一种宏观出行模式的大数据分析方法

本发明涉及面向宏观出行模式识别的多日连续大数据分析方法，包括获取出行数据，所述出行数据包括一定时间段内乘客搭乘公共交通的出行轨迹链、出行环境数据和节假日数据；将同一时间段内的所述出行轨迹链构建成出行OD矩阵，多个不同所述时间段内的所述出行OD矩阵叠加，得到一定时间内全部公共交通的出行时空张量；沿时间维度展开所述出行时空张量得到连续时空出行矩阵，并通过GoDec分解将所述连续时空出行矩阵分解，得到低秩矩阵L、稀疏矩阵S和噪声矩阵N；分析所述低秩矩阵L，获得具有一定规律性的出行空间分布特征；结合所述出行环境数据和出行时间，分析所述稀疏矩阵S，获得所述出行环境数据和出行时间对出行需求的影响。