[发明专利]一种基于DBSCAN算法的弹性公交站点布局方法

说明书

本发明公开了一种基于DBSCAN算法的弹性公交站点布局方法，包含以下步骤：(1)通过实地走访确定规划区域内的出行需求点，并逐一记录其高峰小时出行人流量以确定需求量；(2)以最大可接受到站距离为邻域半径参数，以单个站点高峰小时最大服务能力为密度阈值，利用DBSCAN算法对需求点进行聚类分析，得到孤立点集合和多个簇类；(3)首先在孤立点位置上设置站点，其次以乘客出行距离最短为目标，分别对不同簇类建立目标规划模型，筛选确定簇类内站点布局；(4)调整孤立点站点和类簇站点位置以符合站间距约束，进而确定最终方案。该方法为未来城市弹性公交发展中的基础设施合理布局提供了参考。

技术领域

本发明属于交通运输规划与管理中的公共交通领域，具体涉及一种基于DBSCAN算法的弹性公交站点布局方法。

背景技术

弹性公交系统作为需求响应型智慧公交，是一种实时响应乘客出行需求、动态规划公交路线、免换乘、一人一座的新型公交运营体系，能够有效提升居民的公共交通出行服务质量。弹性公交系统采用站点上下车的共享出行模式，当站点数量过少、站点分布不合理时，会造成站点聚集人数过多、乘客到站距离过长等问题，从而使得乘客放弃公共交通出行。

不同于传统的定线公交，弹性公交乘客出行高度定制化，运行线路随着乘客出行目的的不同而变化。在此背景下，传统“织网-定钮”的公交站点布局方法将会产生较大的不适应性。同时，考虑到乘客对弹性站点可达性的敏感程度，其布局将注重出行需求点的分布，在没有线路走向干扰的情况下缩小站点与出行起终点的距离。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种能满足实际乘客公共交通出行。需求、最小化乘客步行距离的基于DBSCAN算法的弹性公交站点布局方法。本发明主要关注的因素有需求发生源位置、需求量分布及路网分布，这些因素直观展现了乘客出行起终点的分布，是确定站点布局的基础。在此背景下，利用基于空间密度聚类算法的需求属性研究区分乘客出行需求分布的密度高低，并依照聚类结果按需分配站点位置。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种基于DBSCAN算法的弹性公交站点布局方法，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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)；