[发明专利]基于定位和刷卡信息的公交客流分析系统

权利要求书

1.基于定位和刷卡信息的公交客流分析系统，其特征在于，城市公交运营过程中产生的实时定位数据和到离站数据通过运营商的移动网络实时传递到公交数据中心，经过对实时数据的初步处理后，公交车辆定位数据存入定位数据库，在定位数据进入数据库的同时，数据转发服务器不断的将处理后的数据向外转发，其中一份数据转发到客流系统中，通过定位数据采集子系统接收处理后，作为客流分析系统的定位数据源；

每天定时将刷卡明细数据通过FTP传递到机房服务器中，当刷卡明细文件上传后，刷卡数据采集子系统将文件进行解压缩及入库处理，作为刷卡数据源存储；

刷卡数据采集子系统完成刷卡数据文件的采集后，数据生成子系统自动运行，将该日的刷卡数据和定位数据进行匹配，生成生产运营需要的各类客流数据供用户使用；

基于定位和刷卡信息的公交客流分析系统框架共分为三层，即数据采集层、数据分析层和数据展示层，数据采集层采集汇聚各种途径获取的数据，包括线路数据、公交站数据、刷卡数据、定位数据及车辆基本数据，并对所有的基础数据进行前置处理，包括对刷卡数据中异常数据的分析、错误数据的处理，车辆定位位置信息中丢失的到离站数据的补齐和修正，处理完成后的数据分别存储在不同的数据表中；数据分析层构建数据分析目标，并且构建合适的分析模型，利用预定义的数据分析方法对各项数据进行分析和处理，是整个系统的核心部分，基于公交刷卡数据和定位数据判别乘客上车公交站，对乘客的下车公交站进行推算，并且分析车辆、线路、公交站和区域在不同时间段的客流情况；数据展示层将分析结果按照用户需要的形式展示到浏览器中；

乘客刷卡站点聚类分析和推算：公交车辆到达公交站点后，乘客依次刷卡上车，对乘坐同一趟公交车辆的乘客，其刷卡时间较为接近，具有很强的时间群集特征，而乘客刷卡上车时间记录在公交刷卡数据中，刷卡时间可等同于乘客上车时间，也具有很强的时间群集特征，对刷卡时间进行聚类分析，将同一辆车的两次刷卡时间间隔较短的数据作为一组或一类；

对公交刷卡数据采用系统聚类方法进行聚类分析的方法为：

第一步，提取某一辆公交车辆的所有刷卡记录并按照时间顺序排序,假如一共有Y条记录,那么将每一条记录都作为一类,即初始分类数为Y；

第二步，比较相邻两记录的刷卡间隔时间h_nm，将刷卡间隔时间最小的两类或者几类合并成一类；

第三步，重复第二步直到min[h_nm]W_min,停止聚类,W_min表示该线路相邻两公交站间最短的刷卡时间间隔。

2.根据权利要求1所述的基于定位和刷卡信息的公交客流分析系统，其特征在于，乘客刷卡站点聚类分析和推算中，W_min值的选择是在对上车时间进行聚类分析的关键,W_min值设置过大或过小都会导致对乘客上车公交站的判断错误，如果W_min取值设置过小,当出现拥堵或在同一个公交站上车的乘客较多时,在同一公交站上同一趟车乘客的最早和最晚刷卡时间间隔较长,可能出现将同一个公交站的刷卡记录错误的归为不同类,即认为在不同公交站上车；如果W_min设置过大,当公交车辆在两个公交站之间的运行时间小于该值时,就会将这两个公交站的刷卡记录错误的归为同一类,即认为是在同一站上车，因此，该值的设定参考车站之间的距离和公交车辆的行驶速度因素确定。