的曲线，求出正态分布对应的均值和方差，在均值方差和车辆画像之间建立一一对应的关系。


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【专利技术属性】
技术研发人员：万怀宇，林友芳，武志昊，韩升，王晶，张硕，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11