[发明专利]一种基于DBSCAN算法的弹性公交站点布局方法

权利要求书

1.一种基于DBSCAN算法的弹性公交站点布局方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1：确定规划区域内出行需求集中的位置，标记为出行需求点，并统计每个出行需求点的高峰小时出行人流量，作为对应出行需求点的需求量；

步骤2：计算单站点高峰小时最大服务能力，确定DBSCAN算法参数含义，更改算法中核心点判断逻辑，利用DBSCAN算法对出行需求点及其需求量进行聚类分析，将出行需求点划分为孤立点和多个簇类；

步骤3：首先在孤立点上设置站点，之后计算每个簇类初始站点数量，选簇类内出行需求点为备选点，以乘客总步行距离最小为优化目标，从站点数量、需求覆盖、服务能力和到站距离四个方面建立约束条件，迭代计算确定每个簇类内的弹性公交站点选址方案；

步骤4：标出所有已设置的站点位置，判断同侧道路相邻两站间距是否合理，调整站距不合理的站点位置，待调整完毕即形成规划区域内的弹性公交站点布局方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN算法的弹性公交站点布局方法，其特征在于，所述步骤1的具体流程为：

步骤11：通过实地走访调查规划区域内的出行需求集中的位置，将这些位置标记为出行需求点；

步骤12：统计所有出行需求点的高峰小时出行客流量，作为该出行需求点的需求量。

3.根据权利要求2所述的一种基于DBSCAN算法的弹性公交站点布局方法，其特征在于，所述出行需求集中的位置包括工厂单位出入口、小区门口、大型店铺及商业中心出入口。

4.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN算法的弹性公交站点布局方法，其特征在于，所述步骤2的具体流程为：

步骤21：计算单站点高峰小时最大服务能力，具体公式如下所示：

C＝60×(1-r)×p/t (1)；

式中，C为单站点高峰小时最大服务能力；r为弹性公交实载率；p为弹性公交车核载人数；t为高峰小时弹性公交车到达间隔；

步骤22：以最大可接受到站距离作为DBSCAN算法中邻域半径参数ε，以单站点高峰小时最大服务能力为DBSCAN算法中密度阈值参数Minpts，更改DBSCAN算法中的核心点判断逻辑为某点邻域内出行需求点的需求量是否大于单站点高峰小时最大服务能力，若大于则该点为核心点；

步骤23：以步骤22中的ε、Minpts及核心点判断逻辑建立DBSCAN算法模型，对出行需求点及其需求量进行聚类分析，将出行需求点划分为孤立点与多个簇类。