基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法及系统，预测方法包括：对车辆的卫星导航定位数据进行预处理，剔除含信息不完整、错误、离散的异常数据；基于经停特征对车辆停止点进行识别，根据时间序列特征提取行程起终点经纬度和连续路径信息，并提取最近5个行程的行驶平均速度、行驶里程等特征；对地图数据进行网格化处理并建立空间索引，基于起终点信息快速匹配提取行程的起终点网格索引号；将样本行程特征作为输入，基于XGBOOST构建车辆行驶目的地预测模型，预测车辆的行驶目的地网格索引号。本发明专利技术通过对地理空间信息的网格化处理，有效解决了目的地定量表达问题，能够实现超限车辆行驶目的地的准确预测。的准确预测。的准确预测。

【技术实现步骤摘要】
基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法及系统


[0001]本专利技术属于智能交通技术应用领域，具体涉及一种基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法及系统。

技术介绍

[0002]车辆超限超载行为会使得公路基础设施的使用性能大幅衰减，给养护工作带来了巨大压力，且车辆超限超载行为极易引发道路交通事故，事故致死率较高，存在巨大的交通安全隐患。随着交通基础设施建设的快速推进和总体规模的不断扩大，超限超载的治理任务变得愈加繁重，传统的“人海战术”、“守株待兔”等治超方式，劳动强度大，工作效率低，治超执法面临巨大压力。
[0003]目前交通运输执法部门掌握了违法超限超载运输车辆清单，特别是存在严重超限超载行为的“百吨王”车辆清单，既有超限超载检测站点虽然能够获取车辆的某个时间点的定位数据，但由于车辆行驶目的地存在不确定性且车辆行驶速度快，车辆在被检测后追踪难度较大，如何实现超载车辆布控拦截是执法部门面临的棘手问题。
[0004]针对车辆行驶目的地的预测，国内外学者和机构已开展了相关研究。在对公交通勤乘客目的地预测方面，有学者提出了一种基于XGBOOST和图谱修正的公交通勤乘客目的地预测方法，由于公交车辆的路线和站点确定，目的地相对明确，其预测方法无法用于违法超限超载车辆行驶目的地预测。在汽车出行目的地预测研究方面，有学者研究了基于XGBOOST的汽车出行目的地预测，但是在目的地表达方面，直接用经纬度表达行驶目的地，算法预测的准确率仅为0.61，无法用于实际场景。
专利技术内容
[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法及系统，以解决车辆行驶目的地定量表达困难、目的地预测准确率不高等问题。
[0006]实现本专利技术目的的技术解决方案为：第一方面，本专利技术提供一种基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法，包括：
[0007]采集超限超载车辆卫星导航定位数据，并对数据进行预处理，剔除数据集中信息不完整、错误、离散的异常数据；
[0008]根据车辆经停特征，提取卫星导航定位数据中的车辆停止点和驻留时间；根据时间序列特征提取行程起终点经纬度和连续路径信息，并根据定位数据的速度和里程参数提取最近N个行程的运行特征，所述运行特征包括行驶平均速度、行驶里程；
[0009]对应用行政区域的地图数据网格化处理并建立空间索引，将车辆定位数据映射至地图网格，基于起终点经纬度信息快速匹配提取行程终点的网络索引号，从而提取并补充车辆行程的终点网格编号特征；
[0010]将提取的车辆行程特征作为输入使用XGBOOST进行模型训练，得到分类器，该分类
器即为违法超限超载车辆行驶目的地预测模型；
[0011]基于车辆实时行驶数据提取当前行程特征，将实时行程特征作为输入对车辆行驶目的地进行预测，预测得到车辆行驶目的地网格编号。
[0012]在其中一个实施例中，超限超载车辆卫星导航定位数据主要包括的字段有：运营商编号，经度，纬度，速度，海拔，方位角，终端时间，装载状态，定位状态，报警，
[0013]接收时间，行驶仪速度，总里程，本方法确定的缺少以上任意一个字段的数据视为信息不完整的数据，经度和纬度共同确定的定位点跳出中国区域范围视为错误数据，同时任意连续的5个定位点之间的距离大于阈值2公里视为轨迹的异常跳动点，这些异常数据需要进行剔除；
[0014]在其中一个实施例中，车辆行程特征提取的车辆停止点和驻留时间提取。车辆停止点的识别采用直接里程差计算，初步判定时只比较相邻两点的里程差并且将小于2公里的点初步判定为停止点，初步计算后再整合结果以获取所有的停止点；初步判定后进行细化判定，通过计算相邻两点的平均速度，如果速度低于1km/h即将该停止点判定为停车状态。根据车辆停止点在2公里范围内的所有点进行聚合，每个区域内聚合的所有点根据时间序列计算获得车辆的停止时间，并将停止1小时以上的区域进行提取以过滤拥堵导致的停驶状态。
[0015]在其中一个实施例中，车辆行程特征提取的行驶平均速度和行驶里程等运行特征提取。通过车辆停止点的识别，可以将车辆的运行轨迹划分为停止点和行驶行程，根据时间序列特征提取行程起终点经纬度和连续路径信息，并根据定位数据的速度、里程等参数提取行驶平均速度、行驶里程等运行特征，本方法提取的运行特征为最近5个行程的运行特征数据。
[0016]行程平均速度：每个行程可以根据其走行里程与走行时间的比值，确认其行程内平均速度；多个行程的平均速度，可以通过算术平均求得某个车辆多个行程的平均速度。行程平均速度根据统计日期的长短，可以继续形成三个特征：过去一个月的平均速度、过去一周平均速度、和上一行程的平均速度。
[0017][0018][0019]其中，k(i,j)为第k个行程，行程停车点j，行程下一个停车点i；v
k(i,j)
为行程k的平均速度；n为某辆车的n个行程；为某辆车n个行程的平均速度。
[0020]行程平均里程：每个行程可以确定其走行里程d
i,j
；多个行程的里程，可以通过算术平均求得某个车辆多个行程的平均里程。
[0021]在其中一个实施例中，将卫星定位数据定义为一个二维平面中的点：
[0022]p
i
＝{lon
i
,lat
i
}，
[0023]lon
i
表示经度，lat
i
表示为纬度。
[0024]以地球纬度和经度作为坐标轴将包含地图区域可以简单映射为一个二维平面：
[0025]R2{(lon,lat)|lon∈R
+
,lat∈R
+
}
[0026]然后使用平行坐标轴的直线把地图划分大小相等的网格：
[0027]R
i
＝{lon
max
,lon
min
,lat
max
,lat
min
}
[0028]其中lon
max
,lon
min
,lat
max
,lat
min
分别为格子的右边界、左边界、上边界、下边界，所划分得到格子的集合S＝{R1,R2,R3,
…
,R
i
‑1,R
i
}，从而定义了一个映射关系F:R2→
S。
[0029]在其中一个实施例中，基于起终点经纬度信息快速匹配提取行程终点的网络索引号，从而补充车辆行程的终点网格编号特征。通过每个网格划分的经纬度范围数据与行程终点的经纬度进行快速匹配，匹配后将网格索引号映射到行程终点。
[0030]在其中一个实施例中，基于XGBOOST的预测模型构建。
[0031]XGBOOST的目标函数定义为
[0032][0033]其中g...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法，其特征在于，包括：采集超限超载车辆卫星导航定位数据，并对数据进行预处理，剔除数据集中信息不完整、错误、离散的异常数据；根据车辆经停特征，提取卫星导航定位数据中的车辆停止点和驻留时间；根据时间序列特征提取行程起终点经纬度和连续路径信息，并根据定位数据的速度和里程参数提取最近N个行程的运行特征，所述运行特征包括行驶平均速度、行驶里程；对应用行政区域的地图数据网格化处理并建立空间索引，将车辆定位数据映射至地图网格，基于起终点经纬度信息快速匹配提取行程终点的网络索引号，从而提取并补充车辆行程的终点网格编号特征；将提取的车辆行程特征作为输入使用XGBOOST进行模型训练，得到分类器，该分类器即为违法超限超载车辆行驶目的地预测模型；基于车辆实时行驶数据提取当前行程特征，将实时行程特征作为输入对车辆行驶目的地进行预测，预测得到车辆行驶目的地网格编号。2.根据权利要求1所述的基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法，其特征在于，所述超限超载车辆卫星导航定位数据主要包括的字段有：运营商编号，经度，纬度，速度，海拔，方位角，终端时间，装载状态，定位状态，报警，接收时间，行驶仪速度，总里程。3.根据权利要求1所述的基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法，其特征在于，剔除异常数据的判定规则为：缺少以上任意一个字段的数据视为信息不完整的数据，经度和纬度共同确定的定位点跳出中国区域范围视为错误数据，同时任意连续的5个定位点之间的距离大于阈值2公里视为异常跳动点，这些异常数据需要进行剔除。4.根据权利要求1所述的基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法，其特征在于，所述车辆行程特征提取的车辆停止点和驻留时间提取，具体为：车辆停止点的识别采用直接里程差计算，初步判定时相邻两点的里程差小于2公里的点初步判定为停止点，初步计算后再整合结果以获取所有的停止点；初步判定后进行细化判定，相邻两点的平均速度低于1km/h即将该停止点判定为停车状态；将车辆停止点在2公里范围内的所有点进行聚合，每个区域内聚合的所有点根据时间序列计算获得车辆的停止时间，并将停止1小时以上的区域进行提取，该提取过程可过滤车辆因为拥堵导致的停驶状态。5.根据权利要求1所述的基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法，其特征在于，所述的车辆行程特征提取的行驶平均速度和行驶里程提取，具体为：通过车辆停止点的识别，将车辆的运行轨迹划分为停止点和行驶行程，根据时间序列特征提取行程起终点经纬度和连续路径信息，并根据定位数据的速度、里程提取最近5个行程的运行特征数据；1)行程平均速度每个行程根据其行驶里程与行驶时间的比值，确认其行程内平均速度；通过算术平均求得某个车辆多个行程的平均速度；行程平均速度根据统计日期的长短，继续形成三个特征：过去一个月的平均速度、过去一周平均速度、上一行程的平均速度；
其中，k(i,j)为第k个行程，当前行程的起点为停车点j，当前行程的终点即下一个停车点为i；v
k(i,j)
为行程k的平均速度；n为某辆车的n个行程；为某辆车n个行程的平均速度；2)行程平均里程每个行程可确定其行驶里程d
i,j
；多个行程的里程，通过算术平均求得某个车辆多个行程的平均里程。6.根据权利要求1所述的基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法，其特征在于，所述的将车辆定位数据映射至地图网格，具体为：将卫星定位数据定义为一个二维平...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈爱伟，万剑，陈玉飞，党倩，马宇飞，杨羚，谢斌，
申请(专利权)人：华设设计集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：