[發明專利]一種聯合公交和軌道交通刷卡數據進行客流OD計算的方法

在審

• 申請號: 201910407280.0
• 申請日: 2019-05-16
• 公開（公告）號: CN110084442A
• 公開（公告）日: 2019-08-02
• 發明（設計）人: 李學明;曹寶奎
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26;G06Q50/30
• 代理公司: 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228
• 代理人: 武君

本發明公開了一種聯合公交和軌道交通刷卡數據進行客流OD計算的方法，所述方法包括以下步驟：步驟1：獲取上車站點；步驟2：推算下車站點；步驟3：推斷乘客下車時間；步驟4：生成客流OD矩陣；步驟5：站點乘客客流統計。本發明將公交與軌道交通數據聯合進行客流OD推斷，考慮了公交與軌道交通之間的換乘行為，提高了客流OD推斷的準確性；結合出行鏈法和兩種站點吸引權法進行客流OD推斷，有效的改善了僅根據站點吸引概率預測乘客下車站點的不確定性；本發明還將模型部署在Spark平臺運行，對重慶市全部公交和軌道交通線路的客流OD進行推斷只需3小時，大大提高了計算效率。

技術領域

本發明涉及公共交通出行規劃領域，特別涉及一種聯合公交和軌道交通刷卡數據進行客流OD計算的方法。

背景技術

乘客的公共交通出行數據在交通規劃中占據著重要地位，對乘客出行OD(出發地和目的地)進行推斷和分析，有利于公共交通線路站點的調整和優化。

目前，計算OD矩陣的一個重要方法是基于均衡理論的計算方法，基于均衡理論的公交客流OD估計可以歸納為線性或非線性優化問題，它基于數理統計理論，受到上下車乘客人數的約束。目前主要的均衡方法包括最大似然模型、廣義最小二乘模型、最大熵模型和雙層規劃方法。

隨著研究的深入，Y Ji等人提出了MCMC模型，該模型結合采樣器來模擬OD客流的后驗分布；YAO等建立了一個結構狀態空間模型來估計城市軌道交通網絡的OD矩陣；Wang Y提出了一種兩階段算法，在擁擠的網絡中使用部分流量計數同時估計OD矩陣、鏈路選擇比例和分散參數；Zhang J建立了一個模型，用于融合GPS跟蹤數據和公交IC卡支付記錄，來推導乘客的OD并進行乘客流量估計，然后建立一個兩步實時預測模型，使用歷史數據和近期客流數據預測未來客流量；Luis Carvalho將OD矩陣估計作為統計推斷問題，并采用貝葉斯方法，假設乘客出行模式是隨機的；Leng B提出了一種新的面向城域網的方法-----基于概率樹的客流模型，利用乘客歷史OD數據進行客流推斷。

上述現有技術的模型存在以下缺陷：

1)上述模型大部分是基于公交或軌道交通的某幾條線路進行OD矩陣的計算，而公交路網相互交錯，一個站點可能與多條公交和軌道交通線路相關，計算某幾條線路的OD客流對整體公交和軌道交通網絡的意義不大；

2)上述模型一般是對乘客在公交站點的上下車概率進行推算，進而得出站點OD客流，但通過這種方法只能對OD客流進行估算，不能得出實時準確的客流；另一方面，站點的客流數據受環境、天氣、時間(早高峰和晚高峰)的影響較大，因而得出的上下車概率的準確性有待驗證；

3)隨著公共交通的發展，軌道交通在乘客的日常出行中占據著越來越重要的地位，乘客在公交與軌道交通之間的換乘也越來越普遍，目前的模型一般對公交或者軌道交通的OD客流進行單獨計算，忽略了公交與軌道交通之間的換乘行為。

4)乘客的下車時間是乘客OD中的重要屬性，但是乘客在乘坐公交時只在上車時刷卡，下車不刷卡，因此需要對乘客的下車時間進行推斷，但現有的模型只對乘客的下車站點進行推斷，客流估計時利用乘客的上車時間近似替代乘客的下車時間，導致計算的準確率較低。

5)下車站點推斷效率較低，例如對于重慶市，有600條公交和軌道交通線路，每天的乘客刷卡數據有600～700萬條，上述模型很難應用于全部線路進行OD計算。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提供一種聯合公交和軌道交通刷卡數據進行客流OD計算的方法，能夠克服現有技術存在的缺陷。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

本發明的一種聯合公交和軌道交通刷卡數據進行客流OD計算的方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取上車站點；

步驟2：推算下車站點；