[发明专利]一种基于协同过滤的公交乘客刷卡站点信息提取方法

说明书

本发明提供了一种基于协同过滤的公交乘客刷卡站点信息提取方法，融合车站地理信息、乘客刷卡记录、线路表与车辆运行轨迹记录的数据资源，结合信息协同过滤方法，提出了一种借助乘客刷卡时间分布特征，对车辆轨迹记录信息进行过滤并快速提取刷卡站点的方法。该方法可快速处理海量公交刷卡数据，实现刷卡数据的地理空间匹配，有利于后续公共交通系统性能分析。

技术领域

本发明涉及智能化公共交通技术领域，特别涉及一种基于协同过滤的公交乘客刷卡站点信息提取方法。

背景技术

公交IC卡的广泛应用，提高了乘客乘车的便捷性，已成为公交乘客的主要支付方式，刷卡记录成为低成本提取客流信息的新途径，但是，现阶段广泛使用的刷卡系统主要用于收费，产生的数据不能直接提供给交通业务系统进行分析使用。例如，目前使用最为广泛的一票制公交，只能记录乘客的上车时刻与车号、线路号，缺乏上、下车站点信息；两票制公交，也仅仅增加了下车时间记录，无法知道乘客的上、下车站点。因此，通过IC卡刷卡记录对公交线网客流态势进行分析，需要先要将刷卡记录与GPS行车记录系统产生的车辆运行轨迹进行时间匹配，从而获取乘客的刷卡空间位置信息。

现阶段，GPS行车记录系统多为每秒产生一次位置记录，平均每辆车每天将产生超过8万条位置信息，为IC卡刷卡位置匹配带来巨大的计算开销。现有的解决方案，利用站点位置信息，对GPS轨迹记录进行过滤后再与IC卡刷卡记录进行时间匹配，一定程度上降低了计算量。但该方法无可避免的，会对大量无效轨迹(无乘客刷卡事件)进行聚类处理，从而降低了运算效率。

另一方面，在城市道路中，存在大量高大建筑物，对GPS接收机信号造成衰减与多径干扰，导致轨迹记录中存在大量异常点，非常容易导致站点位置判断出现误差。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于协同过滤的公交乘客刷卡站点信息提取方法，该方法可充分利用海量刷卡数据中隐含的乘客个体活动规律，提升从GPS轨迹数据中提取公交乘客刷卡站点的处理效率，有利于后续公交线网断面流量统计和数据挖掘。

为了达到上述目的，本发明通过下述技术方案予以实现：

一种基于协同过滤的公交乘客刷卡站点信息提取方法，在进行刷卡站点推断时，输入的IC卡刷卡数据包含以下信息：a)IC卡卡号；b)刷卡时刻(格式：hh：mm：ss)；c)车牌号；d)线路号。

此外，本发明进行刷卡站点推断时，还需要GPS轨迹记录数据，包含以下信息：a)车牌号；轨迹点(经纬度)；轨迹采集时刻(格式：hh：mm：ss)。

本发明进行刷卡站点推断时，需要用户提供准确详尽的公交线路及其站点列表。

同时，需要提供各公交站点的地理坐标信息。

算法实施包括以下步骤：

第一步，扫描公交IC卡刷卡记录，分别提取出每一辆车的刷卡记录与GPS轨迹记录，并将每一辆车的刷卡记录与GPS轨迹记录按照时间先后排序。同时将该车辆运营线路所对应的线路表读入内存。

第二步，给定一个时间差τ，对每一辆车按时间排序后的刷卡记录，从第1条刷卡记录开始遍历，分别判断第k条与第k+1条刷卡记录间的时间差，若时间差小于或等于τ，则可认为这两次刷卡行为由同一个站点上车刷卡的不同乘客产生，将其合并到同一个簇C_i中，直到第k条与第k+1条刷卡记录间的时间差大于τ，则认为第k条刷卡记录为该簇最后一条刷卡记录。将C_i保存到刷卡簇队列C＝{C₁,C₂,…,C_i}中。

对于C_i，本发明定义的数据结构为其中表示开始时刻，表示结束时刻，为中心时刻，t_s为第一条刷卡记录所在行号，t_e为最后一条刷卡记录所在行号。