[发明专利]一种基于统计特征的运距计算方法及装置在审
| 申请号: | 201711262258.9 | 申请日: | 2017-12-04 |
| 公开(公告)号: | CN108182558A | 公开(公告)日: | 2018-06-19 |
| 发明(设计)人: | 李宁;孙智彬;杨晓明;张鹤高;张缙 | 申请(专利权)人: | 北京中交兴路信息科技有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/08 | 分类号: | G06Q10/08;G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人: | 刘广达 |
| 地址: | 100176 北京市大兴区北京经济*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 停靠点 卸货 聚类中心 计算方法及装置 集合 轨迹数据 统计特征 货车 回归模型预测 聚类运算 数据匹配 数据依据 物流行业 智能交通 大数据 匹配 采集 绘制 合并 分析 建设 | ||
1.一种基于统计特征的运距计算方法,其特征在于,包括:
步骤S1:采集货车的轨迹数据,分析所述轨迹数据得到第一系列停靠点;
步骤S2:将所述第一系列停靠点与POI数据匹配并进行合并,得到第二系列停靠点;
步骤S3:根据所述第二系列停靠点绘制曲线图,并利用回归模型预测出可能的装卸货停靠次数;
步骤S4:对所述第二系列停靠点进行聚类运算得到多个聚类中心集合,所述聚类中心集合的数量不小于所述可能的装卸货停靠次数;
步骤S5:将所述曲线图与所述聚类中心集合进行匹配得到装卸货停靠点;
步骤S6:根据所述装卸货停靠点计算货车的运距。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述步骤S1,具体为:采集货车的车载设备上报的轨迹数据,分析所述轨迹数据得到第一系列停靠点、以及所述第一系列停靠点中各停靠点的停留时长、相邻停靠点之间的停留时间间隔和停留距离间隔;
所述步骤S2,具体为:将所述第一系列停靠点与POI数据中的加油站、服务区、物流园进行匹配,保留与所述物流园匹配的停靠点,并将保留的停靠点中相邻停靠点之间的停留时间间隔小于预设时间、停留距离间隔小于预设距离的停靠点进行合并;
所述步骤S3中,所述根据所述第二系列停靠点绘制曲线图,具体为:按照时间序列,根据所述第二系列停靠点中相邻停靠点之间的停留时间间隔和停留距离间隔绘制曲线图。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述步骤S3中,所述利用回归模型预测出可能的装卸货停靠次数,具体为:利用预先训练得到的LASSO模型对所述第二系列停靠点进行计算,预测出可能的装卸货停靠次数;
所述步骤S4中,对所述第二系列停靠点进行聚类运算得到多个聚类中心集合,具体为:将所述可能的装卸货停靠次数作为输入数据,根据DBSCAN聚类算法对所述第二系列停靠点进行聚类运算得到多个聚类中心集合。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S5,具体为:在所述曲线图中选择预设数量的相对位于波峰位置的停靠点,根据时间最近和距离最近原则,将选择的停靠点与所述聚类中心集合进行匹配得到装卸货停靠点。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S6,具体为:
根据所述装卸货停靠点的经纬度计算各相邻停靠点之间的直线距离,并将得到的各直线距离相加得到货车的运距;
或者,
将路网中已明确的所述装卸货停靠点中各相邻的装卸货停靠点之间的行驶距离相加,得到货车的运距。
6.一种基于统计特征的运距计算装置,其特征在于,包括:
采集模块,用于采集货车的轨迹数据;
分析模块,用于分析所述采集模块采集的轨迹数据得到第一系列停靠点;
匹配合并模块,用于将所述分析模块得到的第一系列停靠点与POI数据匹配并进行合并,得到第二系列停靠点;
绘制模块,用于根据所述匹配合并模块得到的第二系列停靠点绘制曲线图;
预测模块,用于根据所述匹配合并模块得到的第二系列停靠点,利用回归模型预测出可能的装卸货停靠次数;
聚合模块,用于对所述匹配合并模块得到的第二系列停靠点进行聚类运算得到多个聚类中心集合,所述聚类中心集合的数量不小于所述可能的装卸货停靠次数;
匹配模块,用于将所述绘制模块绘制的曲线图与所述聚类模块得到的聚类中心集合进行匹配得到装卸货停靠点;
运距计算模块,用于根据所述匹配模块得到的装卸货停靠点计算货车的运距。
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G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
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