[發明專利]一種基于大數據技術的多模式公交客流推算方法

有效

• 申請號: 201910372322.1
• 申請日: 2019-05-06
• 公開（公告）號: CN110188923B
• 公開（公告）日: 2022-01-07
• 發明（設計）人: 劉曉波;徐占東;李瑞杰;曹陽
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/30
• 代理公司: 北京集智東方知識產權代理有限公司 11578
• 代理人: 陳亞斌;關兆輝

本發明屬于智能交通技術領域，具體涉及一種基于大數據技術的多模式公交客流推算方法。所述方法在公交車IC卡和GPS數據的基礎上結合了地鐵IC卡數據，對多種模式下的公交出行客流進行了融合分析，并對下車點的推導方法進行了優化，提出了基于出行特征來匹配下車點的新思路，并考慮多項因素對結果進行擴樣。本發明所述方法能夠更加準確地推導出多模式公交出行的客流OD分布情況，更加適用于如今公交+地鐵組合公共交通出行模式逐漸普遍的交通環境，能為公共交通行業的規劃和優化提供幫助。

技術領域

本發明屬于智能交通技術領域，具體涉及一種基于大數據技術的多模式公交客流推算方法。

背景技術

公共交通具有道路占用率低、運量大、綠色高效的特點，在城市緩堵保暢與環境改善方面具有先天優勢。許多大城市都建立了城市智能公交系統，城市智能交通系統中存儲有海量數據可以用于推算客流。

現有技術中，專利“一種基于智能公交系統數據的公交乘客OD推算方法(申請號201610229224.9)”公開了一種基于智能公交系統數據的公交乘客OD推算方法，通過融合智能公交系統多個數據源，分析公交乘客出行時空特性推算乘客上車、下車、換乘站點，獲取已知下車站點的乘客的站點間OD矩陣，并根據同一上車站點乘客的下車站點人數分布對矩陣擴算，得到全IC卡樣本的公交站點間OD矩陣。并且該專利考慮了國內公交擁擠情況下乘客刷卡可能發生在公交車離站之后的情況，明確區分了換乘行為，并利用多日出行數據挖掘乘客出行模式，提高了一日單次出行的下車站點推算成功率，得到更合理可靠的OD矩陣，能夠快速獲得城市公交全網絡上車、下車、換乘活動時空數據，可較好服務于大城市公交規劃運營管理。但是，該方法仍然存在以下技術問題：

(1)只研究了公交車單一出行模式下的客流推算，尚未考慮如何挖掘公交車和地鐵結合的多源數據，并推導相應的多模式一體化公共交通系統的客流情況；

(2)下車點的判斷方法和OD矩陣擴樣方法考慮因素不全面，下車點判斷中只針對一般情況進行了分析，忽略了偶發性的交通出行，推算成功率有待提高；OD矩陣擴樣中只考慮了對匹配不成功的數據進行擴樣，未考慮非刷卡出行的情況，與實際不符。

發明內容

針對上述技術問題，本發明提供一種基于大數據技術的多模式公交客流推算方法；在公交車IC卡和GPS數據的基礎上結合了地鐵IC卡數據，對多種模式下的公交出行客流進行了融合分析，并對下車點的推導方法進行了優化，提出了基于出行特征來匹配下車點的新思路，并考慮多項因素對結果進行擴樣；本發明所述方法能夠更加準確地推導出多模式公交出行的客流OD分布情況，更加適用于如今公交+地鐵組合公共交通出行模式逐漸普遍的交通環境，能為公共交通行業的規劃和優化提供幫助。

本發明是通過以下技術方案實現的：

一種基于大數據技術的多模式公交客流推算方法，所述方法基于IC卡數據集、GPS數據集、站點線路基礎數據集，推導乘客的上車站點；通過分析單個乘客的出行鏈特征，對換乘行為進行分析從而重構完整的出行鏈；基于出行特征，采用單條刷卡記錄對應下車點的非集計推導獲得出行鏈的最終下車點；結合上車點和出行鏈的最終下車點得到涵蓋公交和地鐵的一體化公共交通站間OD矩陣，對所述OD矩陣進行擴樣處理得到完整的公共交通客流分布。

進一步地，所述站點線路基礎數據集包括地鐵終端數據集、地鐵站點線路數據集、公交線路站點數據集、站點序號數據集；

所述IC卡數據集包括：刷卡時間、地鐵終端編號或公交車輛編號、IC卡號和用于標識地鐵和公交的刷卡類型；所述GPS數據集包括：GPS點采樣時刻時間、車輛編號、運行線路、瞬時經度和瞬時維度。

進一步地，所述方法具體包括：

上車站點推導：基于IC卡數據集、GPS數據集、站點線路基礎數據集，根據公交和地鐵的特點，將公交上車站點和地鐵上車站點分別進行推導；