[發(fā)明專利]一種基于聚類算法的需求子區(qū)劃分、線路規(guī)劃方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011310126.0
• 申請(qǐng)日: 2020-11-20
• 公開（公告）號(hào): CN112132236B
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張曉春;劉維怡;吳宗翔;陳振武;黎旭成
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究中心股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 北京隆源天恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11473
• 代理人: 陳雪飛

本發(fā)明提供了一種基于聚類算法的需求子區(qū)劃分、線路規(guī)劃方法及裝置，涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，所述基于聚類算法的需求子區(qū)劃分方法包括：獲取用戶的出行需求數(shù)據(jù)；根據(jù)所述出行需求數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，確定出行需求簇；根據(jù)所述出行需求簇確定需求簇距離矩陣；根據(jù)所述需求簇距離矩陣進(jìn)行二次聚類，確定需求子區(qū)，其中，每個(gè)所述需求子區(qū)包含多個(gè)位置和方向均相近的OD。本發(fā)明通過以用戶OD作為出行樣本，將出行需求先聚類為聚類簇，再根據(jù)出行需求的權(quán)重計(jì)算聚類簇的代表OD，再根據(jù)代表OD間的距離，生成需求簇距離矩陣進(jìn)行二次聚類，生成需求子區(qū)，充分考慮了出行需求的流向關(guān)系，得到了區(qū)域內(nèi)主要的出行OD方向，使得生成的需求子區(qū)更加合理。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于聚類算法的需求子區(qū)劃分、線路規(guī)劃方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著我國的社會(huì)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，城市化進(jìn)程不斷加快，用戶的出行距離和出行率日益提高，但交通系統(tǒng)中的供給失衡現(xiàn)象愈發(fā)嚴(yán)重。一方面用戶出行需求多，但出行體驗(yàn)不佳，具體包括車內(nèi)擁擠、換乘次數(shù)多、繞行時(shí)間長等；另一方面很多線路存在空跑情況，未最大化利用運(yùn)營資源。為降低需求側(cè)與供給側(cè)的不匹配程度，可實(shí)行定制公交等需求導(dǎo)向的服務(wù)模式，提高線路走向與需求流向的匹配度，提升用戶出行體驗(yàn)并保障企業(yè)的運(yùn)營收益。因此，根據(jù)各種交通數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的線路規(guī)劃顯得更為重要。但由于路徑規(guī)劃問題求解規(guī)模的限制，現(xiàn)有的算法無法直接支持面向全市范圍內(nèi)大規(guī)模離散需求的線路規(guī)劃。

在交通規(guī)劃中，有專門的OD（Origin Destination）調(diào)查，又稱為起訖點(diǎn)調(diào)查，是對(duì)某一調(diào)查區(qū)域內(nèi)出行個(gè)體的出行起點(diǎn)和終點(diǎn)的調(diào)查，為分析出行個(gè)體的流動(dòng)奠定基礎(chǔ)。而出行是指居民或車輛為了某一目的從一地向另一地移動(dòng)的過程。對(duì)于OD對(duì)而言，流向用連接O（起點(diǎn)）和D（終點(diǎn)）的直線或曲線表示，大量的數(shù)據(jù)會(huì)使得需求網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)綜復(fù)雜，掩蓋數(shù)據(jù)的原本面目和真實(shí)特征。現(xiàn)有技術(shù)中，大多采用聚類方法對(duì)OD出行量進(jìn)行聚類分析，以此進(jìn)行數(shù)據(jù)解釋。但現(xiàn)有方法中，有些算法對(duì)空間距離和方向相似性分開考慮進(jìn)行聚類，割裂了OD之間的流向關(guān)系，不能很好地結(jié)合實(shí)際需求對(duì)OD出行量進(jìn)行聚類劃分，反映數(shù)據(jù)的集聚情況，從而導(dǎo)致根據(jù)聚類劃分結(jié)果不能很好地指導(dǎo)線路的合理規(guī)劃。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題，為達(dá)上述目的，第一方面，本發(fā)明提供了一種基于聚類算法的需求子區(qū)劃分方法，其包括：

獲取用戶的出行需求數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述出行需求數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，確定出行需求簇；

根據(jù)所述出行需求簇確定需求簇距離矩陣；

根據(jù)所述需求簇距離矩陣進(jìn)行二次聚類，確定需求子區(qū)，其中，每個(gè)所述需求子區(qū)包含多個(gè)位置和方向均相近的OD。

進(jìn)一步地，所述獲取出行需求數(shù)據(jù)包括：

獲取固定時(shí)段內(nèi)的所述出行數(shù)據(jù)，所述出行數(shù)據(jù)包括所述用戶的出行起點(diǎn)和出行終點(diǎn)的經(jīng)緯度信息；

對(duì)所述出行數(shù)據(jù)進(jìn)行去重，根據(jù)所述出行起點(diǎn)和所述出行終點(diǎn)確定多個(gè)OD對(duì)和每個(gè)所述OD對(duì)的需求量，作為所述出行需求數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述出行需求數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，確定出行需求簇包括：

根據(jù)所述出行需求數(shù)據(jù)中所述用戶的出行起點(diǎn)和出行終點(diǎn)的經(jīng)緯度信息確定多個(gè)出行需求樣本；

確定多個(gè)所述出行需求樣本間的歐氏距離；

根據(jù)所述歐氏距離進(jìn)行聚類，確定多個(gè)所述出行需求簇。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述出行需求簇確定需求簇距離矩陣包括：

根據(jù)所述出行需求簇確定每個(gè)所述出行需求簇的代表OD；

確定多個(gè)所述代表OD間的距離，生成所述需求簇距離矩陣。