[发明专利]基于出租车GPS记录的机场巴士站点及路线规划方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机大数据领域，特别是一种基于出租车GPS记录的机场巴士站点及路线规划方法。

背景技术

大数据(Big data)，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集(data set)相比，将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。

大数据在交通领域的发展是随着近年来机动车辆的爆炸式增加、车载GPS设备的大面积普及、交通摄像头、RFID等设备的部署同步发展的。尤其是近年来，城市建设的加快，交通压力越来越大，环境污染越来越严重，发展公共交通刻不容缓，亟待改善城市交通规划，而应用大数据方法解决交通问题越来越普遍而有效。

对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景。传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查和数据收集。特别是在出租车大面积普及后，对于OD流量数据完全可以从车载GPS设备中采集到相关的交通流量和流向数据，包括乘客的起点、终点以及时间等信息。对于一个上千万人口的大城市而言，每天的流量数据都会相当大，单一分析一天的数据可能没有相关的价值，而分析一个周期的数据趋势变化则会相当有价值。结合交通流量流向数据趋势变化，可以很好的帮助公交部门进行公交运营线路的设计规划和调整，换乘站的设计等很多内容。这个方法可能很早就有人想到，但是在出租车OD信息采集没有普及或海量数据处理和计算能力没有跟上的时候确实很难实际落地操作，而现在随着大数据技术的成熟和OD信息收集可以进行实际操作。

据IBM行业分析显示，使用出租车和自备车进出机场的旅客占到了80％；在中国2013年旅客吞吐量超过一千万人次以上的机场已多达24个，而出租车和自备车出行会给交通带来极大的压力以及带来更多的环境问题。本文中通过对基于出租车GPS记录的研究，通过大数据处理方法确定机场巴士站点位置，并在此基础上给出一个机场巴士线路规划方案来解决旅客进出机场问题。之前的很多针对于GPS记录的数据挖掘工作有很多：研究乘客出行模式，如H.Wen Chang等人在“Context-aware taxi demand hotspots prediction(Int.J.Bus.Intell.Data Mining,vol.5,no.1,pp.3–18,Dec.2010)”中使用GPS记录来挖掘城市热点问题；研究交通状况，如J.Aslam等人在“City-scale traffic estimation from a roving sensor network(in Proc.ACM SenSys,2012,pp.141–154.)”中对交通状况信息的预测；研究出租车出行轨迹，如H.Hu等人在“Pick-up tree based route recommendation from taxi trajectories(in Proc.Web-Age Inf.Manage.,2012,vol.7418,pp.471–483.)”提供建议让乘客更快找到出租车或者出租车更快找到乘客。

目前的对于出租车GPS记录的研究领域主要是出租车乘客的OD出行模式、交通状况预测以及出行轨迹研究等方面。而本文着眼于旅客公交出行方面的考虑，运用大数据处理来设计机场巴士线路，解决以往巴士停靠站点不合理、线路规划不完善等问题，达到减少自备车和出租车进出进场比例、引导公共交通出行的目的。

随着大数据技术的发展和成熟，城市规模的发展和交通压力以及日益严重环境问题，研究机场巴士站点设置和线路规划问题是比较符合当前实际情况的。

发明内容

本发明旨在克服现有机场巴士站点设置和线路规划存在的不足，提供一种基于出租车GPS记录的机场巴士站点及路线规划方法。

本发明公开了一种基于出租车GPS记录的机场巴士站点及路线规划方法，包括以下步骤：

步骤1：获取数据集，数据集由一个城市的所有出租车GPS的历史记录组成，GPS记录包括数据即乘客的上、下车数据，即出租车的OD信息都通过GPS设备上传到服务器，所述OD信息包括出发地和目的地信息；

步骤2：采用数据过滤算法对所有的出租车包含OD信息的GPS记录数据进行筛选，过滤掉乘车记录中无效信息和无关信息数据；