[发明专利]一种基于刷卡数据深度挖掘的公交乘客下车站点预测方法

权利要求书

1.一种基于刷卡数据深度挖掘的公交乘客下车站点预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、构建公交数据分析数据库；

S2、数据清洗：对步骤S1数据库中的刷卡记录进行清洗，剔除无效数据和异常数据；

S3、乘客代刷卡记录识别与标记，并将所有标记为代刷记录的数据移入代刷数据库；

S4、乘客上车站点匹配：根据乘客刷卡记录中的GPS设备编号和刷卡时间信息，结合公交车辆GPS轨迹数据以及公交站点位置数据推算乘客上车站点，并在乘客刷卡记录数据中添加上车站点信息和公交线路信息；

S5、公交乘客下车站点预测。

2.根据权利要求1所述的一基于刷卡数据深度挖掘的公交乘客下车站点预测方法，其特征在于：所述步骤S1中的数据库信息包括乘客刷卡记录、公交车辆GPS轨迹数据、公交站点位置数据和公交线路基本信息。

3.根据权利要求1所述的基于刷卡数据深度挖掘的公交乘客下车站点预测方法，其特征在于：所述步骤S3的具体步骤包括：对经步骤S2清洗后的数据，按乘客刷卡时间进行升序排序；当同一个卡编号前后两次相邻刷卡时间间隔小于刷卡判别阈值T_D时，则将其中后一次刷卡记录标记为代他人刷卡的记录；考虑一个卡编号在一次乘车行为中可能产生多条连续的代刷记录，对该卡编号在一次乘车行为中的首次刷卡记录(以下称代刷行为的原始刷卡记录)以及多条代刷记录统一标记为该卡编号的第m次代刷行为，并假设同一次代刷行为中的刷卡记录起终站点相同；将所有标记为代刷记录的数据移入代刷数据库。

4.根据权利要求1所述的基于刷卡数据深度挖掘的公交乘客下车站点预测方法，其特征在于：所述步骤S5中的公交乘客下车站点预测具体包括：

S51、基于乘客闭环出行假设的乘客下车站点预测；

S52、基于站点功能类型识别的乘客下车站点预测；

S53、代刷记录下车站点预测；

S54、利用上车信息和线路OD信息的随机下车站点预测。

5.根据权利要求4所述的基于刷卡数据深度挖掘的公交乘客下车站点预测方法，其特征在于：所述步骤S51中基于乘客闭环出行假设的乘客下车站点预测是指：根据步骤S4得到的数据，针对其中个体乘客在一天中公交出行次数大于1次的刷卡记录，按照以下方法预测乘客下车站点，具体包括：

S51-1、针对个体乘客在当日出行链的非末次出行的下车站点预测：

根据乘客当前出行刷卡记录的上车站点编号B_i，d，B_i，d表示该乘客在第d天中的第i次刷卡记录中的上车站点编号，确定当前公交线路下游方向站点集合S；核对该乘客当前出行的下一条刷卡记录上车站点编号B_i+1，d，

如果B_i+1，d∈S，则采用下一次出行起点记为该乘客当前出行刷卡记录的下车站点；

如果若站点集合S中的站点距离站点B_i+1，d最近的站点满足两者距离小于最大步行距离阈值D_m，则将该最近站点记为该乘客当前出行刷卡记录的下车站点；

S51-2、针对个体乘客在当日出行链中的末次出行的下车站点预测：

根据乘客当前出行刷卡记录的上车站点编号B_i，d，确定当前公交线路下游方向站点集合S；核对该乘客当日首次出行刷卡记录的上车站点标号B_1，d，

如果B_1，a∈S，则乘客当日首次出行起点站即为本次出行下车站点；

如果若站点集合S中的站点距离站点B_1，d最近的站点满足两者距离小于最大步行距离阈值D_m，则将该最近站点记为该乘客当前出行刷卡记录的下车站点；

如果以上两种情况均未搜索到满足条件的有效下车站点，则以乘客次日首次出行起点B_1，d+1替代当日首次出行起点B_1，d，继续执行上述预测规则。