[发明专利]基于多指标分类交集的公交线路调整备选集合确定方法

摘要

基于多指标分类交集的公交线路调整备选集合确定方法本发明属于智能交通领域。目前多源数据(公交IC卡、地铁AFC数据等)为分析公交线路运营及服务水平指标提供了有利条件。可以根据线路几何特征、运营指标和服务水平指标进行公交线路问题诊断，并提出公交线路调整方案，包括撤销、截弯取直、截短和延长等，可以为公交线网的规划调整提供有力的决策依据。同时，本方法利用多源数据进行处理可以实现公交线路调整备选方案自动化分析，节省了以往大量的人工调查及后期处理分析所需的时间人力成本，实现了公交线路问题诊断和推荐方案的快速响应。

主权项

1.基于多指标分类交集的公交线路调整备选集合确定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：多源公交数据处理1.1公交数据处理：针对公交双次刷卡记录数据，即上下车均需要刷卡；从原始数据中直接获取有效字段，并采用调查的方式获取了包含公交线路、站点名称与原始数据中站点编号的对应关系表，利用该对应表即可真实匹配客流的上车、下车站点名称；另外，利用原始数据进行(1)上车时间匹配、(2)运行方向匹配和(3)运行班次匹配；输出的结果包括：站点客流数据、断面客流数据和乘客起讫点数据；1.2地铁数据处理：从原始地铁AFC数据中直接获取有效，利用调查到的上、下车站点名与站点编号的对应关系表，利用该对应表即可真实匹配客流的上车、下车站点名称；经过以上处理流程输出地铁进出站客流OD数据，并最短路分配方法对站点OD数据进行客流分配，得到客流在地铁系统内部的换乘节点数据和断面流量数据；输出的结果包括：地铁客流起讫点数据，地铁站点登降量数据，地铁站点换乘数据，地铁断面客流数据；步骤二：计算公交线路各项指标值2.1计算分析区域内所有公交线路的各项指标值，对于线路布局指标线路长度和线路非直线系数，通过建立地理信息GIS数据库计算；2.2和地面公交相关的指标通过步骤一公交数据处理的结果直接或间接的得到；包括线路平均客运量、线路客流平均出行距离、断面不均衡系数、站点客流不均衡系数、最大高峰满载率、平均运行速度；轨道线路最大高峰满载率通过步骤一地铁数据处理的结果直接得到；步骤三：构建各评价指标分类集合3.1对于任一公交线路或轨道线路评价指标，将其所有结果由小到大排列，按照分位点进行分类，分为低指标线路集合类和高指标线路集合类；按照线路调整的力度从小到大设定3个试验：试验1、试验2和试验3；三个试验所取的分位点不同，得到的低指标线路集合类和高指标线路集合类也不同；3.2试验1所取的分位点为80％和20％，对于任一评价指标，当其值>＝80％位分位点对应的指标值时，该线路属于该指标试验1高指标集合，当其值<＝20％位分位点对应的指标值时，该线路属于该指标低指标集合；试验2所取的分位点为70％和30％，对于任一评价指标，当其值>＝70％位分位点对应的指标值时，该线路属于该指标试验1高指标集合，当其值<＝30％位分位点对应的指标值时，该线路属于该指标低指标集合；试验3所取的分位点为60％和40％，对于任一评价指标，当其值>＝60％位分位点对应的指标值时，该线路属于该指标试验1高指标集合，当其值<＝40％位分位点对应的指标值时，该线路属于该指标低指标集合；最终，分别在3个试验方案下，对于任一个评价指标，得到其对应的高指标线路集合和低指标线路集合；步骤四：公交线路调整备选线路集合确定4.1新开线路的备选集合确定，首先筛选与高负荷轨道线路平行的线路进行分析，如果该线路属于平均客运量高指标集合和最大高峰满载率高指标线路集合的交集，则该线路走向为新开快线的走向的备选集合；4.2撤销线路的备选集合取三个集合的交集线路，三个集合为：平均客运量低指标线路集合、线路客流平均出行距离高指标线路集合、最大高峰满载率低指标线路集合；4.3截弯取直线路的备选集合取三个集合的交集线路，三个集合为：非直线系数高指标线路集合、线路客流平均出行距离高指标线路集合、平均运行速度低指标线路集合；4.4延长线路的备选集合取三个集合的交集线路，三个集合为：线路长度低指标线路集合、线路非直线系数低指标线路集合、平均客运量低指标线路集合；4.5截短线路的备选集合取三个集合的交集线路，三个集合为：线路长度高指标线路集合、断面不均衡系数高指标线路集合、站点客流不均衡系数高指标线路集合。