[发明专利]一种基于极大概率估计的城市公交系统车载报站缺失数据修补方法

摘要

本发明针对城市公交车载报站系统中存在数据缺失的问题，提供了一种基于极大概率估计的城市公交系统车载报站缺失数据修补方法，包括以下步骤：通过分析缺失数据的特征以及公交乘客的刷卡行为特点并结合历史数据，构造了以行程时间作为后验条件参数集合的极大概率估计模型，借助乘客刷卡数据准确推断了城市公交系统中自动报站设备的缺失数据。本发明所提供的数据修补方法，克服了现有技术中受城市建筑阴影效应影响，公交车载自动报站系统易出现定位失败或通信丢包，导致报站信息不完整严重影响后续数据挖掘效果的缺陷，提高了乘客公交出行轨迹还原的成功率，增加了城市公交客流分布研究的信息有效性。

主权项

1.一种基于极大概率估计的城市公交系统车载报站缺失数据修补方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、按每一次发车，对数据源2“AVL车辆报站数据”进行归类整理，将每一次发车的AVL报站数据根据公交线路站序排列：{S0,S1,S2,…,Si}，其中Si对应车辆到达Si站点的AVL信息；S2、将步骤S1中的某一次发车数据，与数据源1“公交调度数据”对应公交线路的行车站序进行对比；S21、若站点信息完整，则不存在数据缺失，无需修复；S22、若站点信息不完整，则说明存在AVL数据缺失的情况，锁定存在数据丢失的站点区间Sl＝{S0,SL0,SL1,…,SLk,…,S1}，并计算出该缺失数据区间的行程时间，记为tTRIP；S3、根据数据源3提供的“乘客AFC刷卡数据”，查询搭乘本次行程公交班车从S₀到S_i途中的乘客刷卡数据，并利用阈值分割法提取出有乘客刷卡乘车的站点中第1个刷卡事件的刷卡时间戳，其中任一缺失数据的站点S_Lk，第一个上车乘客的刷卡时刻记为S4，借助历史数据，分别计算从S₀出发到S_L0,S_L1,…,S_Lk，满足控制条件Θ的行程时间概率分布函数：其中，Θ＝t_TRIP∈[t_TRIP‑0.1×t_TRIP,t_TRIP+0.1×t_TRIP]；S5、将S_l行程中每个站点S_Lk第1个刷卡事件的刷卡时间戳减去S₀的出站时刻，得到每个站点的行程时间，对任一行程时间，代入由S4得到的各站时间分布函数，得到概率值，输出最大值的函数所对应的站点即为时刻车辆到达的车站，数据推断完成。