本發(fā)明屬于智慧公交調(diào)度，尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合及od信息推導(dǎo)的公交運(yùn)行特性分析方法。

背景技術(shù)：

1、公交運(yùn)行特性涉及時(shí)間層面客流分布及空間層面延誤傳播，而時(shí)空多源數(shù)據(jù)融合及od(origin?destination起訖點(diǎn))信息推導(dǎo)與公交運(yùn)行特性密切關(guān)聯(lián)，為公交數(shù)據(jù)發(fā)掘及可視化分析的源頭。研究公交時(shí)空層面的多源數(shù)據(jù)融合方法并進(jìn)行od推導(dǎo)，可提高時(shí)空層面的數(shù)據(jù)精度，為公共交通領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)。因此，如何利用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，挖掘公共交通完整信息，具有重要意義。

2、相關(guān)技術(shù)中，借助乘客出行的公交ic卡刷卡數(shù)據(jù)，判斷乘客上車以及下車站點(diǎn)，推測(cè)得到公交客流量，從而優(yōu)化公交時(shí)刻表并構(gòu)建公交行車計(jì)劃；或是利用歷史和實(shí)時(shí)的公交車gps數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)模型，從而優(yōu)化公交發(fā)車頻率；或是利用多源數(shù)據(jù)對(duì)公交客流進(jìn)行深入分析，根據(jù)乘客行為模式對(duì)乘客進(jìn)行分類，并分析了乘客類型與影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，提出一種基于混合決策樹(shù)的預(yù)測(cè)方法；或是基于公交ic卡數(shù)據(jù)、gps數(shù)據(jù)及公交線路站點(diǎn)數(shù)據(jù)，提出基于時(shí)間匹配的乘客上車站點(diǎn)識(shí)別算法，結(jié)合公交出行鏈和深度前饋網(wǎng)絡(luò)模型分別進(jìn)行下車站點(diǎn)推斷。

3、然而，針對(duì)公交時(shí)空層面數(shù)據(jù)發(fā)掘及可視化特性分析，現(xiàn)有研究數(shù)據(jù)源較單一，多基于ic卡數(shù)據(jù)或gps數(shù)據(jù)，未綜合考慮公交營(yíng)運(yùn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、城市地圖數(shù)據(jù)及手機(jī)支付數(shù)據(jù)的影響，在實(shí)際應(yīng)用中缺乏全面性。多源數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)缺失且交互重疊的問(wèn)題，未根據(jù)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分層并融合，不能保證采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量和融合精度，從而建立起完善的多源數(shù)據(jù)融合體系。現(xiàn)有研究所提供的融合方法識(shí)別率與準(zhǔn)確率并不高，難以獲取公交客流空間分布特征與公交od信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)融合及od信息推導(dǎo)的公交運(yùn)行特性分析方法以解決現(xiàn)有技術(shù)融合方法識(shí)別率與準(zhǔn)確率較低，難以獲取公交客流空間分布特征與公交od信息的問(wèn)題。

2、本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)融合及od信息推導(dǎo)的公交運(yùn)行特性分析方法，包括：

3、確定公交車實(shí)際?？空军c(diǎn)總數(shù)；

4、根據(jù)公交車實(shí)際?？空军c(diǎn)總數(shù)確定乘客乘車時(shí)間差的臨界值；

5、確定每個(gè)站點(diǎn)的下車乘客總數(shù)；

6、根據(jù)乘客乘車時(shí)間差的臨界值和每個(gè)站點(diǎn)的下車乘客總數(shù)，確定每個(gè)站點(diǎn)的上車乘客總數(shù)；

7、根據(jù)每個(gè)站點(diǎn)的上車乘客總數(shù)和下車乘客總數(shù)，確定公交車從起點(diǎn)站至終點(diǎn)站的運(yùn)行時(shí)間、所有站點(diǎn)總?？繒r(shí)間及交叉口等待時(shí)間，以對(duì)公交運(yùn)行空間特性延誤傳播進(jìn)行可視化分析。

8、可選地，所述確定公交車實(shí)際停靠站點(diǎn)總數(shù)，包括：

9、根據(jù)以下公式計(jì)算公交車實(shí)際停靠站點(diǎn)總數(shù)n：

10、

11、其中，三類信息包括從ic卡數(shù)據(jù)、手機(jī)支付數(shù)據(jù)和gps數(shù)據(jù)獲取的站點(diǎn)出發(fā)路徑信息；wi為第i類信息的權(quán)重；ni為從第i類信息采集到的上車?？空军c(diǎn)總數(shù)。

12、可選地，根據(jù)以下公式計(jì)算第i類信息的權(quán)重：

13、

14、其中，di(mi)為第i類信息的差異信息量。

15、可選地，根據(jù)以下公式計(jì)算第i類信息的差異信息量：

16、di(mi)＝cd(mi)·ed(mi,mj)；

17、其中，cd(mi)第i類信息的可信度；ed(mi,mj)為第i類信息mi與第j類信息mj間的差異度。

18、可選地，根據(jù)以下公式計(jì)算第i類信息的可信度：

19、

20、其中，sd(mi)為第i類信息的平均散度的倒數(shù)；js(mi,mj)為第i類信息與第j類信息間的散度。

21、可選地，根據(jù)以下公式計(jì)算第i類信息mi與第j類信息mj間的差異度：

22、

23、其中，dij為第i類信息與第j類信息間的差異量的倒數(shù)；j≠i；e為自然常數(shù)；|·|表示取絕對(duì)值；edj為第j類信息的信息熵；edi為第i類信息的信息熵；ai表示第i類信息的一個(gè)事件；|ai|表示包含元素；m(·)表示mass函數(shù)；r表示樣本空間集合。

24、可選地，所述根據(jù)公交車實(shí)際?？空军c(diǎn)總數(shù)確定乘客乘車時(shí)間差的臨界值，包括：

25、獲取最小的乘車時(shí)間差，以作為初始乘車時(shí)間差臨界值tmin；

26、根據(jù)以下公式計(jì)算公交車?yán)碚撏？空军c(diǎn)總數(shù)p：

27、p＝σps+σpt；

28、其中，如果兩相鄰乘客乘車時(shí)間差值小于tmin，則確定兩相鄰乘客為同站上車，并記錄兩相鄰乘客同站上車的站點(diǎn)數(shù)為ps；如果兩相鄰乘客乘車時(shí)間差值大于等于tmin，則確定兩相鄰乘客為異站上車；并記錄兩相鄰乘客異站上車的站點(diǎn)數(shù)為pt；pt＝[t/2tmin]；[·]表示四舍五入取整；

29、判斷公交車?yán)碚撏？空军c(diǎn)總數(shù)p是否小于公交車實(shí)際?？空军c(diǎn)總數(shù)n；

30、如果小于，則將初始乘車時(shí)間差臨界值tmin作為乘客乘車時(shí)間差的臨界值；

31、如果不小于，則在相鄰乘客上車時(shí)的乘車時(shí)間差中，將除tmin外的最小值作為乘客乘車時(shí)間差的臨界值。

32、可選地，所述確定每個(gè)站點(diǎn)的下車乘客總數(shù)，包括：

33、根據(jù)以下公式計(jì)算每個(gè)站點(diǎn)的下車乘客總數(shù)：

34、vj'＝lj'·pj'；

35、其中，pj'為站點(diǎn)j'的乘客下車概率；如果站點(diǎn)j'屬于閉合出行鏈或微閉合出行鏈中的站點(diǎn)，則pj'＝1，當(dāng)如果站點(diǎn)j'不屬于閉合出行鏈和微閉合出行鏈中的站點(diǎn)，則pj'＝0；

36、將閉合出行鏈中上車次數(shù)大于預(yù)設(shè)次數(shù)閾值的站點(diǎn)作為第一站點(diǎn)；將閉合出行鏈中客流密度大于預(yù)設(shè)客流密度閾值的站點(diǎn)作為第二站點(diǎn)；如果站點(diǎn)j'為第一站點(diǎn)且為第二站點(diǎn)，則

37、

38、其中，mj'為站點(diǎn)j'的上車停車次數(shù)；n0為閉合出行鏈中第一站點(diǎn)的總數(shù)；mn'為站點(diǎn)n'的上車停車次數(shù)；n'＝1,2,…,n0。

39、可選地，所述根據(jù)乘客乘車時(shí)間差的臨界值和每個(gè)站點(diǎn)的下車乘客總數(shù)，確定每個(gè)站點(diǎn)的上車乘客總數(shù)，包括：

40、判斷相鄰兩個(gè)乘客對(duì)應(yīng)的乘車時(shí)間差值tj'是否大于乘客乘車時(shí)間差tmin的臨界值；

41、如果大于，則根據(jù)以下公式計(jì)算每個(gè)公交站的上車乘客總數(shù)：

42、

43、如果不大于，則根據(jù)以下公式計(jì)算每個(gè)公交站的上車乘客總數(shù)：

44、nj'＝lj'+1-lj'+vj'；

45、其中，nj'為站點(diǎn)j'的上車乘客數(shù)；lj'+1為站點(diǎn)j'+1的載客量；lj'為站點(diǎn)j'的載客量；vj'為站點(diǎn)j'的下車乘客數(shù)。

46、可選地，所述根據(jù)每個(gè)站點(diǎn)的上車乘客總數(shù)和下車乘客總數(shù)，確定公交車從起點(diǎn)站至終點(diǎn)站的運(yùn)行時(shí)間、所有站點(diǎn)總?？繒r(shí)間及交叉口等待時(shí)間，以對(duì)公交運(yùn)行空間特性延誤傳播進(jìn)行可視化分析，包括：

47、根據(jù)以下公式計(jì)算公交車從起點(diǎn)站至終點(diǎn)站的運(yùn)行時(shí)間t1：

48、

49、其中，u為起點(diǎn)站至終點(diǎn)站路線上站點(diǎn)的總數(shù)；lj'為站點(diǎn)j'的載客量；taj'+1為公交車在第j'+1個(gè)站點(diǎn)的到站時(shí)間；tdj'為公交車在第j'個(gè)站點(diǎn)離站時(shí)間；

50、根據(jù)以下公式計(jì)算公交車從起點(diǎn)站至終點(diǎn)站的所有站點(diǎn)總停靠時(shí)間t2：

51、

52、其中，κj'為公交車在站點(diǎn)j'的停靠時(shí)間；μ為公交車開(kāi)關(guān)門及進(jìn)出站加減速的時(shí)間；為每個(gè)乘客平均上車或平均下車的時(shí)間；

53、根據(jù)以下公式計(jì)算公交車在起點(diǎn)站至終點(diǎn)站路線上交叉口等待時(shí)間t3：

54、

55、其中，q為起點(diǎn)站至終點(diǎn)站路線上交叉口總數(shù)量；為公交車在交叉口x的等待時(shí)間。。

56、本發(fā)明提供一種基于多源數(shù)據(jù)融合及od信息推導(dǎo)的公交運(yùn)行特性分析方法，其中方法包括確定公交車實(shí)際?？空军c(diǎn)總數(shù)；根據(jù)公交車實(shí)際?？空军c(diǎn)總數(shù)確定乘客乘車時(shí)間差的臨界值；確定每個(gè)站點(diǎn)的下車乘客總數(shù)；根據(jù)乘客乘車時(shí)間差的臨界值和每個(gè)站點(diǎn)的下車乘客總數(shù)，確定每個(gè)站點(diǎn)的上車乘客總數(shù)；根據(jù)每個(gè)站點(diǎn)的上車乘客總數(shù)和下車乘客總數(shù)，確定公交車從起點(diǎn)站至終點(diǎn)站的運(yùn)行時(shí)間、所有站點(diǎn)總停靠時(shí)間及交叉口等待時(shí)間，以對(duì)公交運(yùn)行空間特性延誤傳播進(jìn)行可視化分析。本發(fā)明綜合考慮基礎(chǔ)層、交互層及輸出層數(shù)據(jù)的影響，根據(jù)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分層并融合，保證采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量和融合精度，從而建立完善的多源數(shù)據(jù)融合體系，能夠獲取公交客流空間分布特征與公交od信息。