[发明专利]一种综合考虑网络连通度与通勤需求下公交网络优化方法

说明书

本发明涉及数据挖掘技术领域，涉及一种综合考虑网络连通度与通勤需求下公交网络优化方法，一、获取车辆定位数据，将每一次运送乘客路线所产生的定位数据组成轨迹数据；二、将收集到的所有轨迹数据映射到实际的道路网络中；三、将轨迹集合输入给通过使用劳伊德算法扩展的K‑paths对轨迹集进行聚类；从轨迹集中随机选择k条路径作为初始质心路径，为轨迹集中的剩下其他轨迹找到最近的质心路径，通过选择现有轨迹来更新每个聚类的质心路径；四、基于所有的质心路径，计算出最大化通勤需求与网络连通度线性聚合值，并将线性聚合值下的质心路径所组成的新路径输出，得到一条新的公交线路。本发明可实现精确、快速的公交线路优化。

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，具体地说，涉及一种综合考虑网络连通度与通勤需求下公交网络优化方法。

背景技术

随着城市化的快速发展，越来越多的人生活在大都市地区。城市化的一个主要副作用是，由于有限空间内的人类活动增多，导致交通拥堵更加频繁和严重，从而导致交通拥堵期间不必要的能源消耗。公共交通(如公共汽车、地铁)不仅节省燃料，减少拥堵，而且提供了一种安全、实惠、方便的出行方式。

良好的公交网络不仅可以缓解城市交通的压力，还能有助于促进可持续发展，提高生活质量。通过新的公交线路加强公交网络可以缩小这一差距，因此有可能使人们从私人交通工具转向公共交通工具。为了实现这一目标，基于通勤记录中发现的新需求，规划新的路线。但是现有的研究并不能完全满足路线规划的要求：对于公交覆盖广泛的城市来说，建造新的公交车站通常是不必要的，而且成本很高。相比之下，由于道路网络的连通，将两个不相连的现有站点连接起来，就不会产生任何额外的建设成本。但是，现有大多数研究都需要建造新的公交车站。除了满足乘客的通勤需求情况下，理想的交通网络亦应尽可能连接及方便乘客转乘，即新的巴士路线应与现有路线相连接，以便提供更多的转乘选择。目前，还没有任何同时考虑连通性和通勤需求的公交路线优化工作。为大规模轨迹数据设计可扩展算法方面仍存在重大挑战。此外，许多算法要求用户做出超参数选择，适当地调整它们也是具有挑战性。

因此，如何完善公交网络成为本领域的技术人员需要解决的一个问题。

发明内容

本发明的内容是提供一种综合考虑网络连通度与通勤需求下公交网络优化方法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。

根据本发明的一种综合考虑网络连通度与通勤需求下公交网络优化方法，其包括以下步骤：

步骤一、获取车辆定位数据，将每一次运送乘客的路线所产生的定位数据组成一条轨迹数据；

步骤二、将收集到的所有轨迹数据映射到实际的道路网络中；

步骤三、将轨迹集合输入给通过使用劳伊德算法扩展的K-paths对轨迹集进行聚类；从轨迹集中随机选择k条路径作为初始质心路径，为轨迹集中的剩下其他轨迹找到最近的质心路径，通过选择现有轨迹来更新每个聚类的质心路径，轨迹可最小化到聚类中所有其他轨迹的距离总和；

步骤四、基于所有的质心路径，计算出最大化通勤需求与网络连通度线性聚合值，并将线性聚合值下的质心路径所组成的新路径输出，得到一条新的公交线路。

作为优选，步骤一中，车辆定位数据包括车辆ID、时间、车辆经纬度和载客情况。

作为优选，步骤二中，对于有偏差的定位点，当作缺失值处理。

作为优选，缺失值处理是将连续缺失五次以及以上的点，按照均值插补的方式进行填补；少于五次的点则是按照舍弃处理。

作为优选，步骤三中，将处理好的数据集推送给模型，模型迭代计算每条轨迹距离最近的质心轨迹并将其分配，每迭代一轮都将重新计算质心轨迹。采用透视表、倒排索引以及图遍历算法来加速实现选择现有的轨迹作为质心轨迹。