[发明专利]一种数据驱动的可达性概率和区域生成方法

权利要求书

1.一种数据驱动的可达性概率和区域生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)处理出租车轨迹数据中的采样点，并将得到的采样点匹配到道路网络中，形成连续的轨迹数据；

(2)扫描步骤(1)中处理得到的轨迹数据，生成基于图结构的轨迹索引；

(3)通过步骤(2)建立的轨迹索引，对于用户发起的关于选定地点的可达性概率和区域的查询请求，采用带剪枝的算法搜索轨迹图中与查询请求相关的结点和边，以计算所选地点周围的可达性概率；

(4)根据步骤(3)计算的可达性概率，结合预设的概率阈值，通过广度优先搜索算法搜索所述的可达性概率，在地图上划定在指定时间内从所选地点出发可达或可到达所述地点的区域；

步骤(2)中，扫描步骤(1)中处理得到的轨迹数据，生成基于图结构的轨迹索引的具体步骤如下：

2-1、将一天分割成一个以v分钟为单位的时间片集合M＝{m₁,m₂,m₃...}，其中每个时间片m_i的长度均为v分钟，i代表时间片的编号，给定道路网络的结构图G＝(V,E)，定义轨迹图G_T＝(M×E,E_T)，V代表交叉口，E代表道路，E_T代表轨迹图的边集；

2-2、对于任意一辆出租车轨迹中的任意一条记录R_j＝(t_j,t_j+1,r_j)∈T_i，j是出租车轨迹记录的编号，t_j是起始时间，t_j+1是终止时间，r_j是这辆出租车在这段时间内所在的道路编号；

确定t_j和t_j+1所对应的时间片m_j和m_j+1，若m_j≠m_j+1，则增加一条边m_j,r_j,m_j+1,r_j至边集E’_T；

2-3、对于任意一辆出租车轨迹中的任意连续两条记录确定t_j+1对应的时间片m_j+1，若r_j≠r_j+1，则增加一条边m_j+1,r_j,m_j+1,r_j+1至边集E’_T；

2-4、将步骤2-2和2-3得到E’_T进行压缩后得到边集E_T，基于图结构的索引即为最后生成得到的轨迹图G_T＝(M×E,E_T)。

2.如权利要求1所述的数据驱动的可达性概率和区域生成方法，其特征在于，步骤2-4中，将步骤2-2和2-3得到E’_T进行压缩后得到边集E_T，基于图结构的索引即为最后生成得到的轨迹图G_T＝(M×E,E_T)的具体过程如下：

2-4-1、令E_T＝{m_i,r_u；m_j,r_v,b,...}，其中b为二进制位组成的日期集合，长度为所有出租车轨迹覆盖的天数，m_i表示起始时间片，m_j表示终止时间片，r_u表示起始道路，r_v表示终止道路；

2-4-2、对于边集E’_T中的每条边e’＝m_i,r_u；m_j,r_v，e’对应的轨迹被记录的日期d，若存在一条边e与e’部分匹配，即e与e’前四个分量相同，则更新e使得b＝b∪d；否则，向E_T插入一条新的边e＝e’,{d}。