[發明專利]一種公交與公交換乘出行的線路班次調整的方法

在審

• 申請號: 201811364718.3
• 申請日: 2018-11-16
• 公開（公告）號: CN109583633A
• 公開（公告）日: 2019-04-05
• 發明（設計）人: 馬榮葉;高技;張亮;張守田
• 申請（專利權）人: 浩鯨云計算科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 江蘇致邦律師事務所 32230
• 代理人: 閆東偉;郭雪麗

1.一種公交與公交換乘出行的線路班次調整的方法，分析工作日(或非工作日)一個線路的一個時段內出行的起始點及目的地，分析其中公交與公交換乘的，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1、公交出行，換乘公交，即出行鏈為TRANSPOT_TYPE＝2，PAYMENT_ORDER≥2且IS_OVER＝N的記錄；

步驟S2、計算由該線路在各站的上下車客流數量；

步驟S3、若公交換乘客流占該線路客流的30％以上，且在各站上下客數量均勻，即客流(上車+下車)方差小于0.1(根據數據情況調整)，則計算該時段線路的滿載率，當滿載率>120％時，應增加班次；當滿載率<50％時，應減少班次；50％≤滿載率≤120％，可以保持現狀；

步驟S4、若公交換乘客流占該線路客流的30％以上，而客流分布不均勻，即客流(上車+下車)方差大于0.1，大客流站點(直達上車人數占直達上車客流的15％及以上/直達下車人數占直達下車客流的15％及以上)在空間上集中，判斷該時段線路的滿載率，當滿載率>120％時，可針對大客流區間開通區間車、專線、大站快車等線路；當滿載率<50％時，應減少班次；50％≤滿載率≤120％，可以保持現狀；

步驟S5、若公交換乘客流占該線路客流的30％以上，而客流分布不均勻，即客流(上車+下車)方差大于0.1，大客流站點(直達上車人數占直達上車客流的15％及以上/直達下車人數占直達下車客流的15％及以上)在空間上分散(Step3.2.6)。判斷該時段線路的滿載率，當滿載率>120％時，可采取合并小客流站臺的策略；當滿載率<50％時，應減少班次；50％≤滿載率≤120％，可以保持現狀；

步驟S6、若公交換乘客流占該線路客流的30％以下，線路及班次調整應結合其他因素進行；

步驟S7、空間上集中/分散：大客流站點數>6個以上進行此步分析，否則，認為大客流站點在空間上是分散的：計算大客流站點ID之間的SN差，并對SN差求平均值；運用基于凝聚的算法將大客流站點進行聚類，當類間距(最小的SN差)大于3時，停止合并類；獲取類個數，及類間站點個數；當類個數＝1時，大客流站點在空間上集中，可以開通區間車；當類個數＝2時，類間個數＝(+-1)+(大客流站點/2)，大客流在兩個區段上集中，可以開通直達線路；其他情況，認為大客流站點在空間上是分散的。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S1中提取的公共交通出行鏈信息TD_PUBLIC_TRIP_CHAIN表存入的數據按以下格式：Name為實體編號，Code為ENTITY_NUM，DataType為VARCHAR2(50)；Name為支付方式，Code為PAYMENT_TYPE，Data Type為CHAR[1]，1-IC卡，2-移動端；Name為上車支付記錄流水，Code為PAYMENT_SN，Data Type為VARCHAR2(50)；Name為支付次序號，Code為PAYMENT_ORDER，Data Type為NUMBER(2)，每次Y之后重新從1開始；Name為上車站點ID，Code為UP_STATION_ID，Data Type為NUMBER[9]；Name為上車支付時間，Code為UP_PAYMENT_TIME，Data Type為DATE；Name為是下車站點ID，Code為DOWN_STATION_ID，Data Type為NUMBER(9)，異常值000000000；Name為下車時間，Code為DOWN_PAYMENT_TIME，Data Type為DATE，異常值1900/00/00/00/00/00；Name為線路ID，Code為LINE_ID，Data Type為NUMBER[9]；Name為是否一次出行完成，Code為IS_OVER，Data Type為CHAR(1)，Y，N；Name為交通工具類型，Code為TRANSPOT_TYPE，Data Type為CHAR(1),1-subway，2-bus，3-taix，4-bike；Name為入庫時間，Code為UPDATE_TIME，Data Type為DATE。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，客流方差的計算方法為：計算站點上車人數+下車人數，得到每個站點的客流q_sn；計算站點客流均值即該線路所有站點客流之和除以站點總數；計算客流方差

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S7中的運用基于凝聚的算法將大客流站點進行聚類，具體采用的是以下凝聚層次聚類算法：

步驟S7.1、將每個大客流站點ID作為一個類；

步驟S7.2、計算任意兩個類之間的距離(站點的SN之差)，構造距離矩陣：d＝|sn_x-sn_y|(單點類與單點類)；

步驟S7.3、判斷距離矩陣中最小值是否小于4，若是，則合并值最小的兩個類，成為一個新的類；當矩陣中最小值大于3時，停止合并，聚類結束；否則進行下一步；

步驟S7.4、重新計算任意兩個類之間的歐幾里德距離，此時單個數據點之間的距離同Step10.2，單點類與兩點類之間的距離，為單點類與兩點類間距離的最小值：

(單點類與兩點類)

步驟S7.5、重復步驟S3；

步驟S7.6、重復計算單點類與單點類，單點類與兩點類，單點類與多點類，多點類與多點類之間的距離；

(多點類與多點類)；

步驟S7.7、重復步驟S3，并不斷重新計算新的類間距離矩陣，直到達到類間距大于閾值。