[发明专利]一种公交与公交换乘出行的线路班次调整的方法

权利要求书

1.一种公交与公交换乘出行的线路班次调整的方法，分析工作日(或非工作日)一个线路的一个时段内出行的起始点及目的地，分析其中公交与公交换乘的，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、公交出行，换乘公交，即出行链为TRANSPOT_TYPE＝2，PAYMENT_ORDER≥2且IS_OVER＝N的记录；

步骤S2、计算由该线路在各站的上下车客流数量；

步骤S3、若公交换乘客流占该线路客流的30％以上，且在各站上下客数量均匀，即客流(上车+下车)方差小于0.1(根据数据情况调整)，则计算该时段线路的满载率，当满载率>120％时，应增加班次；当满载率<50％时，应减少班次；50％≤满载率≤120％，可以保持现状；

步骤S4、若公交换乘客流占该线路客流的30％以上，而客流分布不均匀，即客流(上车+下车)方差大于0.1，大客流站点(直达上车人数占直达上车客流的15％及以上/直达下车人数占直达下车客流的15％及以上)在空间上集中，判断该时段线路的满载率，当满载率>120％时，可针对大客流区间开通区间车、专线、大站快车等线路；当满载率<50％时，应减少班次；50％≤满载率≤120％，可以保持现状；

步骤S5、若公交换乘客流占该线路客流的30％以上，而客流分布不均匀，即客流(上车+下车)方差大于0.1，大客流站点(直达上车人数占直达上车客流的15％及以上/直达下车人数占直达下车客流的15％及以上)在空间上分散(Step3.2.6)。判断该时段线路的满载率，当满载率>120％时，可采取合并小客流站台的策略；当满载率<50％时，应减少班次；50％≤满载率≤120％，可以保持现状；

步骤S6、若公交换乘客流占该线路客流的30％以下，线路及班次调整应结合其他因素进行；

步骤S7、空间上集中/分散：大客流站点数>6个以上进行此步分析，否则，认为大客流站点在空间上是分散的：计算大客流站点ID之间的SN差，并对SN差求平均值；运用基于凝聚的算法将大客流站点进行聚类，当类间距(最小的SN差)大于3时，停止合并类；获取类个数，及类间站点个数；当类个数＝1时，大客流站点在空间上集中，可以开通区间车；当类个数＝2时，类间个数＝(+-1)+(大客流站点/2)，大客流在两个区段上集中，可以开通直达线路；其他情况，认为大客流站点在空间上是分散的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中提取的公共交通出行链信息TD_PUBLIC_TRIP_CHAIN表存入的数据按以下格式：Name为实体编号，Code为ENTITY_NUM，DataType为VARCHAR2(50)；Name为支付方式，Code为PAYMENT_TYPE，Data Type为CHAR[1]，1-IC卡，2-移动端；Name为上车支付记录流水，Code为PAYMENT_SN，Data Type为VARCHAR2(50)；Name为支付次序号，Code为PAYMENT_ORDER，Data Type为NUMBER(2)，每次Y之后重新从1开始；Name为上车站点ID，Code为UP_STATION_ID，Data Type为NUMBER[9]；Name为上车支付时间，Code为UP_PAYMENT_TIME，Data Type为DATE；Name为是下车站点ID，Code为DOWN_STATION_ID，Data Type为NUMBER(9)，异常值000000000；Name为下车时间，Code为DOWN_PAYMENT_TIME，Data Type为DATE，异常值1900/00/00/00/00/00；Name为线路ID，Code为LINE_ID，Data Type为NUMBER[9]；Name为是否一次出行完成，Code为IS_OVER，Data Type为CHAR(1)，Y，N；Name为交通工具类型，Code为TRANSPOT_TYPE，Data Type为CHAR(1),1-subway，2-bus，3-taix，4-bike；Name为入库时间，Code为UPDATE_TIME，Data Type为DATE。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，客流方差的计算方法为：计算站点上车人数+下车人数，得到每个站点的客流q_sn；计算站点客流均值即该线路所有站点客流之和除以站点总数；计算客流方差

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S7中的运用基于凝聚的算法将大客流站点进行聚类，具体采用的是以下凝聚层次聚类算法：

步骤S7.1、将每个大客流站点ID作为一个类；

步骤S7.2、计算任意两个类之间的距离(站点的SN之差)，构造距离矩阵：d＝|sn_x-sn_y|(单点类与单点类)；

步骤S7.3、判断距离矩阵中最小值是否小于4，若是，则合并值最小的两个类，成为一个新的类；当矩阵中最小值大于3时，停止合并，聚类结束；否则进行下一步；

步骤S7.4、重新计算任意两个类之间的欧几里德距离，此时单个数据点之间的距离同Step10.2，单点类与两点类之间的距离，为单点类与两点类间距离的最小值：

(单点类与两点类)

步骤S7.5、重复步骤S3；

步骤S7.6、重复计算单点类与单点类，单点类与两点类，单点类与多点类，多点类与多点类之间的距离；

(多点类与多点类)；

步骤S7.7、重复步骤S3，并不断重新计算新的类间距离矩阵，直到达到类间距大于阈值。