[发明专利]基于手机信令数据的定制公交站点布局方法有效

专利信息
申请号: 202010698436.8 申请日: 2020-07-20
公开(公告)号: CN112150796B 公开(公告)日: 2022-11-15
发明(设计)人: 张改;陆振波;夏井新;丁达;万紫吟;刘娟;张静芬;王祖光;施玉芬;丁向艳 申请(专利权)人: 南京瑞栖智能交通技术产业研究院有限公司
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01;G06F16/29;H04W4/029;H04W4/20;H04W4/42
代理公司: 南京天华专利代理有限责任公司 32218 代理人: 刘畅
地址: 210000 江苏省南京市经*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 手机 数据 定制 公交 站点 布局 方法
【权利要求书】:

1.一种基于手机信令数据的定制公交站点布局方法,其特征在于它包括以下步骤:

S1、确定枢纽站到发人口的OD分布;

S2、考虑各出行方式的优势出行距离结合交通枢纽到发人口的出行特征即手机信令数据覆盖范围综合考虑,筛选有定制公交出行需求的基站;步骤S2包括以下步骤:

S21、根据居民出行距离分布情况,以交通枢纽基站为圆心,3公里为辐射半径,绘制出的区域以非机动车为主要出行方式,将其称为非机动车直达区域;而且考虑到交通枢纽站周边的公交线网密度较大,因此拟不在此区域内设置定制公交站点;

S22、分别以各手机信号基站为圆心,基站定位精度为辐射半径,绘制出基站覆盖区域;根据各基站覆盖区域与非机动车直达区域之间的空间位置情况,将基站集划分为三类:内含基站,相交基站以及相离基站;其中基站覆盖区域内含于非机动车直达区域的基站为内含基站;基站覆盖区域与非机动车直达区域相交的基站为相交基站;基站覆盖区域与非机动车直达区域外离的基站为相离基站;

S23、根据基站空间位置示意图确定是否有定制公交的出行需求:

内含基站集覆盖范围内的出行者以非机动车为主要出行方式,无定制公交出行需求;

相交基站与非机动车直达区域重叠部分无定制公交出行需求;

相交基站重叠以外的部分存在定制公交的出行需求,基于出行者在基站覆盖范围内均匀分布的假设,定制公交出行需求量Di

其中,Si为第i个基站覆盖范围与非机动车直达区域非重叠部分面积,单位m2;S为基站覆盖范围面积,单位m2

相离基站,基本无非机动车出行需求,定制公交出行需求量Di与基站交通出行量Vi成比例;

S3、结合研究区域道路网基础设施水平以及现有公交线网配置情况,设置指标行时比、行距比以及公交步行距离的合理阈值,筛选出有定制公交必要的基站集作为样本数据集;S3包括以下步骤:

S31、确定设置公交合成站点必要的基站条件,筛选出现有公交线路直达性较差及公交车站与OD点之间的总步行距离较长的公交线路;

S32、利用Python通过调用高德地图API,根据输入OD点基站的经纬度坐标,获取其公交车、小汽车以及步行三种不同出行方式的可能出行方案,包括出行距离、出行时长以及出行费用信息,其中公交车出行方案还包括O点到公交车站与公交车站到D点的总步行距离以及相关换乘信息;

S33、计算公交与步行出行路线距离长度比即行距比,以及公交与小汽车出行时间比即行时比,以反映出公交线路的直达性;结合案例实际情况设置合理的行时比、行距比以及公交步行距离阈值进行筛选,然后将筛选出的基站集作为有设置定制公交必要的基站集;

S4、运用基于密度的DBSCAN聚类算法聚合合乘站点,初步确定可能合乘站点;S4包括以下步骤:

S41、设有公交定制需求的基站组成的样本数据集D=(p1,p2,...,pm),遍历样本数据集D,预设邻域半径ε以及最小核心对象数MinPts,将所有样本点标记为未访问点;

S42、初始化核心对象集合Ω=φ,初始化聚类簇数k=0,初始化为访问样本集合Γ=D,簇划分C=φ;

S43、对于j=1,2,...,m,按照如下方法找出所有的核心对象:

a)通过距离度量方式,找到样本Pj的ε邻域子样本集Nε(xj);

b)若子样本集样本个数满足至少有MinPts个对象,则将样本Pj加入核心样本对象样本集合:Ω=Ω∪{pj};

S44、如果核心对象集合Ω=φ,则算法结束,否则转入步骤S45;

S45、在核心对象集合Ω中,随机选择一个核心对象O,初始化当前簇核心对象队列Ωcur={O},初始化类别序号k=k+1,初始化当前簇样本集合Ck={O},更新未访问样本集合Γ=Γ-{O};

S46、如果当前簇核心对象队列Ωcur=φ,则当前聚类簇Ck生成完毕,更新簇划分C={C1,C2,...,Ck},更新核心对象集合Ω=Ω-Ck,转入步骤S44,否则更新对象集合Ω=Ω-Ck

S47、在当前簇核心对象队列Ωcur中取出一个核心对象O′,通过邻域半径ε找出所有的邻域子样本集Nε(O′),令Δ=Nε(O′)∩Γ,更新当前簇样本集合Ck=Ck∪Δ,更新未访问样本集合Γ=Γ-Δ,更新Ωcur=Ωcur∪(Δ∩Ω)-O′,输出结果C={C1,C2,...,Ck},转入步骤S45;

S48、计算出各聚类簇Ci的重心点位置坐标;

S49、分别遍历各聚类簇C={C1,C2,...,Ck},计算簇内各点到其重心点的空间距离,将簇内最大距离大于3km的聚类簇记为待修改聚类簇;

S410、重新设置邻域半径ε及最小核心对象数MinPts的取值,并将待修改聚类簇的所有样本点标记为未访问点;

S411、分别对各待修改聚类簇重复步骤S42-S410,至无待修改聚类簇,然后将各聚类簇的重心点坐标作为可能合乘站点;

S5、结合路网确定可能合乘站点具体位置。

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