[发明专利]一种基于网约车检索请求数据的交通小区划分方法

摘要

本发明公开了一种基于网约车检索请求数据的交通小区划分方法，该方法基于每次出行具有唯一确定出行目的的理论，利用网约车检索请求数据的可存储性，考虑同一订单中被检索请求过的下客地点之间存在同质性，基于栅格化，应用改进的K‑means++算法，通过大量真实客观的网约车检索请求数据划分交通小区。本发明能够更加合理的划分交通小区，使得交通小区之间的差异性最大，而交通小区内部保持高同质性。

主权项

1.一种基于网约车检索请求数据的交通小区划分方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，确定待划分区域，获取待划分区域中的网约车订单检索请求数据和待划分区域的GIS地理数据；/n步骤2，从待划分区域中选择一矩形区域作为样本区域，获取样本区域中的网约车订单检索请求数据和样本区域的GIS地理数据，选取不同尺寸的正方形网格，将样本区域在每种尺寸下进行网格分割，并对网格按照从左往右、从上至下的顺序依次编号，对于每种尺寸的分割，均进行步骤3-步骤4；/n步骤3，提取每条网约车订单检索请求数据的下客地点，将下客地点匹配至其所在网格，定义下客地点所在网格范围为该下客地点的同质性区域，同时定义同一订单中所有被检索请求过的下客地点为高同质性关联地点；/n步骤4，提取每条网约车订单对应的同质性区域的编号，利用组合原理，确定每条网约车订单对应的所有同质性区域的两两组合情况，根据所有网约车订单，统计所有网格两两组合的频数，并进一步计算两两网格之间的同质性指数；/n步骤5，利用改进的K-means++算法对网格进行聚类，从而得到样本区域在每种尺寸下的划分效果，比较每种尺寸下的划分效果，将最佳划分效果对应的尺寸作为待划分区域的分割尺寸并对待划分区域进行分割；/n步骤6，对待划分区域分割后得到的网格按照从左往右、从上至下的顺序依次编号，并进行步骤3-步骤4的操作，利用改进的K-means++算法对网格进行聚类，从而得到待划分区域的交通小区划分，其中，改进的K-means++算法根据网格与聚类中心之间的相似度对网格进行聚类。/n