一种基于社交数据的区域高速路网车流状态分析方法与流程

技术特征：

1.一种基于社交网络的区域高速路网车流状态分析方法，包括如下步骤：

步骤一：采集基于地理位置的社交网络发布的信息，所述信息包括地理位置、时间信息、文字信息；

步骤二：将采集到的信息进行清洗和挖掘，剔除无效和错误数据，并通过聚类方法得到用户节假日和非节假日的出行OD点；

运用聚类算法获得用户的居住地信息与可能出行地的信息，用到K-means聚类算法，其过程为：

(1)采集到的第i个数据定义为向量x_i＝(x_i1，x_i2，x_i3，x_i4)。

其中，其中x_i1表示第i个点的经度，x_i2表示第i个点的纬度，x_i3表示第i个点的时间，x_i4表示第i个点所对应的微博内容；

(2)聚类得到用户的OD点。定义某一个节假日集的第k个地点聚类中心为：

其中，n表示点的总数；

然后定义第i个点x_i与第k个聚类中心μ_k之间的距离为：

D_ik＝(x_i-μ_k)^T(x_i-μ_k)

计算步骤包括：先随机初始化聚类均值μ₁、μ₂、μ₃；对每个点x_i都找到使D_ik最小的k，将i点聚到该中心，并设置该分配系数z_ik＝1；如果所有的z_ik与上一次迭代没有变化，则停止聚类，输出μ₁、μ₂、μ₃；否则按照①式更新μ₁、μ₂、μ₃；

并用同样的方法得到非节假日集的一个聚类中心ρ₁。

(3)当μ₁、μ₂、μ₃、ρ₁属于不同地方，认为该用户在节假日期间存在出行行为，将其确定为下一步研究对象。

(4)对该对象的微博内容进行挖掘，将高速公路出行相关的语句字典中内容作为关键字，判断用户是否选择高速公路作为出行路径，若是，则将其确定为研究的目标用户；并统计得到目标用户的总数N；

步骤三：通过统计方法，预测得到节假日期间高速公路的车流量；

所述步骤三中，根据上步确定的目标用户的用户居住地和预测的目的地，定义表示节假日期间第i个城市到第j个城市之间的车流量，表示节假日期间第j个城市到第i个城市之间的车流量。并根据步骤二统计出的目标用户的总数N，定义节假日高速公路微博用户出行率矩阵：

当某区域在节假日期间的高速公路总车流量为W时，则该区域高速路网各路段在节假日期间的车流量为

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述社交网络包括新浪微博。