(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211401497.9 (22)申请日 2022.11.09 (71)申请人 湖南省交通科 学研究院有限公司 地址 410000 湖南省长 沙市芙蓉中路三段 472号 (72)发明人 朱全军　欧阳亚心 　肖向良　陈康　 郭湘　杨康　戴一萌　胡瑾　 (74)专利代理 机构 长沙知行亦创知识产权代理 事务所(普通 合伙) 43240 专利代理师 卢亚红 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) (54)发明名称 基于货车行驶轨迹的典型行业物流分析方 法及系统 (57)摘要 本发明提供了基于货车行驶轨迹的典型行 业物流分析方法及系统， 包括如下步骤： 获取所 有载货货车的轨迹数据集； 获取每个载货货车的 完整出行链； 获取目标地区内典型行业对应的头 部企业的企业空间位置信息和企业预设物流辐 射范围值， 根据企业空间位置信息和企业预设物 流辐射范围值确定每一个头部企业的货运空间 关联位置 范围； 确定重货运输起点和重货运输终 点； 融合重货运输起点、 重货运输终点以及货运 空间关联位置范围， 根据重货运输起点和重货运 输终点在货运空间关联位置范围的出现频数确 定典型行业在目标地区内的实际物 流强度。 本发 明的基于货车行驶轨迹的典型行业物流分析方 法， 实现了确定典型行业在所述目标地区内的实 际物流强度。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 115456485 A 2022.12.09 CN 115456485 A 1.一种基于货车 行驶轨迹的典型 行业物流分析 方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S10， 获取目标地区内且处于历史目标时间段的具有预设载重的所有载货货车的轨迹 数据集； S20， 对所述轨迹数据集进行数据清洗和数据处理， 获取每个所述载货货车的完整出行 链， 所述完整出 行链具有出 行链起点和出行链终点； S30， 获取所述目标地区内典型行业对应的头部企业的企业空间位置信息和企业预设 物流辐射范围值， 根据所述 企业空间位置信息和所述 企业预设物流辐射范围值确定每一个 所述头部企业的货运空间关联位置范围， 所有的所述头部企业的货运空间关联位置范围的 数据集合组成所述典型 行业对应的所述头 部企业的货运空间关联位置范围数据集； S40， 确定空间位置在所述货运空间关联位置范围数据集内的所述出行链起点为重货 运输起点， 确定空间位置在所述货运空间关联位置范围数据集内的所述出行链终点为重货 运输终点； S50， 融合所述重货运输起点、 所述重货运输终点以及所述货运空间关联位置范围， 根 据所述重货运输起点和所述重货运输终点在所述货运空间关联位置范围的出现频数确定 所述典型 行业在所述目标地区内的实际物流强度。 2.根据权利要求1所述的一种基于货车行驶轨迹的典型行业物流分析方法， 其特征在 于， 还包括步骤： S60， 获取处于所述目标地区内的研究区域， 获取所述研究区域内的各个交通设施节点 的节点空间位置标准信息， 所有的所述节点空间位置标准信息的数据集合组成节点空间位 置标准信息数据集； S70， 采用公式  计算任意的所述交通设施节点i 对应的节点物流强度 ， 其中， i点为所述交通设施节点的位置点， o点为所述重货运输起 点， d点为所述重货运输终点， 所述重货运输起点和所述重货运输终点组成运行轨迹为 的所述载货货车记为 ， 所述运行轨迹为 的所述载货货车 的集合记为 ， 为 所述运行轨迹为 （i， d） 的所述载货货车， 所述运行轨迹为 （i， d） 的所述载货货车集合记为 ， 为所述运行轨迹为 （o， i） 的所述载货货车， 所述运行轨迹为 （o， i） 的所述载货货车 集合记为 ， 所述运行轨迹为 的所述载货货车的最大承载载重记为 ， r为所述载 货货车的平均载重率。 3.根据权利要求2所述的一种基于货车行驶轨迹的典型行业物流分析方法， 其特征在 于， 步骤S6 0具体包括： 获取处于所述目标地 区内的研究区域， 获取所述研究区域内的各个交通设施节点的节 点空间位置初始信息； 对所述节点空间位置初始信息进行数据清洗和数据处理从所述节点空间位置初始信 息中确定节点空间位置标准信息， 所述节点空间位置标准信息包括包括每一个所述交通设 施节点对应的节点唯一标识、 节点类别、 节点等级、 节点经纬度， 所有的所述节点空间位置 标准信息的数据集 合组成节点空间位置标准信息数据集。 4.根据权利要求1所述的一种基于货车行驶轨迹的典型行业物流分析方法， 其特征在权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115456485 A 2于， 还包括步骤： S80， 获取处于所述目标地区内的各目标行政区内所述重货运输起点的出现频数， 确定 所述典型 行业对应的货物运输的主 要流出区域 集合 （ ） ； S90， 获取处于所述目标地区内的各目标行政区的所述重货运输终点的出现频数， 确定 所述典型 行业对应的货物运输的主 要流入区域 集合 （ ） ； 遍历所述主要流出区域集合 （ ） 和所述主要流入区域集合 （ ） ， 获取所述目标行政 区的层级的所有货物运输流入流出组合 （ ） ， 其中， 为货物运输的流出集合， 为货物运输的流入集 合， ， 。 5.根据权利要求4所述的一种基于货车行驶轨迹的典型行业物流分析方法， 其特征在 于， 还包括步骤： 采用公式 计算获取所述典型行业对应的所述头部企业的日均 货运行为频 数， 其中， 为从 至 货物运输行为的货车集合， 为 集合中的第k辆货车， 为 集合中的第k辆货车在所述历史目标研究时间段内完成从 至 货物运输行为的 频数， t为所述载货 货车的运行轨 迹跨越的天数。 6.根据权利要求4所述的一种基于货车行驶轨迹的典型行业物流分析方法， 其特征在 于， 还包括步骤： 采用公式 计算获取其中一个所述载货货车的运行轨迹对应的日均 货物运输量M， 其中， 为从 至 货物运输行为的货车集合， 为 集合中的第k辆 货车， 为 集合中的第k辆货车在所述历史目标研究时间段内完成从 至 货物运 输行为的频数， t为所述载货货车的所述运行轨迹跨越的天数， 为所述载货货车的最大 载重量， r为载货 货车的平均载重率。 7.根据权利要求1所述的一种基于货车行驶轨迹的典型行业物流分析方法， 其特征在 于， 所述步骤S30具体包括： 获取所述目标地区内的企业数据信 息， 所述企业数据信 息包括企业名称、 企业类型、 企 业注册资金、 企业 地址信息以及企业经 营范围； 根据所述企业经 营范围确定与所述典型 行业关联的企业 为拟定企业； 基于所述企业注册资金采用一维K ‑means算法将所述拟定企业按规模分类， 从所述拟 定企业中确定与所述典型 行业关联的头 部企业； 将所述头部企业的企业数据信 息融合至地理地图兴趣数据， 获取所述头部企业的厂房 空间面域数据， 通过 所述厂房空间面 域数据确定所述头 部企业的企业空间位置信息； 根据所述企业空间位置信息和所述企业预设物流辐射范围值确定每一个所述头部企 业的货运空间关联位置范围， 所有的所述头部企业的货运空间关联位置范围的数据集合组 成所述典型 行业对应的所述头 部企业的货运空间关联位置范围数据集。 8.根据权利要求1所述的一种基于货车行驶轨迹的典型行业物流分析方法， 其特征在 于，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115456485 A 3