專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于gps數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種交通行為研究領(lǐng)域的出租車(chē)出行行為分析方法，具體是一種基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法。
背景技術(shù)：
出租車(chē)是一種重要的城市交通工具，出租車(chē)的巡航行為分析是交通行為研究領(lǐng)域的一項(xiàng)重要課題。巡航行為指出租車(chē)在空載情況下尋找乘客時(shí)的運(yùn)行行為。目前我國(guó)大中城市的出租車(chē)已普遍安裝了車(chē)載GPS設(shè)備，這為巡航數(shù)據(jù)的采集提供了方便。借助網(wǎng)格技術(shù)和空間點(diǎn)建模分析手段對(duì)出租車(chē)GPS巡航數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，總結(jié)出租車(chē)的巡航行為特點(diǎn)，可以為優(yōu)化出租車(chē)的巡航路線、提高巡航效率，解決巡航導(dǎo)致的道路資源浪費(fèi)、燃油消耗和環(huán)境污染提供有效途徑。另外，基于GPS數(shù)據(jù)的出租車(chē)巡航點(diǎn)空間分析方法研究也可以為城市出租車(chē)服務(wù)區(qū)的位置設(shè)定以及電話叫車(chē)服務(wù)系統(tǒng)中出租車(chē)集散點(diǎn)的空間布局提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)工具，以提高出租車(chē)運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)水平，降低運(yùn)營(yíng)成本。目前國(guó)內(nèi)外應(yīng)用出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)的交通行為研究多數(shù)為路網(wǎng)交通量預(yù)測(cè)研究，對(duì)于出租車(chē)巡航行為的研究還較少，尤其國(guó)內(nèi)此方面的研究處于起步階段。在方法上主要借助交通仿真手段，對(duì)巡航策略的設(shè)置比較簡(jiǎn)單，即遵循司機(jī)的歷史載客點(diǎn)信息和路網(wǎng)信息。對(duì)于城市的用地、人口分布等對(duì)潛在的乘客乘車(chē)地點(diǎn)有影響的因素以及巡航點(diǎn)之間在空間上的相互吸引或排斥影響(也稱(chēng)為巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)影響)等因素，運(yùn)用交通仿真手段較難考慮。目前相關(guān)研究存在的局限性可總結(jié)如下:(I)沒(méi)有考慮城市用地屬性、人口分布、巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)性等因素對(duì)出租車(chē)巡航點(diǎn)選擇行為的影響；(2)缺乏應(yīng)用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行的出租車(chē)巡航策略的研究，無(wú)法驗(yàn)證所設(shè)置的巡航策略的有效性；(3)出租車(chē)巡航點(diǎn)與相關(guān)影響因素點(diǎn)的空間分布的相關(guān)性研究是獲得出租車(chē)巡航策略的基礎(chǔ)方法，是進(jìn)行出租車(chē)巡航行為交通仿真等相關(guān)研究的基礎(chǔ)，但此方面的研究目前還未得到重視。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提供一種進(jìn)行出租車(chē)巡航行為分析的方法，基于出租車(chē)行駛軌跡GPS數(shù)據(jù)，識(shí)別巡航點(diǎn)、載客點(diǎn)，生成代表用地、人口、路網(wǎng)等因素的背景影響點(diǎn)數(shù)據(jù)，采用網(wǎng)格分析方法，分析巡航點(diǎn)的空間分布特征，建立零膨脹負(fù)二項(xiàng)模型(Zero-1nflated Negative binomial, ZINB),分析用地、人口、路網(wǎng)等背景信息、司機(jī)的歷史載客點(diǎn)信息以及巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)性對(duì)巡航點(diǎn)選擇行為的影響，分析出租車(chē)的巡航策略。本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案得以實(shí)現(xiàn)的，參照?qǐng)D1，本發(fā)明至少包括以下步驟:第一步、獲取GPS數(shù)據(jù)獲取出租車(chē)行駛軌跡GPS數(shù)據(jù)，選擇任意兩個(gè)連續(xù)工作日的數(shù)據(jù)作為待研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；
第二步、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式將基于GPS的地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為大地坐標(biāo)數(shù)據(jù)；第三步、篩選數(shù)據(jù)設(shè)定數(shù)據(jù)篩選原則，進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選和清理；第四步、劃分網(wǎng)格將研究區(qū)域劃分為若干正方形網(wǎng)格，網(wǎng)格邊長(zhǎng)用以下公式計(jì)算:a = ^lAI Q其中a為網(wǎng)格邊長(zhǎng)，A為研究區(qū)域面積，Q為平均每臺(tái)車(chē)每日的GPS行駛軌跡點(diǎn)個(gè)數(shù)；第五步、篩選網(wǎng)格核查研究區(qū)域的整體用地屬性，識(shí)別湖泊、公園等出租車(chē)無(wú)法駛?cè)雲(yún)^(qū)域所在的網(wǎng)格，從網(wǎng)格圖中去除這些網(wǎng)格，僅保留有效網(wǎng)格；第六步、生成巡航點(diǎn)數(shù)據(jù)和載客點(diǎn)數(shù)據(jù)篩選出GPS數(shù)據(jù)中載客狀態(tài)為O (即空載)的數(shù)據(jù)，生成巡航點(diǎn)數(shù)據(jù)。篩選出GPS數(shù)據(jù)中載客狀態(tài)由O變?yōu)镮的數(shù)據(jù)，生成載客點(diǎn)數(shù)據(jù)；第七步、生成背景點(diǎn)數(shù)據(jù)

搜集有關(guān)城市用地密度、路網(wǎng)布局、人口分布等背景信息，生成背景點(diǎn)數(shù)據(jù)；第八步、生成網(wǎng)格數(shù)據(jù)將巡航點(diǎn)數(shù)據(jù)、載客點(diǎn)數(shù)據(jù)和背景點(diǎn)數(shù)據(jù)投射到網(wǎng)格中，計(jì)算研究區(qū)域內(nèi)每一網(wǎng)格的如下數(shù)據(jù)項(xiàng):后一日全部車(chē)輛的巡航點(diǎn)數(shù)之和、前一日全部車(chē)輛的載客點(diǎn)數(shù)之和、背景點(diǎn)數(shù)，生成在列方向包括這三項(xiàng)數(shù)據(jù)、在行方向的記錄條數(shù)為區(qū)域有效網(wǎng)格總數(shù)的網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫(kù)；第九步、計(jì)算巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)影響值對(duì)于任意網(wǎng)格(記為網(wǎng)格i)，計(jì)算除網(wǎng)格i外其他所有網(wǎng)格(記為『)的巡航點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)格i巡航點(diǎn)的空間影響值，即巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)影響值，計(jì)算方法為:Wi = Di.Tt其中，Wi為其他網(wǎng)格中巡航點(diǎn)對(duì)網(wǎng)格i中巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)影響值，i=l…η，η為網(wǎng)格總數(shù)，T為由所有網(wǎng)格的巡航點(diǎn)數(shù)組成的向量，Di為其他所有網(wǎng)格對(duì)網(wǎng)格i影響的空間權(quán)重矩陣，由網(wǎng)格i與任意網(wǎng)格:/ (/el )之間的空間相關(guān)權(quán)重Dij組成，Dij由下式計(jì)算:
M 1l)=—
dU其中Clij為網(wǎng)格i與j之間的空間距離，i, j=l-n,網(wǎng)格i自身的空間自相關(guān)影響
值Dii為O。第十步、建立和標(biāo)定ZINB模型以任意網(wǎng)格i的巡航點(diǎn)數(shù)為應(yīng)變量，以網(wǎng)格i的背景點(diǎn)數(shù)、前一日的載客點(diǎn)數(shù)和巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)影響值為自變量，應(yīng)用網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫(kù)，建立Zero-1nflated Negativebinomial模型，進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定和檢驗(yàn)。第十一步、分析巡航策略
比較分析模型的參數(shù)標(biāo)定值，對(duì)比分析歷史載客點(diǎn)信息、背景信息、巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)性三個(gè)因素對(duì)巡航點(diǎn)空間分布的影響，總結(jié)出租車(chē)的巡航策略。所述的第三步中數(shù)據(jù)篩選原則為:I)核查各臺(tái)車(chē)的數(shù)據(jù)是否有缺項(xiàng)，選擇沒(méi)有缺項(xiàng)的車(chē)輛數(shù)據(jù)；2)確定待研究空間整體區(qū)域范圍，去除區(qū)域范圍外的數(shù)據(jù)；3)如果同一臺(tái)車(chē)連續(xù)2分鐘以上采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)均為同一經(jīng)緯度點(diǎn)，則去掉此經(jīng)緯度點(diǎn)2分鐘以外的記錄。所述的第七步背景點(diǎn)數(shù)據(jù)生成方法為:將出租車(chē)行駛軌跡GPS數(shù)據(jù)庫(kù)中各日所有車(chē)輛的載客點(diǎn)數(shù)據(jù)整合并投射到研究區(qū)域中，生成背景點(diǎn)數(shù)據(jù)，代表城市用地密度、路網(wǎng)布局和人口分布等背景因素對(duì)巡航行為的整體影響。所述的第十步中Zero-1nflated Negative binomial 模型由 Count 和 Zero 兩部分模型組成，其中主要應(yīng)用Count模型進(jìn)行巡航策略分析，Count模型的期望計(jì)數(shù)μ i按如下函數(shù)計(jì)算: 1g(Ui) = β + β LLi+ β YYi+ β wffi+ ε μ其中LdP Yi分別為網(wǎng)格i的背景點(diǎn)數(shù)和前一日的載客點(diǎn)數(shù)％為其他網(wǎng)格中巡航點(diǎn)對(duì)網(wǎng)格i中巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)影響值，也叫巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)性；T是由所有網(wǎng)格巡航點(diǎn)數(shù)組成的向量；β、β L> βγ和β w為待標(biāo)定參數(shù)，ε μ為隨機(jī)誤差。有益效果:與現(xiàn)有技術(shù)相比本發(fā)明的有益效果是:1.本發(fā)明所述的基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法不但考慮了出租車(chē)司機(jī)的歷史載客點(diǎn)信息，而且考慮了土地利用、人口、路網(wǎng)密度等背景因素以及巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)性對(duì)出租車(chē)巡航行為的影響；2.本發(fā)明所述的基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法應(yīng)用零膨脹負(fù)二項(xiàng)模型實(shí)現(xiàn)了出租車(chē)巡航點(diǎn)網(wǎng)格分布數(shù)據(jù)的擬合，解決了出租車(chē)巡航點(diǎn)空間分布聚集性強(qiáng)、大部分網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)記錄為O的問(wèn)題；3.本發(fā)明所述的基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法應(yīng)用網(wǎng)格分析技術(shù)化空間點(diǎn)數(shù)據(jù)為基于網(wǎng)格的點(diǎn)頻率數(shù)據(jù)，化空間點(diǎn)分析問(wèn)題為數(shù)據(jù)的模型擬合問(wèn)題，不但考慮了空間多平面間的相關(guān)關(guān)系，更實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用多條網(wǎng)格記錄進(jìn)行巡航策略擬合的目的。


圖1是本發(fā)明的總體流程圖；圖2是本發(fā)明的實(shí)施例中深圳市區(qū)域劃分和路網(wǎng)布局圖；圖3是本發(fā)明的背景點(diǎn)密度分布圖；圖4是本發(fā)明的網(wǎng)格、巡航點(diǎn)、載客點(diǎn)和背景點(diǎn)的示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)的描述:本發(fā)明對(duì)基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法中的相關(guān)概念說(shuō)明如下:1.巡航點(diǎn)的定義指出租車(chē)空載并尋找乘客時(shí)的行駛軌跡點(diǎn)。2.載客點(diǎn)的定義指出租車(chē)接到乘客時(shí)的軌跡點(diǎn)，也即其行駛狀態(tài)由空載變?yōu)闈M(mǎn)載時(shí)的軌跡點(diǎn)。3.歷史載客點(diǎn)信息
指出租車(chē)司機(jī)之前接到過(guò)乘客的地點(diǎn)信息，在本發(fā)明中用前一日的載客點(diǎn)分布表示 ο4.巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)性指在研究的空間區(qū)域范圍內(nèi)的巡航點(diǎn)自身的觀測(cè)數(shù)據(jù)之間存在的空間相關(guān)性，可以表現(xiàn)為空間上的相互吸引或排斥。具體指空間內(nèi)其他所有網(wǎng)格的巡航點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)格i巡航點(diǎn)數(shù)的影響值。例如司機(jī)如果愿意在網(wǎng)格i的周邊相鄰網(wǎng)格巡航則也愿意在網(wǎng)格i巡航，即周邊相鄰網(wǎng)格對(duì)網(wǎng)格i有正的空間自相關(guān)影響。一種基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法，至少包括以下步驟:第一步、獲取GPS數(shù)據(jù):獲取出租車(chē)行駛軌跡GPS數(shù)據(jù)，選擇任意兩個(gè)連續(xù)工作日的數(shù)據(jù)作為待研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。第二步、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式:將基于GPS的地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為大地坐標(biāo)數(shù)據(jù)；第三步、篩選數(shù)據(jù):設(shè)定數(shù)據(jù)篩選原則，進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選和清理；所述的數(shù)據(jù)篩選原則為:I)核查各臺(tái)車(chē)的數(shù)據(jù)是否有缺項(xiàng)，選擇沒(méi)有缺項(xiàng)的車(chē)輛數(shù)據(jù)；2)確定待研究空間整體區(qū)域范圍，去除區(qū)域范圍外的數(shù)據(jù)；3)如果同一臺(tái)車(chē)連續(xù)2分鐘以上采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)均為同一經(jīng)緯度點(diǎn)，則去掉此經(jīng)緯度點(diǎn)2分鐘以外的記錄；所述的數(shù)據(jù)項(xiàng)及數(shù)據(jù)示例見(jiàn)下表
權(quán)利要求
1.一種基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法，其特征在于，包括以下步驟: 第一步、獲取GPS數(shù)據(jù) 獲取出租車(chē)行駛軌跡GPS數(shù)據(jù)，選擇任意兩個(gè)連續(xù)工作日的數(shù)據(jù)作為待研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)； 第二步、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式 將基于GPS的地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為大地坐標(biāo)數(shù)據(jù)； 第三步、篩選數(shù)據(jù) 設(shè)定數(shù)據(jù)篩選原則，進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選和清理； 第四步、劃分網(wǎng)格 將研究區(qū)域劃分為若干正方形網(wǎng)格，網(wǎng)格邊長(zhǎng)用以下公式計(jì)算: a = sjlAI Q 其中a為網(wǎng)格邊長(zhǎng)，A為研究區(qū)域面積，Q為平均每臺(tái)車(chē)每日的GPS行駛軌跡點(diǎn)個(gè)數(shù)； 第五步、篩選網(wǎng)格 核查研究區(qū)域的整體用地屬性，識(shí)別湖泊、公園等出租車(chē)無(wú)法駛?cè)雲(yún)^(qū)域所在的網(wǎng)格，從網(wǎng)格圖中去除這些網(wǎng)格，僅保留有效網(wǎng)格； 第六步、生成巡航點(diǎn)數(shù)據(jù)和載客點(diǎn)數(shù)據(jù) 篩選出GPS數(shù)據(jù)中載客狀態(tài)為O (即空載)的數(shù)據(jù)，生成巡航點(diǎn)數(shù)據(jù)。篩選出GPS數(shù)據(jù)中載客狀態(tài)由O變?yōu)镮的數(shù)據(jù)，生成載客點(diǎn)數(shù)據(jù)； 第七步、生成背景點(diǎn)數(shù)據(jù) 搜集有關(guān)城市用地密度、路網(wǎng)布局、人口分布等背景信息，生成背景點(diǎn)數(shù)據(jù)； 第八步、生成網(wǎng)格數(shù)據(jù) 將巡航點(diǎn)數(shù)據(jù)、載客點(diǎn)數(shù)據(jù)和背景點(diǎn)數(shù)據(jù)投射到網(wǎng)格中，計(jì)算研究區(qū)域內(nèi)每一網(wǎng)格的如下數(shù)據(jù)項(xiàng):后一日全部車(chē)輛的巡航點(diǎn)數(shù)之和、前一日全部車(chē)輛的載客點(diǎn)數(shù)之和、背景點(diǎn)數(shù)，生成在列方向包括這三項(xiàng)數(shù)據(jù)、在行方向的記錄條數(shù)為區(qū)域有效網(wǎng)格總數(shù)的網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫(kù)； 第九步、計(jì)算巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)影響值 對(duì)于任意網(wǎng)格(記為網(wǎng)格i)，計(jì)算除網(wǎng)格i外其他所有網(wǎng)格(記為的巡航點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)格i巡航點(diǎn)的空間影響值，即巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)影響值，計(jì)算方法為: Wi = Di.Tt 其中，Wi為其他網(wǎng)格中巡航點(diǎn)對(duì)網(wǎng)格i中巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)影響值，i =為網(wǎng)格總數(shù)，T為由所有網(wǎng)格的巡航點(diǎn)數(shù)組成的向量，Di為其他所有網(wǎng)格對(duì)網(wǎng)格i影響的空間權(quán)重矩陣，由網(wǎng)格i與任意網(wǎng)格;/ (/￡『)之間的空間相關(guān)權(quán)重Dij組成，Dij由下式計(jì)算:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法，其特征是，所述的第三步中數(shù)據(jù)篩選原則為: 1)核查各臺(tái)車(chē)的數(shù)據(jù)是否有缺項(xiàng)，選擇沒(méi)有缺項(xiàng)的車(chē)輛數(shù)據(jù)； 2)確定待研究空間整體區(qū)域范圍，去除區(qū)域范圍外的數(shù)據(jù)； 3)如果同一臺(tái)車(chē)連續(xù)2分 鐘以上采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)均為同一經(jīng)緯度點(diǎn)，則去掉此經(jīng)緯度點(diǎn)2分鐘以外的記錄。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法，其特征是，所述的第七步背景點(diǎn)數(shù)據(jù)生成方法為:將出租車(chē)行駛軌跡GPS數(shù)據(jù)庫(kù)中各日所有車(chē)輛的載客點(diǎn)數(shù)據(jù)整合并投射到研究區(qū)域中，生成背景點(diǎn)數(shù)據(jù)，代表城市用地密度、路網(wǎng)布局和人口分布等背景因素對(duì)巡航行為的整體影響。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法，其特征是，所述的第十步中零膨脹負(fù)二項(xiàng)模型由點(diǎn)數(shù)為零模型和計(jì)數(shù)模型兩部分組成，點(diǎn)數(shù)為零模型的基本結(jié)構(gòu)為:.^ogiPi) = log—^ = r + YhL.+ YyY1 + YwWi + ε Pi 其中Pi和1-Pi分別為網(wǎng)格i的巡航點(diǎn)數(shù)為O或非O的概率(O ^ Pi ^ I), Li和Y1分別為網(wǎng)格i的背景點(diǎn)數(shù)和前一日的載客點(diǎn)數(shù)，Wi為其他網(wǎng)格中巡航點(diǎn)對(duì)網(wǎng)格i中空間自相關(guān)影響值，Y為常變量，^和^分別為背景點(diǎn)數(shù)、前一日的載客點(diǎn)數(shù)和巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)性三個(gè)變量對(duì)點(diǎn)數(shù)為O的影響參數(shù)，ε ρ為隨機(jī)誤差； 計(jì)數(shù)模型的期望計(jì)數(shù)μ i按如下函數(shù)計(jì)算: log ( μ ^ = β + β LLi+ β yYj+ β ^i+ ε μ 其中β為常變量，^^、卜和^分別為背景點(diǎn)數(shù)、前一日的載客點(diǎn)數(shù)和巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)性三個(gè)變量對(duì)網(wǎng)格計(jì)數(shù)的影響參數(shù)，ε μ為隨機(jī)誤差。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種交通行為研究領(lǐng)域的基于GPS數(shù)據(jù)網(wǎng)格統(tǒng)計(jì)的出租車(chē)巡航行為分析方法?；诔鲎廛?chē)行駛軌跡GPS數(shù)據(jù)識(shí)別巡航點(diǎn)，分析巡航點(diǎn)的空間分布特征，生成前一日的載客點(diǎn)以及代表用地、人口、路網(wǎng)等因素的背景信息點(diǎn)，采用網(wǎng)格分析技術(shù)，化空間點(diǎn)數(shù)據(jù)為基于網(wǎng)格的點(diǎn)頻率數(shù)據(jù)，構(gòu)建零膨脹負(fù)二項(xiàng)模型(Zero-inflated Negative binomial，ZINB)，分析歷史載客點(diǎn)信息、背景信息、巡航點(diǎn)的空間自相關(guān)性對(duì)出租車(chē)巡航點(diǎn)選擇行為的影響，總結(jié)出租車(chē)的巡航策略。方便進(jìn)一步的出租車(chē)交通行為仿真，為優(yōu)化出租車(chē)的巡航行為、解決巡航導(dǎo)致的道路資源浪費(fèi)、燃油消耗和環(huán)境污染提供有效途徑。
文檔編號(hào)G06Q50/30GK103218672SQ201310094868
公開(kāi)日2013年7月24日 申請(qǐng)日期2013年3月24日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月24日
發(fā)明者宗芳, 王占中, 許洪國(guó), 金鳳閣, 賈正銳, 潘嵩巖, 高躍峰, 欒琨 申請(qǐng)人:吉林大學(xué)