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公开(公告)号：CN113569977B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110896262.0
申请日：2021-08-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的出行目的识别方法，将信令数据进行地图匹配后，从停留点的识别出发，基于ST‑DBSCAN时空密度聚类算法并结合启发式算法进行停留点识别。依靠具有标签的用户手机信令数据挖掘时空聚类算法的参数，同时考虑了出行者的速度特征，提高了停留点识别的精细度。通过特征提取获得用户出行的轨迹时空特征、个人属性和交通设施建成环境特性，将特征抽象为节点。通过基于约束的贝叶斯网络结构学习算法获取有向弧，初步完成贝叶斯网络建模，以出行目的和通勤特性为演绎推理对象，通过基于规则启发式的建模方法完善贝叶斯网络概率模型。进行出行目的识别时，通过用户的手机信令数据获取出行特征，即可得到出行者出行目的概率结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114996544B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210448342.4
申请日：2022-04-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/906 , G06F16/29 , G01C21/30 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据和Mix‑Markov模型的出行路径提取方法。首先对手机信令数据进行“降噪”预处理，结合基于时空信息的DBSCAN聚类算法，确定有效轨迹点；然后根据隐马尔可夫模型分析待匹配点与候选点之间的空间关系，建立发射概率向量与转移概率矩阵；最后根据维特比算法获取最优路径，即得到地图匹配结果，完成手机用户的出行路径提取。本发明在进行用户轨迹数据地图匹配时，仅需要输入用户的轨迹数据获取用户出行路径，计算速度快，匹配结果准确，为用户出行特征的分析提供了充分的研究数据。
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公开(公告)号：CN114996544A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210448342.4
申请日：2022-04-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/906 , G06F16/29 , G01C21/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据和Mix‑Markov模型的出行路径提取方法。首先对手机信令数据进行“降噪”预处理，结合基于时空信息的DBSCAN聚类算法，确定有效轨迹点；然后根据隐马尔可夫模型分析待匹配点与候选点之间的空间关系，建立发射概率向量与转移概率矩阵；最后根据维特比算法获取最优路径，即得到地图匹配结果，完成手机用户的出行路径提取。本发明在进行用户轨迹数据地图匹配时，仅需要输入用户的轨迹数据获取用户出行路径，计算速度快，匹配结果准确，为用户出行特征的分析提供了充分的研究数据。
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公开(公告)号：CN117787688A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311650449.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开一种国省干线道路交通事故风险预测方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法，首先，本发明在对数据进行预处理和时空划分的基础上，从人员、车辆、道路、环境四个角度提取交通事故风险特征；接着，构建经济指标划分交通事故类型，通过交通事故数量、事故发生率、事故危害性构建干线道路交通风险指标；然后，基于贝叶斯网络模型，通过结构学习算法初步获得交通风险预测模型结构，结合既有知识进行模型结构优化；最后，通过真实数据训练模型并对模型进行评价。该发明以交通管理部门易获取的数据作为数据源，应用可解释性强的贝叶斯网络模型，无需大量训练数据，实现了在检测设备不健全条件下的国省干线道路交通风险预测。
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公开(公告)号：CN115809378A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211623619.9
申请日：2022-12-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/906
Abstract: 本发明基于手机信令数据对居民就医出行行为进行识别，从医疗设施的均衡可达性出发，设计医疗设施短缺区识别及布局优化方法。依靠带有标签的手机信令数据识别就医出行人群，分析就医人群及其出行相关特征，在此基础上结合多源数据对现有医疗设施进行多交通方式的可达性测度。通过识别医疗短缺区、确定候选医疗设施点，结合最小化阻抗模型和最小设施点模型为医疗公共服务设施布局优化提供决策依据。该方法可以为相关部门实现医疗服务设施布局均衡性评价与优化研究提供新思路和新方法，为城市民众享受均等的基本医疗服务提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113569977A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110896262.0
申请日：2021-08-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令数据的出行目的识别方法，将信令数据进行地图匹配后，从停留点的识别出发，基于ST‑DBSCAN时空密度聚类算法并结合启发式算法进行停留点识别。依靠具有标签的用户手机信令数据挖掘时空聚类算法的参数，同时考虑了出行者的速度特征，提高了停留点识别的精细度。通过特征提取获得用户出行的轨迹时空特征、个人属性和交通设施建成环境特性，将特征抽象为节点。通过基于约束的贝叶斯网络结构学习算法获取有向弧，初步完成贝叶斯网络建模，以出行目的和通勤特性为演绎推理对象，通过基于规则启发式的建模方法完善贝叶斯网络概率模型。进行出行目的识别时，通过用户的手机信令数据获取出行特征，即可得到出行者出行目的概率结果。
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