[发明专利]一种基于主成分分析法的推荐上车点确定方法

权利要求书

1.一种基于主成分分析法的推荐上车点确定方法，包括如下步骤：

S1)获取乘客和司机在不同上车点场景下的影响因素，并获取各个影响因素对应变量的原始数据；

S2)对每个变量的原始数据进行标准化处理；

S3)计算每个变量的相关系数矩阵R；

S4)计算特征值和特征向量，选择m个主成分，计算综合评价值；

S5)对m个主成分进行加权求和，即得最终评价值，权数为每个主成分的方差贡献率；通过比较各个上车点的综合评价值，最终选取综合评价值最高的上车点作为推荐上车点。

2.如权利要求1所述的一种基于主成分分析法的推荐上车点确定方法，其特征在于，所述步骤S1)中的影响因素包括：

a、每个上车点乘客自己使用的周频率、月频率；

b、每个上车点区域其他乘客使用的周频率、月频率；

c、不同时段下区域内所有乘客上车点使用的周频率、月频率；

d、该区域内所有上车点投诉的周频率、月频率；

e、当前时刻如果区域周边的车辆大于预设阈值，不同历史上车点对应司机的行驶距离；

f、乘客前往上车点的步行距离。

3.如权利要求1所述的一种基于主成分分析法的推荐上车点确定方法，其特征在于，所述步骤S2)包括：

S21)对原始数据的标准化采集p维随机向量x＝(X₁,X₂,...,X_p)^T，T表示的转置矩阵；

S22)获取n个样本x_i＝(x_i1,x_i2,...,x_ip)^T，构造样本阵，i＝1,2,…,n，n＞p；

S23)对样本阵进行如下标准化变换：

其中得标准化阵Z。

4.如权利要求3所述的一种基于主成分分析法的推荐上车点确定方法，其特征在于，所述步骤S3)对标准化阵Z按如下方式求相关系数矩阵R：

其中,

5.如权利要求4所述的一种基于主成分分析法的推荐上车点确定方法，其特征在于，所述步骤S4)包括：

S41)解样本相关系数矩阵R的特征方程得p个特征根；

S42)相关矩阵R的特征根就等于对应的主成分的方差，其大小反映了第i个主成分所包含原始数据全部信息的比重，对应各主成分贡献的大小；定义第i个主成分的方差贡献率为累计方差贡献率为

S43)按确定m值，并对每个λ_j,解方程组R_b＝λ_jb得单位特征向量作为标准化后的指标变量，j＝1,2,...,m；

S44)将标准化后的指标变量转换为主成分：

U₁称为第一主成分,U₂称为第二主成分,…,U_p称为第p主成分。