申请/专利权人：广州工程技术职业学院

申请日：2023-08-28

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117119384B

主分类号：H04W4/029

分类号：H04W4/029;H04W4/40;G06N3/006;G06F18/23213

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.12.12#实质审查的生效;2023.11.24#公开

摘要：本发明公开了一种出行热点提取方法、系统、设备及存储介质，其技术方案要点是：获取原始轨迹数据进行预处理得到轨迹数据集；执行多次根据预设簇数将轨迹数据集随机划分成多个簇，初始化粒子，然后得到各个簇对应的第一粒子群，将各个第一粒子群中适应度值最高的粒子作为对应的第一聚类中心；更新各个粒子的速度和位置，得到对应的第二粒子群；结合各个第二粒子群对轨迹数据集做K均值优化得到对应的第二聚类中心；在所有的第二聚类中心与对应的第一聚类中心不同的情况下更新第一聚类中心，在所有的第二聚类中心与对应的第一聚类中心相同的情况下将所有的第二聚类中心作为出行热点，有效避免了陷入局部最优，提高了聚类算法的准确性和收敛速度。

主权项：1.出行热点提取方法，其特征在于，包括：步骤1、获取原始轨迹数据，对所述原始轨迹数据进行数据处理和分割得到对应的轨迹数据集；所述对所述原始轨迹数据进行数据处理和分割得到对应的轨迹数据集，包括：对所述原始轨迹数据进行数据清洗得到有效轨迹数据，对所述有效轨迹数据进行数据标准化得到标准化数据，根据预设分割标识对所述标准化数据进行分割得到对应的轨迹数据集；步骤2、根据预设簇数将所述轨迹数据集随机划分成多个簇，在各个所述簇中随机选取一数据点的位置作为该簇对应的粒子的初始位置，计算各个粒子的适应度值，为各个粒子随机分配初始速度；所述计算各个粒子的适应度值包括：根据适应度函数计算各个粒子的适应度值，所述适应度函数根据轨迹数据集的不同定义不同的函数；步骤3、将步骤2执行多次，得到各个簇对应的第一粒子群，将各个所述第一粒子群中适应度值最高的粒子作为对应的第一聚类中心；步骤4、根据各个所述第一粒子群中粒子的适应度值更新各个粒子的速度和位置，得到对应的第二粒子群；步骤5、结合各个所述第二粒子群对轨迹数据集做K均值优化得到对应的第二聚类中心；步骤6、判断所有的第二聚类中心与对应的第一聚类中心是否相同，若是，则执行步骤7、若否，则将所述第二聚类中心作为第一聚类中心，将所述第二粒子群作为第一粒子群，重新计算各个粒子的适应度值，并执行步骤4；步骤7、将所有的第二聚类中心作为出行热点；所述根据各个所述第一粒子群中粒子的适应度值更新各个粒子的速度和位置，得到对应的第二粒子群，包括：步骤41、根据各个粒子的适应度值与其经历过的适应度值，确定各个粒子的个体最优解；步骤42、根据各个所述第一粒子群中的所有粒子的个体最优解，确定各个第一粒子群的全局最优解；步骤43、根据粒子速度更新公式和粒子位置更新公式更新各个所述粒子的速度，所述粒子速度更新公式为： 其中，v′id为第i个粒子在第d个维度上更新后的速度分量，为压缩因子，vid为第i个粒子在第d个维度上当前的速度分量，xid为第i个粒子在第d个维度上当前的位置分量，w为惯性权重，pid为第i个粒子的个体最优解，pgd为第i个粒子对应的第一粒子群的全局最优解，c1为第一加速系数，c2为第二加速系数，rand为值在[0，1]之间的随机数；所述粒子位置更新公式为：x′id＝xid+vid，其中，x′id为第i个粒子在第d个维度上更新后的位置分量，xid为第i个粒子在第d个维度上当前的位置分量，vid为第i个粒子在第d个维度上当前的速度分量；所述压缩因子的计算公式为： 其中，ρ为常数，ρ4；所述惯性权重w根据0.9向0.4线性减小的变化进行取值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州工程技术职业学院 出行热点提取方法、系统、设备及存储介质

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