一种出行链的分析方法及装置制造方法及图纸

本申请适用于交通规划的技术领域，提供了一种出行链的分析方法及分析装置，所述分析方法包括：获取用户的多个历史行程的历史轨迹数据以及当前行程的待分析轨迹数据；根据所述历史轨迹数据的分布情况，得到所述用户的活动地点以及居住地点；根据所述活动地点、所述居住地以及所述待分析轨迹数据，确定所述当前行程的出行目的和出行方式；所述出行目的和所述出行方式用于形成出行链；所述出行链为所述用户的出行行为的信息集合。本申请通过上述方式，充分利用用户多次的出行规律，得到出行目的和出行方式，进而形成出行链，避免了传统的出行分析方式的局限性，进而提高了分析准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种出行链的分析方法及装置
本申请属于交通规划的
，尤其涉及一种出行链的分析方法及装置。
技术介绍
随着国内大中型城市空间格局的不断扩大以及城市居民出行的时空规律不断变化。如何根据城市居民出行的时空规律进行交通规划成了一个不得不解决的问题。其中，城市居民的出行分析是交通规划的必要基础。深入挖掘城市个体交通活动本源机理、揭示居民日常出行时空规律和活动特征，能够为构建优质、高效的城市交通管理系统提供重要支撑。然而，传统的出行分析方式，往往通过聚类算法得到不同居民的出行链（出行链是指用户的出行特征的信息集合，包含了大量的时间、空间、方式和活动类型信息）。由于传统的出行分析方式局限性较高，导致分析结果准确性较低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种出行链的分析方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质，可以解决传统的出行分析方式局限性较高，导致分析结果准确性较低的技术问题。本申请实施例的第一方面提供了一种出行链的分析方法，所述方法包括：获取用户的多个历史行程的历史轨迹数据以及当前行程的待分析轨迹数据；根据所述历史轨迹数据的分布情况，得到所述用户的活动地点以及居住地点；根据所述活动地点、所述居住地以及所述待分析轨迹数据，确定所述当前行程的出行目的和出行方式；所述出行目的和所述出行方式用于形成出行链；所述出行链为所述用户的出行行为的信息集合。本申请实施例的第二方面提供了一种出行链的分析装置，所述分析装置包括：获取单元，用于获取用户的多个历史行程的历史轨迹数据以及当前行程的待分析轨迹数据；计算单元，用于根据所述历史轨迹数据的分布情况，得到所述用户的活动地点以及居住地点；确定单元，用于根据所述活动地点、所述居住地以及所述待分析轨迹数据，确定所述当前行程的出行目的和出行方式；所述出行目的和所述出行方式用于形成出行链；所述出行链为所述用户的出行行为的信息集合。本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括定位模块、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述方法的步骤。本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请通过，历史轨迹数据分析用户的活动地点以及居住地点，并根据活动地点、居住地点以及待分析轨迹数据分析当前行程的出行目的和出行方式，进而形成用户的出行链。由于用户的出行存在一定规律，故本申请依据此规律分析出行链。反观传统的出行分析方式，由于仅局限于当前行程，故得到分析结果局限性较大。而本申请通过上述方式，充分利用用户多次的出行规律，得到出行目的和出行方式，进而形成出行链，避免了传统的出行分析方式的局限性，进而提高了分析准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1示出了本申请提供的一种出行链的分析方法的示意性流程图；图2示出了本申请提供的轨迹数据的示意图；图3示出了本申请提供的一种出行链的分析方法中步骤102具体示意性流程图；图4示出了本申请提供的一种出行链的分析方法中步骤1031具体示意性流程图；图5示出了本申请提供的一种出行链的分析方法中步骤1031具体示意性流程图；图6示出了本申请提供的一种出行链的分析方法中步骤1032具体示意性流程图；图7示出了本申请提供的一种出行链的分析方法中步骤1024具体示意性流程图；图8示出了本申请提供的一种出行链的分析方法中步骤1024具体示意性流程图；图9示出了本申请提供的一种出行链的分析装置的示意图；图10是本专利技术一实施例提供的一种终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。为了解决传统的出行链数据挖掘方式局限性较高，导致分析结果准确性较低的技术问题。本申请实施例提供了一种出行链的分析方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质。请参见图1，图1示出了本申请提供的一种出行链的分析方法的示意性流程图。如图1所示，该方法可以包括如下步骤：步骤101，获取用户的多个历史行程的历史轨迹数据以及当前行程的待分析轨迹数据。随着移动终端（例如：手机）等通讯设备的普及，获取个体出行的轨迹数据变得十分便捷，轨迹数据能够实时获取更为丰富的时空信息，用于描绘个体出行过程，为基于个体的出行链分析提供了契机。故本申请基于移动终端中定位模块采集的轨迹数据，分析用户的出行链。由于对于不同群体类型的用户而言，分别具有不同的出行特征，例如：上班族群体的行程大多为工作地点和居住地之间的往返通勤，学生群体的行程大多为学校和居住地点之间的往返通勤，家庭主妇的行程大多为超市和居住地点之间的往返通勤等。虽然对于不同的用户而言，在正常的通勤行程以外，可能存在外出旅游、探亲以及购物等等行程，但是用户的大部分行程基本都处在通勤行程上。故本申请获取多个历史行程的历史轨迹数据，以抓取用户的出行规律，并根据此出行规律分析待分析轨迹数据。值得注意的是，本申请所提及的“历史轨迹数据”以及“待分析轨迹数据”可以为全天轨迹数据或指定时段（例如：每两天或每周等等）内的轨迹数据，在此不做限定。优选地，为了更全面地分析用户的出行轨迹，并优化计算量，可优先选用全天轨迹数据。步骤102，根据所述历史轨迹数据的分布情况，得到所述用户的活动地点以及居住地点。活动地点是指用户进行一些活跃行为的场所，包括但不限于工作地点、学校以及商场等。居住地点是指用户日常居住的场所。为了更好地解释本申请的技术方案，本申请以用户为上班族群体为例对本申请的技术方案进行解释说明，可以理解的是，其他群体类型对应的技术方案可类比本申请的技术方案得到。请参见图2，图2示出了本申请提供的轨迹数据的示意图。如图1所示，图2示出了上班族群体在8:00至12:00之间轨迹点的分布情况（黑色的标记为轨迹点）。地点1与地点2分别为用户的居住地点和活动地点。由于居住地点和活动地点用户长时间驻留，故在某些区域范围内呈现一定聚集密度的轨迹点簇。故本申请依据此特性，根据历史轨迹数据的分布情况，得到用户的活动地点以及居住地点。需要强调的是，图2仅仅起示例作用，是对轨迹数据的简易示例（仅示例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种出行链的分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：/n获取用户的多个历史行程的历史轨迹数据以及当前行程的待分析轨迹数据；/n根据所述历史轨迹数据的分布情况，得到所述用户的活动地点以及居住地点；/n根据所述活动地点、所述居住地以及所述待分析轨迹数据，确定所述当前行程的出行目的和出行方式；所述出行目的和所述出行方式用于形成出行链；所述出行链为所述用户的出行行为的信息集合。/n

【技术特征摘要】
1.一种出行链的分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：
获取用户的多个历史行程的历史轨迹数据以及当前行程的待分析轨迹数据；
根据所述历史轨迹数据的分布情况，得到所述用户的活动地点以及居住地点；
根据所述活动地点、所述居住地以及所述待分析轨迹数据，确定所述当前行程的出行目的和出行方式；所述出行目的和所述出行方式用于形成出行链；所述出行链为所述用户的出行行为的信息集合。


2.如权利要求1所述分析方法，其特征在于，所述根据所述历史轨迹数据的分布情况，得到所述用户的活动地点以及居住地点，包括：
获取每个所述历史行程的历史轨迹数据中的历史驻留点簇；所述历史驻留点簇是指用户驻留时长超过第一阈值的轨迹点集合；
将所有所述历史行程中，处于日间时段内数量最多的历史驻留点簇，作为所述活动地点；
将所有所述历史行程中，处于夜间时段内数量最多的历史驻留点簇，作为所述居住地点。


3.如权利要求1所述分析方法，其特征在于，所述根据所述活动地点、所述居住地以及所述待分析轨迹数据，确定所述当前行程的出行目的和出行方式，包括：
获取所述待分析轨迹数据中的当前驻留点簇；所述当前驻留点簇是指用户驻留时长超过第二阈值的轨迹点集合；
根据所述当前行程的当前驻留点簇、所述活动地点以及所述居住地点之间的位置分布关系，确定所述当前行程的出行目的；
根据所述待分析轨迹数据确定所述出行方式。


4.如权利要求3所述分析方法，其特征在于，所述获取所述待分析轨迹数据中的当前驻留点簇，包括：
按照时间顺序，将所述待分析轨迹数据中相隔预设时长内的轨迹点，作为第一轨迹点集合；每个所述第一轨迹点集合中的轨迹点不同；
获取每个所述第一轨迹点集合中的中心轨迹点；
将距离所述中心轨迹点预设距离范围内的轨迹点，作为第二轨迹点集合；所述第二轨迹点集合中包括所述中心轨迹点；
将存在重复轨迹点的第二轨迹点集合合并，得到合并轨迹点集合；
计算每个第三轨迹点集合中起始轨迹点与终止轨迹点的时间差；所述第三轨迹点集合是指所述合并轨迹点集合和未合并的第二轨迹点集合；
将时间差大于第三阈值的第三轨迹点集合，作为所述当前驻留点簇。


5.如权利要求3所述分析方法，其特征在于，所述当前驻留点簇包括第一当前驻留点簇和第二当前驻留点簇；
所述根据所述当前行程的当前驻留点簇、所述活动地点以及所述居住地点之间的位置分布关系，确定所述当前行程的出行目的，包括：
若第一当前驻留点簇和第二当前驻留点簇都符合预设条件，且所述第一当前驻留点簇与所述第二当前驻留点簇对应的时间点处于通勤时段内，则确认所述当前行程的出行目的为通勤的概率为第一概率；所述预设条件是指第一当前驻留点簇与所述活动地点之间的距离小于第四阈值，或所述第二当前驻留点簇与所述居住地点之间的距离小于第四阈值；
若第一当前驻留点簇符合所述预设条件，第二当前驻留点簇不符合所述预设条件，则判断第二当前驻留点簇是否处于所述活动地点和所述居住地点之间；
若所述第二当前驻留点簇处于所述活动地点和所述居住地点之间，且所述第一当前驻留点簇与所述第二当前驻留点簇对应的时间点处于通勤时段内，则确认所述当前行程的出行目的为通勤的概率为第二概率；
若所述第二当前驻...

【专利技术属性】
技术研发人员：林涛，刘恒，丁雪晴，丘建栋，周子益，
申请(专利权)人：深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44