专利名称：一种城市公共交通客流信息的统计分析方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明属于智能交通技术领域，特别涉及一种城市公共交通客流信息的统计分析方法及系统。
背景技术：
城市公共交通是一个城市的重要基础设施，人们的生产、生活和社会交往都离不开城市公共交通。城市公共交通是现代城市的主动脉，是城市活动中不可须臾停滞的重要手段，在现代化都市中占有极其重要的地位。如今，城市道路交通状况日趋紧张。发展城市公共交通，努力提高城市交通的信息化水平，建立先进的公共交通系统，提高公交运营部门的管理水平，实现公交调度智能化，是解决城市交通问题的有效途径。因此，智能交通系统(ITS)技术应运而生，它是通过将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统，而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的系统，能够实时、准确、高效的管理综合交通运输。ITS是未来交通系统的发展方向。其中，城市客流时空分布分析能够为城市道路建设和公交、轨道线路等基础设施规划建设提供数据支持和理论依据。将城市客流信息通过监测平台进行发布，城市交通规划者和城市交通决策者可以通过监测平台掌握历史客流信息时间变化趋势和空间分布信息。一般地，城市客流信息是通过传统人工调查方法得到，得到客流OD矩阵。目前也有一些研究利用一卡通刷卡数据进行统计分析。但是，传统的人工调查方法数据采集周期长，调查范围小，数据准确度不够，并且花费较高。而目前大多数一卡通数据中只保存了上车刷卡时间，而没有上车位置信息，因而很难获取城市客流的空间位置，无法识别客流的空间集聚信息。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种城市公共交通客流信息的统计分析方法及系统，解决了现有技术中客流信息统计数据不准确的技术问题。为解决上述技术问题，本发明提供了一种城市公共交通客流信息的统计分析方法，包括如下步骤获取城市一卡通的刷卡数据，去除所述城市一卡通的刷卡数据中的无效数据；对所述城市一卡通的刷卡数据进行趟次分割后得到多个趟次刷卡数据，并对所述多个趟次刷卡数据中的每一趟次刷卡数据进行站点分割，进而得到多个站点刷卡数据；根据所述多个站点刷卡数据与实际物理站点进行匹配的结果，进而确定实际物理站点的刷卡数据；将所述实际物理站点的刷卡数据与城市地图文件进行叠加，通过颜色渲染的显示形式显示客流云图。
进一步地，所述城市一卡通的刷卡数据中的无效数据包括无效单条数据、无效车辆数据和无效线路数据。进一步地，所述趟次分割和站点分割的步骤具体包括分别设定趟次分割阈值的范围、趟次分割阈值的步长、站点分割阈值的范围和站点分割阈值的步长；根据所述趟次分割阈值的范围和所述趟次分割阈值的步长确定多个趟次分割时间，通过穷举法对每天的所述城市一卡通的刷卡数据根据所述多个趟次分割时间进行分害I]，得到所述多个趟次刷卡数据；根据所述站点分割阈值的范围和所述站点分割阈值的步长确定多个站点分割时间，对所述多个趟次刷卡数据中的每一趟次刷卡数据根据所述多个站点分割时间进行分割，进而得到所述多个站点分割数据，并统计所述多个站点分割数据的错误分割率；将所述错误分割率最小的所述趟次分割时间作为趟次分割阈值，将所述错误分割率最小的所述站点分割时间作为站点分割阈值；将对每天的所述城市一卡通的刷卡数据按照车辆号的刷卡时间进行排序，将所述车辆号的刷卡时间的前后间隔时间小于所述趟次分割阈值作为同一趟次，得到所述车辆号同一趟次的刷卡数据，然后将所述车辆号同一趟次的刷卡数据作为最终趟次刷卡数据；根据所述最终趟次刷卡数据，将所述车辆号同一趟次的所述刷卡时间的间隔时间小于所述站点分割阈值作为所述车辆号同一趟次同一站点的刷卡数据，然后将所述车辆号同一趟次同一站点的刷卡数据作为最终站点刷卡数据。进一步地，所述匹配的步骤具体包括 当所有线路内的一所述站点在所述实际物理站点预置范围内，将所述线路划入实际物理站点的线路集；将所述线路划入实际物理站点的线路集；根据所述最终站点刷卡数据，将同一所述城市一卡通的卡号在所述站点之间最近的刷卡线路划入前次刷卡线路集；将所述前次刷卡线路集中的所述刷卡线路与所述实际物理站点的线路集中的线路进行比对，当所述前次刷卡线路集和所述实际物理站点的线路集中相同线路最多时，所述实际物理站点与所述最终站点刷卡数据中的站点序号相对应，得到所述实际物理站点的刷卡数据。进一步地,所述对应的步骤具体包括与所述最终站点刷卡数据中的第一站点序号相比，当所述实际物理站点的序号大于或等于I时，所述最终站点刷卡数据中的第一站点序号与所述实际物理站点的序号相对应；与所述最终站点刷卡数据中的最后一个站点序号相比，当所述实际物理站点的序号总数大于所述最终站点刷卡数据中的最后一个站点序号时，所述最终站点刷卡数据中的最后一个站点序号与所述实际物理站点的序号相对应；当两个所述实际物理站点的序号之间的差值大于或者等于I时，所述最终站点刷卡数据中相邻两个站点序号与所述两个实际物理站点的序号相对应。进一步地，所述显示客流云图的步骤具体包括
接收所述实际物理站点的刷卡数据；将所述实际物理站点的刷卡数据进行空间的显示处理，生成可根据地图缩放比例变化的客流云图；将所述客流云图与所述城市地图文件进行叠加，通过颜色渲染的显示形式显示所述客流云图。本发明还提供了一种城市公共交通客流信息的统计分析系统，包括，预处理模块、分割模块、站点匹配模块和显示模块；其中，所述预处理模块用于去除城市一卡通的刷卡数据中的无效数据；所述分割模块用于对所述城市一卡通的刷卡数据进行趟次分割后得到多个趟次刷卡数据，并对所述多个趟次刷卡数据中的每一趟次刷卡数据进行站点分割，进而得到多个站点刷卡数据；所述站点匹配模块根据所述多个站点刷卡数据与实际物理站点进行匹配的结果，进而确定实际物理站点的刷卡数据；所述显示模块将所述实际物理站点的刷卡数据与城市地图文件进行叠加，通过颜色渲染的显示形式显示客流云图。进一步地，所述分割模块包括阈值范围和步长设定单元、计算分割错误率单元、确·定分割阈值单元、趟次分割单元和站点分割单元；所述阈值范围和步长设定单元用于分别设定趟次分割阈值的范围、趟次分割阈值的步长、站点分割阈值的范围和站点分割阈值的步长；所述计算分割错误率单元根据所述趟次分割阈值的范围和所述趟次分割阈值的步长确定多个趟次分割时间，通过穷举法对每天的所述城市一卡通的刷卡数据根据所述多个趟次分割时间进行分割，得到所述多个趟次刷卡数据；根据所述站点分割阈值的范围和所述站点分割阈值的步长确定多个站点分割时间，对所述多个趟次刷卡数据中的每一趟次刷卡数据根据所述多个站点分割时间进行分割，进而得到所述多个站点分割数据，并统计所述多个站点分割数据的错误分割率；所述确定分割阈值单元将所述错误分割率最小的所述趟次分割时间作为趟次分害帽值，将所述错误分割率最小的所述站点分割时间作为站点分割阈值；所述趟次分割单元将对每天的所述城市一卡通的刷卡数据按照车辆号的刷卡时间进行排序，将所述车辆号的刷卡时间的前后间隔时间小于所述趟次分割阈值作为同一趟次，得到所述车辆号同一趟次的刷卡数据，然后将所述车辆号同一趟次的刷卡数据作为最终趟次刷卡数据；所述站点分割单元根据所述最终趟次刷卡数据，将所述车辆号同一趟次的所述刷卡时间的间隔时间小于所述站点分割阈值作为所述车辆号同一趟次同一站点的刷卡数据，然后将所述车辆号同一趟次同一站点的刷卡数据作为最终站点刷卡数据。进一步地，所述站点匹配模块包括实际物理站点线路集确定单元、前次刷卡线路集确定单元和相似度对比单元；所述实际物理站点线路集确定单元，当所有线路内的一所述站点在所述实际物理站点预置范围内，将所述线路划入实际物理站点的线路集；将所述线路划入实际物理站点的线路集；所述前次刷卡线路集确定单元，根据所述最终站点刷卡数据，将同一所述城市一卡通的卡号在所述站点之间最近的刷卡线路划入前次刷卡线路集；所述相似度对比单元是将所述前次刷卡线路集中的所述刷卡线路与所述实际物理站点的线路集中的线路进行比对，当所述前次刷卡线路集和所述实际物理站点的线路集中相同线路最多时，所述实际物理站点与所述最终站点刷卡数据中的站点序号相对应，得到所述实际物理站点的刷卡数据。进一步地,所述显示模块包括接收单元、处理单元和显示单元；所述接收单元用于接收所述实际物理站点的刷卡数据，所述处理单元是将所述实际物理站点的刷卡数据进行空间的显示处理，生成可根据地图缩放比例变化的客流云图，所述显示单元将所述客流云图与所述城市地图文件进行叠加，通过颜色渲染的显示形式显示所述客流云图。本发明提供的城市公共交通客流信息的统计分析方法和系统，根据站点与线路空 间位置关系，用来识别站点的特征，把刷卡数据对应到站点上，得到刷卡数据的空间位置，从而进行客流时空分布的统计分析，为城市交通规划、基础设置建设和政策制定提供了数据支持。
图I为本发明实施例提供的城市公共交通客流信息的统计分析系统结构示意图；图2为本发明实施例提供的趟次分割和站点分割的方法流程图；图3为本发明实施例提供的趟次刷卡数据和站点刷卡数据与实际物理站点进行匹配的方法流程图。
具体实施例方式概念界定线路城市中的运营公交线路，这里指地面公交。站点指线路上的各个站点，这里的站点是指线路范围内的站点，而不是整个线网。也就是说，不同线路可能对应相同站名的站点，但是他们不表示同一个站点。城市一卡通的刷卡数据城市一卡通刷卡数据中记录了线路号、车辆号和刷卡时间。目前运营的公交线路中有两种刷卡方式一票制和分段计价。一票制线路刷卡数据记录了上车时间，没有上车位置信息；分段计价线路记录了下车时间和上下车站点，但没有记录上车时间。本发明中所指的城市一卡通是代表一个地区的交通刷卡数据，城市的概念仅指一个地区的概念，并不局限于是一个城市。客流云图通过城市客流空间分布密度及影响范围对城市地图进行颜色渲染得到的显示形式，称为这个城市的客流云图。分割错误率是指如果分割得到的趟次数据中的站点序号的个数大于或等于该线路实际物理站点序号总数或者小于该线路实际物理站点序号总数的一半，则认为是一次错误分割，否则认为一次正确分割。本发明实施例计算城市公共交通客流的整个过程，实际上是对原始的一卡通数据进行预处理和信息填补，得到上车位置信息，然后对客流进行时间和空间统计分析。该过程的关键是确定乘客的上车位置。本发明实施例提供了一种城市公共交通客流信息的统计分析方法，包括如下步骤步骤101 :获取城市一卡通的刷卡数据，去除城市一卡通的刷卡数据中的无效数据，对于一卡通原始的刷卡数据，会有各种异常数据，预处理过程去除各种异常数据，以防对之后的处理过程干扰；其中，城市一卡通的刷卡数据中的无效数据包括无效单条数据、无效车辆数据和无效线路数据。去除无效单条数据。删除刷卡数据中刷卡信息不全或异常的数据。如线路号或车辆号为O的数据、刷卡时间为空的数据等。去除无效车辆数据。对于某一车辆，如果刷卡数据小于20条，则认为是车辆号异常，删除该车辆号对应的所有刷卡数据。去除无效线路数据。对于某一线路统计，如果刷卡数据小于100条，则认为线路号异常，删除该线路下对应的所有刷卡数据。步骤102 :对城市一卡通的刷卡数据进行趟次分割后得到多个趟次刷卡数据，然后对多个趟次刷卡数据中的每一趟次刷卡数据进行站点分割，进而得到多个站点刷卡数·据；通过分析城市一卡通数据中的刷卡时间间隔特点，首先给定分割阈值范围，通过穷举法得到分割阈值，使得该线路的刷卡数据分割错误率最小。分割阈值是跟线路相关的，也就是说，不同的线路分割阈值可能不同，以下对于分割阈值的确定过程均在线路级别，用一条线路的所有刷卡数据来确定该条线路对应的分割阈值。步骤103 :根据趟次刷卡数据和站点刷卡数据与实际物理站点进行匹配的结果，进而确定实际物理站点的刷卡数据；步骤104 :将实际物理站点的刷卡数据与城市地图文件进行叠加，通过颜色渲染的显示形式显示客流云图。参见图2，本实施例步骤102中的趟次分割和站点分割的步骤具体包括步骤1021 :分别设定趟次分割阈值的范围、趟次分割阈值的步长、站点分割阈值的范围和站点分割阈值的步长，在实际中，应当根据该城市公交具体的发车时间范围，设定趟次分割阈值的范围和步长，应当根据该城市站点之间设置的距离与公交到底两站之间的时间设定站点分割阈值和范围。在本实施例中，站点分割阈值范围设置为60s-180s，步长为5s,趟次分割阈值的范围设置为10min-60min,步长为Imin;步骤1022 :根据趟次分割阈值的范围和趟次分割阈值的步长确定多个趟次分割时间、通过穷举法对每天的城市一卡通的刷卡数据根据多个趟次分割时间进行分割，得到多个趟次刷卡数据，然后根据站点分割阈值的范围和站点分割阈值的步长确定多个站点分割时间，对多个趟次刷卡数据中的每一趟次刷卡数据根据多个站点分割时间进行分割，进而得到多个站点分割数据，并统计多个站点分割数据的错误分割率；在本发明实施例中，趟次分割阈值的范围设置为10min-60min,步长为lmin,因此趟次分割时间是在趟次分割阈值范围内以步长为分割段，分别确定多个趟次分割时间，依次为包括 lOmin、llmin、12min、13min、14min..· 60min。在本发明实施例中，站点分割阈值范围设置为60s-180s，步长为5s，因此站点分割时间是在站点分割阈值范围内以步长为分割段，分别确定多个站点分割时间，依次为60s、65s、70s、75s、80s、85s、90s、…180s。步骤1023 :将错误分割率最小的趟次分割时间作为趟次分割阈值，将错误分割率最小的站点分割时间作为站点分割阈值；
分割错误是指分割错误率，表示如果分割得到的趟次数据中的站点数据集的个数大于或等于线路站点总数或者小于线路站点总数的一半，则认为是一次错误分割，否则认为一次正确分割。比如，分别计算3*3=9种分割阈值组合的情况下，得到的分割结果，分割错误率，见表I :表I 9种分割阈值组合的分割错误率
权利要求
1.一种城市公共交通客流信息的统计分析方法，其特征在于，包括如下步骤 获取城市一卡通的刷卡数据，去除所述城市一卡通的刷卡数据中的无效数据； 对所述城市一卡通的刷卡数据进行趟次分割后得到多个趟次刷卡数据，并对所述多个趟次刷卡数据中的每一趟次刷卡数据进行站点分割，进而得到多个站点刷卡数据； 根据所述多个站点刷卡数据与实际物理站点进行匹配的结果，进而确定实际物理站点的刷卡数据； 将所述实际物理站点的刷卡数据与城市地图文件进行叠加，通过颜色渲染的显示形式显示客流云图。
2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述城市一卡通的刷卡数据中的无效数据包括无效单条数据、无效车辆数据和无效线路数据。
3.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述趟次分割和站点分割的步骤具体包括 分别设定趟次分割阈值的范围、趟次分割阈值的步长、站点分割阈值的范围和站点分割阈值的步长； 根据所述趟次分割阈值的范围和所述趟次分割阈值的步长确定多个趟次分割时间，通过穷举法对每天的所述城市一卡通的刷卡数据根据所述多个趟次分割时间进行分割，得到所述多个趟次刷卡数据；根据所述站点分割阈值的范围和所述站点分割阈值的步长确定多个站点分割时间，对所述多个趟次刷卡数据中的每一趟次刷卡数据根据所述多个站点分割时间进行分割，进而得到所述多个站点分割数据，并统计所述多个站点分割数据的错误分割率； 将所述错误分割率最小的所述趟次分割时间作为趟次分割阈值，将所述错误分割率最小的所述站点分割时间作为站点分割阈值； 将对每天的所述城市一卡通的刷卡数据按照车辆号的刷卡时间进行排序，将所述车辆号的刷卡时间的前后间隔时间小于所述趟次分割阈值作为同一趟次，得到所述车辆号同一趟次的刷卡数据，然后将所述车辆号同一趟次的刷卡数据作为最终趟次刷卡数据； 根据所述最终趟次刷卡数据，将所述车辆号同一趟次的所述刷卡时间的间隔时间小于所述站点分割阈值作为所述车辆号同一趟次同一站点的刷卡数据，然后将所述车辆号同一趟次同一站点的刷卡数据作为最终站点刷卡数据。
4.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述匹配的步骤具体包括 当所有线路内的一所述站点在所述实际物理站点预置范围内，将所述线路划入实际物理站点的线路集； 根据所述最终站点刷卡数据，将同一所述城市一卡通的卡号在所述站点之前最近的刷卡线路划入前次刷卡线路集； 将所述前次刷卡线路集中的所述刷卡线路与所述实际物理站点的线路集中的线路进行比对，当所述前次刷卡线路集和所述实际物理站点的线路集中相同线路最多时，所述实际物理站点与所述最终站点刷卡数据中的站点序号相对应，得到所述实际物理站点的刷卡数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对应的步骤具体包括 与所述最终站点刷卡数据中的第一站点序号相比，当所述实际物理站点的序号大于或等于I时，所述最终站点刷卡数据中的第一站点序号与所述实际物理站点的序号相对应； 与所述最终站点刷卡数据中的最后一个站点序号相比，当所述实际物理站点的序号总数大于所述最终站点刷卡数据中的最后一个站点序号时，所述最终站点刷卡数据中的最后一个站点序号与所述实际物理站点的序号相对应； 当两个所述实际物理站点的序号之间的差值大于或者等于I时，所述最终站点刷卡数据中相邻两个站点序号与所述两个实际物理站点的序号相对应。
6.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述显示客流云图的步骤具体包括 接收所述实际物理站点的刷卡数据； 将所述实际物理站点的刷卡数据进行空间的显示处理，生成可根据地图缩放比例变化的客流云图； 将所述客流云图与所述城市地图文件进行叠加，通过颜色渲染的显示形式显示所述客流云图。
7.一种城市公共交通客流信息的统计分析系统，其特征在于，包括，预处理模块、分割模块、站点匹配模块和显示模块；其中，所述预处理模块用于去除城市一卡通的刷卡数据中的无效数据；所述分割模块用于对所述城市一卡通的刷卡数据进行趟次分割后得到多个趟次刷卡数据，并对所述多个趟次刷卡数据中的每一趟次刷卡数据进行站点分割，进而得到多个站点刷卡数据；所述站点匹配模块根据所述多个站点刷卡数据与实际物理站点进行匹配的结果，进而确定实际物理站点的刷卡数据；所述显示模块将所述实际物理站点的刷卡数据与城市地图文件进行叠加，通过颜色渲染的显示形式显示客流云图。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述分割模块包括阈值范围和步长设定单元、计算分割错误率单元、确定分割阈值单元、趟次分割单元和站点分割单元； 所述阈值范围和步长设定单元用于分别设定趟次分割阈值的范围、趟次分割阈值的步长、站点分割阈值的范围和站点分割阈值的步长； 所述计算分割错误率单元根据所述趟次分割阈值的范围和所述趟次分割阈值的步长确定多个趟次分割时间，通过穷举法对每天的所述城市一卡通的刷卡数据根据所述多个趟次分割时间进行分割，得到所述多个趟次刷卡数据；根据所述站点分割阈值的范围和所述站点分割阈值的步长确定多个站点分割时间，对所述多个趟次刷卡数据中的每一趟次刷卡数据根据所述多个站点分割时间进行分割，进而得到所述多个站点分割数据，并统计所述多个站点分割数据的错误分割率； 所述确定分割阈值单元将所述错误分割率最小的所述趟次分割时间作为趟次分割阈值，将所述错误分割率最小的所述站点分割时间作为站点分割阈值； 所述趟次分割单元将对每天的所述城市一卡通的刷卡数据按照车辆号的刷卡时间进行排序，将所述车辆号的刷卡时间的前后间隔时间小于所述趟次分割阈值作为同一趟次，得到所述车辆号同一趟次的刷卡数据，然后将所述车辆号同一趟次的刷卡数据作为最终趟次刷卡数据； 所述站点分割单元根据所述最终趟次刷卡数据，将所述车辆号同一趟次的所述刷卡时间的间隔时间小于所述站点分割阈值作为所述车辆号同一趟次同一站点的刷卡数据，然后将所述车辆号同一趟次同一站点的刷卡数据作为最终站点刷卡数据。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述站点匹配模块包括实际物理站点线路集确定单元、前次刷卡线路集确定单元和相似度对比单元； 所述实际物理站点线路集确定单元，当所有线路内的一所述站点在所述实际物理站点预置范围内，将所述线路划入实际物理站点的线路集； 将所述线路划入实际物理站点的线路集； 所述前次刷卡线路集确定单元，根据所述最终站点刷卡数据，将同一所述城市一卡通的卡号在所述站点之间最近的刷卡线路划入前次刷卡线路集； 所述相似度对比单元是将所述前次刷卡线路集中的所述刷卡线路与所述实际物理站点的线路集中的线路进行比对，当所述前次刷卡线路集和所述实际物理站点的线路集中相同线路最多时，所述实际物理站点与所述最终站点刷卡数据中的站点序号相对应，得到所述实际物理站点的刷卡数据。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述显示模块包括接收单元、处理单元和显示单元；所述接收单元用于接收所述实际物理站点的刷卡数据，所述处理单元是将所述实际物理站点的刷卡数据进行空间的显示处理，生成可根据地图缩放比例变化的客流云图，所述显示单元将所述客流云图与所述城市地图文件进行叠加，通过颜色渲染的显示形式显示所述客流云图。
全文摘要
本发明公开了一种城市公共交通客流信息的统计分析方法及系统，属于智能交通技术领域。所述系统包括预处理模块、分割模块、站点匹配模块和显示模块，预处理模块用于去除城市一卡通的刷卡数据中的无效数据，分割模块用于对城市一卡通的刷卡数据进行趟次分割和站点分割后，进而得到趟次刷卡数据和站点刷卡数据，站点匹配模块根据趟次刷卡数据和站点刷卡数据与实际物理站点进行匹配，进而确定实际物理站点的刷卡数据，显示模块将实际物理站点的刷卡数据与城市地图文件进行叠加，显示客流云图。本发明根据站点与线路空间位置关系，用来识别站点的特征，把刷卡数据对应到站点上，得到刷卡数据的空间位置，为城市交通规划提供了数据支持。
文档编号G07C9/00GK102819885SQ201210285149
公开日2012年12月12日 申请日期2012年8月10日 优先权日2012年8月10日
发明者杜博文, 李曼, 陈智宏, 隋莉颖, 周一新, 李洪亮 申请人:北京航空航天大学, 北京市交通信息中心, 北京银河金星科技发展有限公司