[发明专利]一种基于概率OD分布模型的下车站点人数计算方法

说明书

本发明公开了一种基于概率OD分布模型的下车站点人数计算方法，涉及交通规划领域，包括以下步骤，处理信息；计算下车概率；计算用地性质；计算站点换乘能力；归一化处理；计算每个站点的下车人数。该基于概率OD分布模型的下车站点人数计算方法，不仅利用了乘客IC卡数据和扫码支付的数据，而且还考虑了乘客出行距离、站点周围土地利用性质等因素对乘客下车的影响，可以为OD矩阵推导子系统提供较为准确的下车站点人数，即使对部分只上车刷卡一次的乘客和少数出行不规律导致通过其他方法无法确定下车站点的乘客，该方法也可以推算出下车站点的人数，大大的提高了公交客流OD矩阵推算的精度。

技术领域

本发明涉及交通规划领域，具体为一种基于概率OD分布模型的下车站点人数计算方法。

背景技术

随着城市人口的快速增长，城市道路交通日益拥挤，交通运输力与实际需求之间能的矛盾越来越突出。城市公共交通以其运量大，价格低廉，并且可以节省能源和道路空间、减少环境污染等特点，成为大多数居民的首选出行方式。但是目前，我国城市公交系统不仅运输能力不足，难以满足实际的客流需求，而且在服务质量、乘客乘车舒适度、公交智能管理方面主要存在以下几个问题：1)各大公交线路乘车拥挤、导致服务质量下降；2)公交线路布局不合理，公交车辆资源没有得到最优配置，造成极大的资源浪费；3)公交智能化管理技术手段落后，效率低下，运营成本高等等。

合理的线路规划、高效的运营管理、切实的政策支持，是方便、快捷、高效的公交服务的保证，而从公交规划运营管理到公交政策制定，又都离不开公交系统中各类交通运行特征数据的支撑，乘客OD矩阵就是其中最为重要的数据之一。目前，在单条公交线路客流OD矩阵方法主要分析了公交乘客出行行为的规律，对公交站点影响乘客下车概率的研究较少。其中，有些方法在研究公交乘客下车概率时，将影响乘客下车的因素如出行的距离、换乘能力以及下车站点周围土地的利用性质等也考虑了进来，但其首末站上下车人数及概率都未进行合适的处理，并且只用到了IC卡数据。另外基于小票法调查数据的基础上提出的公交线路OD分析方法，可准确得出公交线路的客流OD，同时还可以得到线路沿途各站点的上下客人数、断面流量等信息。然而，基于人工调查不仅抽样率低，调查成本高，耗费人力物力财力，而且受人为因素影响大，调查过程中需要大量人员去参与，这就容易受到人员专业素养的影响。显然，无论是通过设备还是人工调查都很难获取乘客完整的OD矩阵。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于概率OD分布模型的下车站点人数计算方法，解决了现有的下车站点人数计算方法无论是通过设备还是人工调查都很难获取乘客完整的OD矩阵的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于概率OD分布模型的下车站点人数计算方法，包括以下步骤，

(1)处理信息，从系统服务器获取乘客的IC卡信息，移动扫码支付信息以及已知的OD信息，对单程线路首末站点的上下车分别做处理；

(2)计算下车概率，根据已知的OD矩阵信息，计算出单程线路的平均公交出行途径站点数量λ，下车概率为：

其中F_ij为乘客在i站点上车j站点下车的概率；λ为平均公交出行途经站点数量，当i站点以后的站点数量小于平均公交出行途经站点数量时λ＝m－i，m为线路单向站点个数；

(3)计算用地性质，利用乘客刷卡和移动扫码支付数据推出来的上车站点信息，计算站点周围的用地性质，即：

其中W_i为站点i用地吸引强度系数，S_i为i站点上车人数；

(4)计算站点换乘能力，统计各站点可换乘公交线路数量，站点换乘能力公式为