[發明專利]一種車站接駁方式分擔率的預測方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202210089160.2
• 申請日: 2022-01-25
• 公開（公告）號: CN114418231A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 鄭翔;農興中;史海歐;蔡涵哲;王迪軍;賀利工;孫元廣;吳嘉;王仲林;翟利華;吳殿華
• 申請（專利權）人: 廣州地鐵設計研究院股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 呂金金

本申請公開一種車站接駁方式分擔率的預測方法、裝置、設備及介質，所述方法包括：獲取基礎數據，并基于所述基礎數據構建數據集；將所述數據集分為訓練數據集和測試數據集；利用所述訓練數據集根據當前切分規則生成部分決策節點指定的初始回歸樹，再用測試數據集對所述初始回歸樹進行后剪枝得到基礎回歸樹；利用所述訓練數據集生成所述基礎回歸樹的剩余部分，并利用測試數據集對所述剩余部分進行后剪枝，生成最終回歸樹；根據所述最終回歸樹中每個葉節點對應的數據集中各類接駁方式的人數占比，預測車站各類接駁方式的分擔率。本申請能夠實現對車站接駁方式分擔率的合理預測。

技術領域

本申請涉及軌道交通技術領域，特別涉及一種車站接駁方式分擔率的預測方法、裝置、設備及介質。

背景技術

城市軌道交通車站接駁方式分擔率是確定車站各類接駁方式客流需求的一個必要參數，其數值會最終影響到車站配套機動車與非機動車停車場規模、接駁公交線路設計等一系列內容。為此，實現車站接駁方式分擔率的合理預測，對處理好城市軌道交通“最后一公里”難題而言具有重要意義。

目前常用的車站接駁方式分擔率預測方法是先確定一個時間段(如全天、早高峰等)，然后以接駁距離為主要影響因素，通過調查得到的數據計算不同接駁距離下的各類接駁方式分擔率。其中，一些方法會將接駁距離離散化，如每1km劃分一個接駁帶，認為同一個接駁帶內各類接駁方式分擔率不變；另一些方法會保留接駁距離的連續化，認為接駁距離每改變1個單位，各類接駁方式分擔率都會發生變化。

針對接駁距離對各類接駁方式分擔率的影響機理，缺乏一個相對客觀合理的量化手段。對于那些將接駁距離按一個固定值進行等值離散化的方法，在確定固定值時依賴個人經驗，很可能出現固定值選擇不合理的情況，且現實中每個接駁帶的接駁距離范圍也很難相同。而對于那些保留接駁距離連續化的方法，又會使接駁距離對接駁方式分擔率的影響過于敏感，而現實情況往往是一定接駁距離下各類接駁方式分擔率不會發生明顯的改變。因此，我們需要一種合理的方法來預測車站接駁方式分擔率。

發明內容

本申請提供了一種車站接駁方式分擔率的預測方法、裝置、設備及介質，能夠實現對車站接駁方式分擔率的合理預測。

為了實現上述目的，本申請采用如下技術方案：

第一方面，本申請提供了一種車站接駁方式分擔率的預測方法，包括：

在獲取預設數量乘客的調查內容后，確定優選乘客并將全部優選乘客的調查內容作為基礎數據，其中，所述調查內容包括個人屬性、乘客類型、接駁方式、接駁地點以及接駁時間；

在基于所述基礎數據中的接駁地點確定路網接駁距離后，構造數據集S并對所述數據集S中元素的部分特征進行變量賦值，其中，所述數據集S由所述優選乘客作為集合中的元素，每個元素包含的特征為個人屬性、乘客類型、接駁方式以及路網接駁距離，所述部分特征為個人屬性、乘客類型、接駁方式；

將所述數據集S分為訓練數據集S_train和測試數據集S_test；

基于所述訓練數據集S_train，按照當前切分規則生成部分決策節點指定的初始回歸樹；

基于所述測試數據集S_test對所述初始回歸樹進行后剪枝，得到基礎回歸樹；

在根據所述訓練數據集S_train生成所述基礎回歸樹的剩余部分后，基于所述測試數據集S_test對所述剩余部分進行后剪枝，從而得到最終回歸樹；

根據所述最終回歸樹中每個葉節點對應的數據集中各類接駁方式的人數占比，預測車站各類接駁方式的分擔率。

根據本申請第一方面的一種能夠實現的方式，所述在獲取預設數量乘客的調查內容后，確定優選乘客并將全部優選乘客的調查內容作為基礎數據包括：