[发明专利]基于网约车数据的定制公交站点选址方法

说明书

本发明公开了一种基于网约车数据的定制公交站点选址方法，根据网约车数据提取了大量的出行信息，补充了定制公交公司的乘客出行需求收集方式；并创新地提出了交通出行小区概念，并将交通出行小区作为链接定制公交站点与网约车数据的桥梁，将体量较大的网约车数据简化为区域间流动与区域内部流动的概念，从而让定制公交站点选址精度大幅提升。

技术领域

本发明涉及公共交通信息处理技术领域，更具体的说是涉及一种基于网约车数据的定制公交站点选址方法。

背景技术

在当今社会，环境问题和拥堵问题成为大型城市发展中亟待解决的两大问题。我国飞速发展带来的私家车保有量急剧上升为引发两大问题首要原因。各市虽依据实际情况采取了多样化的扩大公共交通资源方法，但市民的多元化出行需求同运行固定的传统公共交通方式产生了与日俱增的矛盾，出现了较多市民不能享受合适的公共交通资源等问题。

定制公交作为一种“专人专座，应需而生，准时高效，价格亲民”的出行新概念，一经提出以来，获得了飞速发展，仅北京市在2016年就开通了177条定制公交线路，完成了2年内累计运送200万人次的指标。定制公交需求收集工作主要通过手机APP、官网等渠道收集市民出行需求并以此作为站点及线路的制定基础，这种方法忽略了不了解定制公交但有需求的市民的出行需要，阻碍了定制公交的进一步发展。

网约车作为公共出行方式的补充，无论是提升调查精确度还是揭示出行需求集聚点，其乘客量和起讫信息都可为定制公交站点选址做出可靠的指导，故研究基于网约车数据的定制公交站点选址具有较强的现实意义，具体体现为：网约车数据可以用来有针对性的筛选定制公交服务调查的受众、网约车数据可为定制公交站点选址提供指导、网约车数据可发掘定制公交隐性需求者、网约车数据可作为定制公交开行计划的全局指导方针。

近年来，以滴滴为首的网约车平台获得了快速发展，快速的发展带来了大量的用户数据，而这些用户数据多保留了类似起点经纬度、讫点经纬度、起点时间、终点时间、车辆类型等数据。这些数据揭示了用户出行的OD分布的同时，也揭示了基础公共交通与人们日新月异的出行需求之间的矛盾，若能合理运用，便能为定制公交乃至传统公交提供较好的支持作用，故依托于网约车数据的定制公交站点选址发掘势在必行。

因此，如何依托于网约车数据进行定制公交站点的选址是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于网约车数据的定制公交站点选址方法，根据网约车数据提取了大量的出行信息，补充了定制公交公司的乘客出行需求收集方式；并创新地提出了交通出行小区概念，并将交通出行小区作为链接定制公交站点与网约车数据的桥梁，将体量较大的网约车数据简化为区域间流动与区域内部流动的概念，从而让定制公交站点选址精度大幅提升。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于网约车数据的定制公交站点选址方法，包括：

第一步：采集网约车订单数据样本集和地图数据集：从原始出行数据中提取各订单ID、订单起点及终点的经纬度和订单起止时间作为网约车订单数据样本集；提取目标城市空间数据作为地图数据集；

第二步：数据拓展：计算各订单的起止时间差、以各订单的出行时刻计算日期标志和时辰标志、以各订单的起止GPS坐标计算地球表面距离作为出行距离，并为网约车订单数据样本集中的每条数据加上以上四个特征值；

第三步：对数据进行清洗；

第四步：出行高峰期的时间段发掘：以时辰标志为单位，统计每个时辰标志中的订单数量；以日期标志为单位，对不同时辰标志下的订单量数量进行环比分析，发掘出行高峰期在不同日期中的分布特点；之后分析订单在一天24小时内的分布特征，发掘出行高峰期在小时上的分布特点；通过分析一周数据间的差异寻找规划日期，并通过比较所有规划日期内的24个时辰标志内订单分布共性，发掘高峰期时间段；