[发明专利]城市轨道交通乘客出行路径选择估计方法

权利要求书

1.一种城市轨道交通乘客出行路径选择估计方法，其特征在于，包括如下流程步骤：

步骤S110：基于AFC数据的分时OD时间带分析，确定乘客OD对的出行时间和出行路径间的关系；

步骤S120：根据所述出行时间和出行路径间的关系，构建乘客路径选择高斯混合模型；

步骤S130：基于EM算法对所述乘客路径选择高斯混合模型进行求解，获取乘客OD对的路径选择概率；

所述步骤S110具体包括：

步骤S111：对一个OD对的所有出行时间由大到小进行排序，构建出行时间序列；

步骤S112：确定出行时间序列的上四分位数、下四分位数和分位差；

步骤S113：根据上四分位数、下四分位数和分位差确定基于AFC数据的OD出行时间范围；

步骤S114：对基于AFC数据的OD旅行时间范围进行修正，得到OD时间带，作为按照指定路径集出行的OD旅行时间范围；

步骤S115：对于有多条路径的OD对，根据OD时间带，结合贝叶斯定理计算乘客OD出行时间和路径选择的关系。

2.根据权利要求1所述的城市轨道交通乘客出行路径选择估计方法，其特征在于，所述步骤S112中：上四分位数为出行时间序列排名25％的数，下四分位数为出行时间序列排名75％的数，分位差为上四分位数和下四分位数的差值：IQR＝U-L

其中，U表示上四分位数，L表示下四分位数，IQR表示分位差。

3.根据权利要求2所述的城市轨道交通乘客出行路径选择估计方法，其特征在于，所述步骤S113中：

基于AFC数据的OD出行时间范围为：

其中，表示基于AFC数据的最短OD旅行时间；表示基于AFC数据的最长OD旅行时间。

4.根据权利要求3所述的城市轨道交通乘客出行路径选择估计方法，其特征在于，所述步骤S114中：

按照指定路径集出行的OD旅行时间范围为：

式中：表示OD时间带下限；表示OD时间带上限；表示OD对理论最短出行时间；表示OD对理论最长出行时间。

5.根据权利要求4所述的城市轨道交通乘客出行路径选择估计方法，其特征在于，所述步骤S115中，乘客OD出行时间和路径选择的关系为：

其中，r表示OD间的有效出行路径；q表示OD间的出行乘客；P(A_qr)表示乘客q选择路径r的概率；tq表示乘客q在OD间的出行时间；P(tq)表示出行时间的概率密度分布函数；表示乘客q选择路径r出行时，耗费出行时间为tq 的概率。

6.根据权利要求5所述的城市轨道交通乘客出行路径选择估计方法，其特征在于，所述步骤S120具体包括：

用随机变量δ表示所有乘客在OD间的出行时间分布，m(δ)表示概率密度函数；第r条路径的出行时间分布为δ_r，概率密度函数为c_r(δ)，第r条路径的概率权重，也即被选择的概率为ω_r， ω是一个向量，表示各条路径的混合权重；

乘客路径选择高斯混合模型为：

其中，0≤ω_r≤1，∑_r∈Rω_r＝1；

乘客通过任意路径的OD出行时间的概率密度函数符合高斯分布：

7.根据权利要求6所述的城市轨道交通乘客出行路径选择估计方法，其特征在于，所述步骤S130具体包括：

根据乘客的OD出行时间得到乘客的路径选择后验概率为π(r^(q)|δ)：

对所有乘客，有

用表示Δ数据集的后验概率估计，有：

用l(ω,θ；Δ)来代表似然函数，其对应的对数似然函数为：

通过EM算法对ω、θ和Δ进行计算，步骤如下：

步骤S131：初始化ω、θ，标注为ω⁽⁰⁾、θ⁽⁰⁾，设ω^(E)＝ω⁽⁰⁾、θ^(E)＝θ⁽⁰⁾，E表示期望；

步骤S132：给出数据Δ，ω＝ω^(E)，θ＝θ^(E)，根据下式求得

计算结果为r^(q)的条件分布；

最大似然函数的期望值，用下式计算：

步骤S133：找到参数ω、θ的最优值分别为ω^(M)、θ^(M)，表示最大化期望，使用ω^(M)、θ^(M)分别代替ω^(E)、θ^(E)，用下列公式更新ω、θ，

步骤S134：如果timemax_time，则迭代结束，输出参数；否则，用步骤S133得到的新的参数ω、θ替代原来的ω、θ，即：

继续迭代，并进入步骤S134。