[发明专利]基于多元数据的换乘站点推算方法

说明书

本发明公开了基于多元数据的换乘站点推算方法，具体涉及城市智能公交数据挖掘技术领域，包括步骤,S1:获取主要的换乘站点对，并遴选出可能存在多站换乘的站点对，S2:针对乘客换乘习惯及换乘心理因素，填写多站换乘的线路及站点列表，S3:根据得出的算法换乘距离，对相邻站点的下车人数进行换乘比例计算，S4:根据实测的换乘人数及换乘站点对的类型对以上算法基于各种公交高低峰时间段进行训练，输出相应训练模型，本发明可以较为准确的确定高低平峰的实际客流换乘信息，便于城市建设及交通管理等部门配套相应的换乘设施设备，公共交通运营及管理部门进行更精准的运力运量匹配，从而提高公交换乘效率、乘客满意度等重要公交都市指标。

技术领域

本发明涉及城市智能公交数据挖掘技术领域，更具体地说，本发明涉及 基于多元数据的换乘站点推算方法。

背景技术

对于交通客流分析而言，获得公共交通乘客的上下车站点(客流OD分析) 非常重要。目前国内公交车一般只在上车时刷IC卡，下车时不刷卡，导致IC 卡客流数据中只有上车站点信息而没有下车站点信息。为此，业界通过对乘 客一段时间内交通出行规律结合公交GPS的信息进行下车站点的推算，具体技 术背景参见笔者论文—“基于IC卡历史数据的公交客流统计方法”《城市公 共交通》，Vol.227,No.5,2017:pp.21-24。

在具体的下车站点推算中，尤其公交车换乘轨道或公交其它线路时，通 常会遇到如下问题：通过乘客换乘的轨道/公交IC卡刷卡数据可以得知乘客进 入的轨道/公交站，但乘客下车的公交线路有两个或以上临近所换乘的轨道/ 公交线路的站点时，如何判断乘客确切的公交车下车站点呢？如果换乘站点 推算错误，一方面会导致不同车站换乘设施、通道的保障和设计不合理，另 一方面也会导致公交车内人数判断错误，从而导致运力配置不合理，进而导 致车内拥挤等情况。

传统的下车站点方法就是围绕所换乘的轨道/公交站选择某公交线路中 直线距离隔轨道车站最近的一个公交站点作为下车站点的推算：比如以所换 乘的目标站点为圆心画圆，匹配公交线路上所有站点与此圆心的距离，从而 找出直线距离最近的公交下车站点。但据实际的测试，发现在轨道站点旁有 两个或多个临近公交站点时，因存在实际换乘距离、公交车站的到达前后序 (在道路拥堵情况下，乘客会选择距离较远但位于前序的公交车站)、周边 配套完备性(早高峰路边是否有早餐点，晚高峰路边是否有卖菜点或餐馆，有无公厕等)，换乘通道安全性(学生有无安全过街通道、有无摄像装置、 过街有无专人指挥等)、换乘通道便利性(有无遮阳的人行走廊，高程差有 无电扶梯、无障碍通行条件等)等约束，导致该方法误差较大。该方法误差 大，则会导致换乘站点的估计错误，从而在市政设施等的保障和应急情况处 置等方面存在较大的偏差，进而出现市民投诉等情况。

发明内容

为了解决以上问题，本发明的实施例提供基于多元数据的换乘站点推算 方法，能够实现灌溉的同时对土地进行旋耕，可以提高工作的效率。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于多元数据的换乘站点 推算方法，包括以下步骤,

S1:获取主要的换乘站点对，并遴选出可能存在多站换乘的站点对，

S2:针对乘客换乘习惯及换乘心理因素，填写多站换乘的线路及站点列 表，

S3:根据得出的算法换乘距离，对相邻站点的下车人数进行换乘比例计 算，

S4:根据实测的换乘人数及换乘站点对的类型对以上算法基于各种公交 高低峰时间段进行训练，输出相应训练模型。

进一步，所述S1中的换乘站点对是通过传统的公交IC卡刷卡数据得到 的，统计公交IC卡刷卡的上车站点刷卡记录以及换乘后乘坐的公交或者轨道 的上车刷卡记录。