[发明专利]基于公交IC卡数据的车辆运行方向判断方法

权利要求书

1.一种基于公交IC卡数据的车辆运行方向判断方法，包括：公交站点客流数据提取；基于动态时间扭曲法的车辆运行方向判断；其特征在于包括如下步骤：

所述的公交站点客流数据提取，包括如下步骤：

步骤1.1：提取单车单日首个班次交易记录；

计算公交IC数据中每组相邻交易记录的交易时间间隔，获取每辆车每天第一个运营班次的交易数据；

设定判断阈值为15分钟，若相邻交易记录的交易时间间隔大于15分钟，则认定这两个记录分别属于不同的班次，根根据此方法找到单车单日公交IC卡数据中首个班次的所有交易数据；

步骤1.2：提取首班次站点客流数据；

提取首班次的交易数据后，将在同一站点发生的交易记录合并，并统计每个站点交易记录的个数；设判断阈值为30秒，若相邻交易记录交易时间间隔小于30秒，则认为是同一站点的交易记录，反之则分别属于相邻两个站点的交易记录；将间隔小于30秒的交易记录合并为一组并统计交易记录个数，作为首班次的站点客流数据；

步骤1.3：站点客流经验数据统计；

本发明所述的经验站点客流数据，是指针对某一条公交线路，从一段较长时期的历史客流数中统计得到的站点客流经验数据，该数据可从公交运营企业获取，也可根据调查数据统计；单条公交线路的站点客流经验数据，包括上、下行方向客流数据，为反映站点客流随时间变化特征，统计时根据交通时段的不同分别统计；

所述的基于动态时间扭曲法的车辆运行方向判断，包括如下步骤：

步骤2.1首班次车辆运行方向判断；

该步骤是利用动态时间扭曲法，将需要判断方向的首班次站点客流数据与站点客流经验数据进行相似性测量，通过计算对象数据与上行或下行客流经验数据的相似程度，判断运行方向；

设需要判断的首班次站点客流数据为P_m，站点客流经验数据为Q_n，m，n代表站点序号；由于各班次中可能出现个别站点无乘客上车，没有乘客上车的站点不出现在客流数据中，故m与n的长度可能不同，

P＝p₁，p₂，...，p_i，...p_m

Q＝q₁，q₂，...，q_j，...q_n

构建一个m×n矩阵Dist(m，n)，其中第(m，n)个元素是两个序列的点p_m和q_n之间的最小扭曲距离Dist(p_m，q_n)，计算为：

Dist(m，n)＝d(p_m，q_n)+min{Dist(m-1，n-1)，Dist(m-1，n)，Dist(m，n-1)}

上式中，d(p_m，q_n)为p_m和q_n两点之间的欧几里德距离，计算为：

d(pm,qn)=(pm-qn)2]]>

从Dist(1，1)开始依次计算，Dist(m，n)即为相似性测量的两组数据的最小扭曲距离；当m-1＝0或n-1＝0时，设定Dist(m-1，n-1)，Dist(m-1，n)，Dist(m，n-1)为0；

计算时将需要判断的对象数据分别与上、下行客流经验数据进行计算，与哪个方向的经验客流数据扭曲距离值小，则说明被判断的数据与该方向经验数据更接近，其代表的班次的车辆运行方向也与经验数据代表的方向相同；

步骤2.2 单车单日公交IC卡数据班次车辆运行方向判断；

根据公交站点客流数据提取方法中的步骤1.1中所述方法，提取单车单日公交IC卡数据所有运行班次；判断出首班次车辆运行方向后，根据单个车辆上、下行运行方向交替出现的原则，判断后续每个班次车辆的运行方向。