【技术实现步骤摘要】
周期行为分析方法及装置
本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种周期行为分析方法及装置。
技术介绍
周期模式挖掘方法属于一种数据挖掘任务，在很多应用领域都会用到该挖掘方法，例如电力负荷时序数据的高峰期挖掘，发现这种周期可以避开高峰用电，减轻电厂的负担，再例如水文时序数据的水文变量周期挖掘，帮助预测未来年或月的水文变量的周期性，以对旱涝趋势进行预测。目前，采用的是基于时间序列的周期模式挖掘，即先根据实践经验对要分析的历史数据进行一定的周期预判，然后将历史数据转化为时间序列，进而结合预判的周期和转化得到的时间序列分析出周期。由于前述的时间序列是由单个维度的时间构成，对于包含地理空间和时间空间的时空轨迹并不适合采用基于时间序列的周期模式挖掘方法来分析周期规律。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种周期行为分析方法及装置，以解决目前采用的分析方法不适合挖掘时空轨迹的周期规律的问题。根据本申请实施例的第一方面，提供一种周期行为分析方法，所述方法包括：获取各个采集器在预设时间段内采集...
【技术保护点】
1.一种周期行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取各个采集器在预设时间段内采集的指定对象的轨迹点，所述轨迹点包括采集器标识和采集时刻；/n针对兴趣点位集中的每个兴趣点位，依据位于该兴趣点位的采集器采集的轨迹点确定指定对象出现在该兴趣点位的周期；/n获取具有相同周期的目标兴趣点位，并按照该周期将所述预设时间段划分为多个片段；/n依据位于目标兴趣点位的采集器采集的轨迹点，对所述多个片段进行分层聚类得到多种聚类结果，从所述多种聚类结果中选择符合预设条件的聚类结果；/n依据选择的聚类结果确定指定对象出现在目标兴趣点位的周期行为信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种周期行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取各个采集器在预设时间段内采集的指定对象的轨迹点，所述轨迹点包括采集器标识和采集时刻；
针对兴趣点位集中的每个兴趣点位，依据位于该兴趣点位的采集器采集的轨迹点确定指定对象出现在该兴趣点位的周期；
获取具有相同周期的目标兴趣点位，并按照该周期将所述预设时间段划分为多个片段；
依据位于目标兴趣点位的采集器采集的轨迹点，对所述多个片段进行分层聚类得到多种聚类结果，从所述多种聚类结果中选择符合预设条件的聚类结果；
依据选择的聚类结果确定指定对象出现在目标兴趣点位的周期行为信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据位于该兴趣点位的采集器采集的轨迹点确定指定对象出现在该兴趣点位的周期，包括：
依据预设时间段的长度和预设周期粒度确定出多个候选周期；
依据位于该兴趣点位的采集器采集的轨迹点的采集时刻确定每个候选周期的不平衡指数；
从每个候选周期的不平衡指数中选择最大不平衡指数，并将最大不平衡指数对应的候选周期作为该兴趣点位的周期。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据位于该兴趣点位的采集器采集的轨迹点的采集时刻确定每个候选周期的不平衡指数，包括：
针对每个候选周期，按照该候选周期将所述预设时间段划分为多个片段，并将该候选周期划分成多个相对时间戳；
针对位于该兴趣点位的采集器在每个片段内采集的每个轨迹点，依据该轨迹点的采集时刻与该片段的起始时刻之间的间隔时长确定该轨迹点对应的相对时间戳；
统计每个相对时间戳对应的轨迹点的数量，并依据每个相对时间戳对应的轨迹点的数量确定该候选周期的不平衡指数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据位于目标兴趣点位的采集器采集的轨迹点，对所述多个片段进行分层聚类得到多种聚类结果，包括：
将该周期划分成多个相对时间戳；
针对每个片段，依据位于目标兴趣点位的采集器在该片段内采集的轨迹点确定该片段的概率分布矩阵，所述概率分布矩阵包括指定对象在每个相对时间戳下出现在每个目标兴趣点位的概率；
依据每个片段的概率分布矩阵对所述多个片段进行分层聚类，得到多种聚类结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从所述多种聚类结果中选择符合预设条件的聚类结果，包括：
针对每种聚类结果中的每个类，依据该类包含的每个片段的概率分布矩阵确定该类的错误率；
针对每种聚类结果，依据该聚类结果中每个类的错误率，确定该聚类结果...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶帅君，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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