公开(公告)号：CN114912689A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210552848.X

申请日：2022-05-21

Applicant: 华设设计集团股份有限公司

Inventor： 陈爱伟 ,  万剑 ,  陈玉飞 ,  党倩 ,  马宇飞 ,  杨羚 ,  谢斌

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F16/215 ,  G06F16/22 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/248 ,  G06F16/29 ,  G06K9/62 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法及系统，预测方法包括：对车辆的卫星导航定位数据进行预处理，剔除含信息不完整、错误、离散的异常数据；基于经停特征对车辆停止点进行识别，根据时间序列特征提取行程起终点经纬度和连续路径信息，并提取最近5个行程的行驶平均速度、行驶里程等特征；对地图数据进行网格化处理并建立空间索引，基于起终点信息快速匹配提取行程的起终点网格索引号；将样本行程特征作为输入，基于XGBOOST构建车辆行驶目的地预测模型，预测车辆的行驶目的地网格索引号。本发明通过对地理空间信息的网格化处理，有效解决了目的地定量表达问题，能够实现超限车辆行驶目的地的准确预测。

公开(公告)号：CN114912689B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202210552848.X

申请日：2022-05-21

Applicant: 华设设计集团股份有限公司

Inventor： 陈爱伟 ,  万剑 ,  陈玉飞 ,  党倩 ,  马宇飞 ,  杨羚 ,  谢斌

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20 ,  G06Q50/40 ,  G08G1/01 ,  G06F16/215 ,  G06F16/22 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/248 ,  G06F16/29 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于地图网格索引和XGBOOST的超限车辆目的地预测方法及系统，预测方法包括：对车辆的卫星导航定位数据进行预处理，剔除含信息不完整、错误、离散的异常数据；基于经停特征对车辆停止点进行识别，根据时间序列特征提取行程起终点经纬度和连续路径信息，并提取最近5个行程的行驶平均速度、行驶里程等特征；对地图数据进行网格化处理并建立空间索引，基于起终点信息快速匹配提取行程的起终点网格索引号；将样本行程特征作为输入，基于XGBOOST构建车辆行驶目的地预测模型，预测车辆的行驶目的地网格索引号。本发明通过对地理空间信息的网格化处理，有效解决了目的地定量表达问题，能够实现超限车辆行驶目的地的准确预测。

公开(公告)号：CN118551300A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202310155914.4

申请日：2023-02-23

Applicant: 华设设计集团股份有限公司

Inventor： 万剑 ,  程亚星 ,  杨佩云 ,  党倩 ,  陈玉飞 ,  张文波 ,  黄凯 ,  刘志远

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/232 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q50/40

Abstract: 本发明公开了一种基于聚类和分类的异常订单辨识方法，首先对获取的订单数据进行预处理并进行特征提取，之后进行多维DBSCAN聚类，初步筛选出与出租车群体运动总体行为相偏离的异常行为，并对聚类中划分出的正常簇进行隔离森林异常检测筛选异常值来增补聚类的异常簇中的异常点，最后利用XGboost模型对聚类结果数据进行训练，并基于此模型确定异常簇中的订单数据SHAP值，之后基于异常簇订单数据的特征参数与SHAP值，完成异常订单的辨识。本发明的异常订单辨识基于聚类和隔离森林算法进行双重异常检测，提高对异常订单识别的检测率，并基于XGboost模型和SHAP值对异常数据打标签，提供对这些行为的解释，有助于对异常情况进行分析和管理。