[发明专利]伪码信令数据预处理与出行链识别方法

权利要求书

1.伪码信令数据预处理与出行链识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

计算记录间隔时间、距离交通特征参数，进行冗余信令记录合并与异常记录剔除；

根据乒乓效应记录时间、距离、方向参数特征，设定阈值，有效识别乒乓记录并删除；

计算用户驻留质心，设定出行发生的时间、空间阈值，识别出行开始记录点；

所述驻留质心及识别出行开始记录点通过如下步骤进行：进行所研究城市居民出行特征调研，获得最小出行距离阈值D_min，其中最小出行距离为最大质心半径；按照各用户时间序列依次过滤信令记录，第1个记录点默认为质心点：

其中为质心，P_i为各用户时间序记录点，其中i＝0,1,…,n；依次计算后续记录点到质心中心点距离d_i：

若距离d_i＝D_min，则质心加入新点：

若距离d_iD_min，则出行开始：

P_origin＝P_i-1

其中P_origin为出行开始点，依次记录出行开始位置、时间；

设定用户驻留时间、空间阈值，识别出行结束记录点，完成一次完整出行的识别；

所述乒乓效应记录通过如下步骤识别，提出通过信令记录分组与分析组间闭环进而识别乒乓效应记录的算法：

a.将按时间排序后的时间序列数据中，相邻、相同经纬度的记录归为同组：

原始记录位置：xy_a,xy_a,xy_b,xy_b,…,xy_a,xy_a,xy_a,…

分组结果：

其中，xy_i为经纬度位置组合，为所分位置组；

b.寻找经纬度位置组形成的位置闭环，所述闭环为两个位置组闭环或多位置组闭环：

xy_A1＝xy_A2＝xy_a

空间位置相同，则形成位置闭环；

c.计算形成一个完整闭环的时间间隔，闭环内各位置组最远空间距离，以及闭环内各位置点改变的方向角：

△t＝t_A2-start-t_A1-end

其中△α_i＝α_i-α_i-1

其中△t为形成闭环时间间隔，t_A2-start为A₂组开始时间，t_A1-end为A₁组结束时间；△d_max为闭环内各组最远空间距离，d_xy为计算组间距离函数，△α_i为两次记录方向改变夹角，α_i为当前方向与正北向夹角,p为方向改变角为钝角的比例，n_△α90°为方向改变角为钝角的总个数，n_total为方向改变角总个数；

d.根据特定城市居民出行特征调研，设定时间与空间阈值及方向改变夹角为钝角的比例阈值，将小于时间、空间阈值及超过比例阈值的闭环组记录删除。

2.根据权利要求1所述的伪码信令数据预处理与出行链识别方法，其特征在于：所述冗余信令记录与异常记录通过如下步骤识别：将各独立用户一天内的信令记录按照时间序列进行排序；依次计算同一用户相邻记录时间差与空间距离，进而计算用户移动速度＝空间距离/时间差；将短时间间隔内空间位置不变的冗余记录进行合并；将用户移动速度超过城市限速的异常记录进行剔除。

3.根据权利要求2所述的伪码信令数据预处理与出行链识别方法，其特征在于：所述出行结束记录点通过如下步骤识别：所研究城市居民出行特征调研，获得划分两次出行最小驻留时间阈值T_min；已知当前用户处于出行状态，按照时间序列顺序依次过滤后续信令记录，计算当前记录与前一条记录空间距离△d，间隔时间△t：

△d_i＝f_d(P_i-1,P_i)

△t_i＝f_t(P_i-1,P_i)

若△d_iD_min，则出行继续；

若△d_i＝D_min且△t_i＝T_min，则出行结束：

P_destination＝P_i-1

开始计算下一个质心：

其中P_destination为出行结束记录点，依次记录出行结束位置、时间；

循环以上过程，则可获得各用户完整的出行链。