专利汇可以提供一种基于大数据挖掘的空载出租车辅助系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 大数据 挖掘的空载出租车辅助系统,包括:出租车 数据采集 模 块 ,用于收集出租车大数据; 数据处理 模块,用于对采集的出租车数据进行数据预处理后,将路网网格化,计算所有网格在每个时间段的载客能 力 和载客概率,并转换为载客数量;载客热点预测模块,用于根据历史载客数量数据预测下一个时间段的载客热点;空载出租车巡游路径推荐模块,用于根据建立的空载出租车路径优化模型和载客热点,推荐巡游路径。本发明利用大数据,预测未来一段时间的载客热点区域,为空载出租车巡游路径推荐做准备,然后根据巡游成本最低化原则,为空载出租车推荐一条经过较多载客热点区域的通畅巡游路径。,下面是一种基于大数据挖掘的空载出租车辅助系统专利的具体信息内容。
1.一种基于大数据挖掘的空载出租车辅助系统,其特征在于,包括:
出租车数据采集模块,用于收集出租车大数据,所述出租车大数据包括车辆ID、车辆所处位置经纬度、车辆载客状态、车辆行驶速度信息;其中,车辆载客状态表示为:上车时间和载客状态或者下车时间和空载状态;
数据处理模块,用于对采集的出租车数据进行数据预处理后,将路网网格化,计算所有网格在每个时间段的载客能力和载客概率,并转换为载客数量;
载客热点预测模块,用于根据历史载客数量数据预测下一个时间段的载客热点;
空载出租车巡游路径推荐模块,用于根据建立的空载出租车路径优化模型和载客热点,生成用于向空载出租车推荐的巡游路径;
所述空载出租车路径优化模型具体如下:
空载出租车路径优化模型的目标函数如下:
其中:N为空载车巡游起点网格与载客热点网格集合;α为交通阻碍系数; 为车Tk从起始点网格i到最终载客热点网格j的期望距离;S为一辆车的固定成本,K为所有出租车的数量,C为出租车单位距离的运输成本。
2.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘的空载出租车辅助系统,其特征在于,所述数据处理模块中,路网网格化是对现有路网进行网格划分,划分的原则为满足一个网格内仅有一条机动车道路。
3.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘的空载出租车辅助系统,其特征在于,所述数据处理模块中,时间段划分是以单位时间为周期,顺序划分时间段,所述时间段周期根据路网区域内出租车平均接客间隔时间确定。
4.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘的空载出租车辅助系统,其特征在于,所述载客热点预测模块中,历史载客数量数据为预测时段前一时间段的出租车载客数量以及前一天、前一周同时段的出租车载客数量数据。
5.根据权利要求4所述的基于大数据挖掘的空载出租车辅助系统,其特征在于,所述载客热点预测模块中,将历史载客数量数据作为预测数据,设立三层卷积层的卷积神经网络,提取局部特征,输出路网网格的预测出租车载客数量。
6.根据权利要求5所述的基于大数据挖掘的空载出租车辅助系统,其特征在于,所述卷积神经网络包括输入层、三层卷积层和输出层,数据输入为三维矩阵,其中包含经纬度水平的网格划分以及时间维度的时间段间隔,其中第一层卷积层包含5个3*3大小的卷积核,第二层包含10个5*5大小的卷积核,第三次包含5个3*3大小的卷积核。
7.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘的空载出租车辅助系统,其特征在于,所述空载出租车路径优化模型约束条件采用以下条件中的一个或多个:
网格载客能力约束:每个网格可能经过的空载出租车车的数量不大于该网格的载客能力;
潜在收益网格约束:各载客热点网格的载客能力之和大于空载出租车数量;
距离约束:期望距离不大于城市出租车平均空载巡游时间和出租车平均时速之积。
8.根据权利要求1所述的基于大数据挖掘的空载出租车辅助系统,其特征在于,所述交通阻碍系数的取值如下:
α=1,道路通畅
α=1.3,道路拥挤
α=1.7,道路堵塞。
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