本发明实施例涉及交通运行领域，尤其涉及一种确定机动车的交通出行量的方法及装置。
背景技术：
：机动车出行OD(交通出行量)是指起终点间的机动车交通出行量，通常利用机动车出行调查等来获取。城市机动车出行OD主要包括公交车出行OD和其他车辆出行OD，是城市道路交通规划与管理等的重要依据，反映城市机动车交通出行的时空分布规律，其对于城市路网结构优化调整、交通需求预测以及城市出行规律分析等具有重要意义。目前，传统的机动车OD调查方法主要为两类：一是通过发(收)表格、路边询问、登记车辆牌照法等传统的机动车OD调查，该类方法调查周期长、人力投入大，数据完整性差，后期海量数据的处理存在工作量庞大的问题；二是通过路段交通量反推OD矩阵，该方法依靠先验OD矩阵信息、路段实际流量及估算模型，其先验矩阵需要具有一定的可信度，且模型估算精度无法确定。近年来，随着城市道路交通信息采集技术的发展，城市智能交通系统建设规模的扩大，车牌识别技术在智能卡口监测中得到广泛应用，交警管理部门获得了大量的城市交通卡口过车数据，从而为城市机动车OD矩阵的估算提供了一种新的思路。通过各交通卡口位置信息、经过车辆的车牌号及其经过时间，则可得到同一车牌一天内经过的卡口序列，只要判断出两个相邻卡口间是否存在二次出行行为，就可进一步得到城市机动车OD矩阵。但目前行业内未考虑到不同属性的机动车具有不同的出行特征，而是将所有机动车统一进行计算，导致OD矩阵估算结果的准确性降低。技术实现要素：本发明实施例提供一种确定机动车的交通出行量的方法及装置，用以提高估算机动车的交通出行量的准确性。本发明实施例提供的一种确定机动车的交通出行量的方法，包括：获取设定时间内的机动车的出行数据，所述机动车的出行数据包括第一类机动车的出行数据和第二类机动车的出行数据；其中，所述第一类机动车的出行数据为从所述第一类机动车所属的管理系统得到，所述第二类机动车的出行数据从交通监控系统得到，所述第一类机动车包括出租车和公交车，所述第二类机动车为除所述第一类机动车之外的机动车；依据交通小区的编号信息以及所述第一类机动车的出行数据，确定所述第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号；依据所述交通小区的编号信息以及所述第二类机动车的出行数据，确定所述第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号；根据第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号和所述第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，确定所述机动车的交通出行量。可选地，所述第一类机动车为出租车，所述第一类机动车的出行数据为从出租车管理系统获取每辆出租车的运营数据，每条运营数据包括乘客的上车位置信息和下车位置信息，所述乘客的上车位置为所述运营数据的起点，所述乘客的下车位置为所述运营数据的终点；依据交通小区的编号信息以及所述第一类机动车的出行数据，确定所述第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，包括：针对每条运营数据，统计所述运营数据的数量，确定出所述出租车的交通出行量，并分别确定上车位置信息对应的交通小区的编号和下车位置信息对应的交通小区的编号。可选地，所述运营数据还包括乘客的上车时间和下车时间；所述统计所述运营数据的数量之前，还包括：针对每条运营数据，确定所述运营数据中乘客的上车时间和下车时间的时间差是否大于第一阈值；若时间差不大于所述第一阈值，将所述运营数据丢弃。可选地，所述第一类机动车为公交车，所述第一类机动车的出行数据为从公交车管理系统获取的每辆公交车的单程线路数据，每条单程线路数据包括单程线路的起始站信息、终点站信息、以及发车次数，所述起始站为所述单程线路的起点，所述终点站为所述单程线路的终点；所述依据交通小区的编号信息以及所述第一类机动车的出行数据，确定所述第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，包括：针对每条单程线路数据，依据发车次数，确定出所述公交车的交通出行量，并分别确定所述单程线路数据的起始站信息对应的交通小区的编号和终点站信息对应的交通小区的编号。可选地，所述第二类机动车的出行数据为从交通监控系统的监控数据中得到的第二类机动车的过车数据；所述依据所述交通小区的编号信息以及所述第二类机动车的出行数据，确定所述第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，包括：获取同一车牌号的第二类机动车的过车数据，并按照时间顺序进行排序；将排序后的同一车牌号的第二类机动车的过车数据中的第1条过车数据作为所述同一车牌号的第二类机动车的第一次出行的起点，计算所述同一车牌号的第二类机动车的过车数据中第n-1条过车数据与第n条过车数据的时间差，若所述时间差大于所述第n-1条过车数据与第n条过车数据之间的路段行程时间的最大阈值，则将第n-1条过车数据作为所述同一车牌号的第二类机动车的第一次出行的终点，得到第一次出行数据；并将所述第n条数据作为所述同一车牌号的第二类机动车的第二次出行的起点，继续统计所述同一车牌号的第二类机动车的过车数据中的剩余过车数据，直到最后一条过车数据为止，确定出所述同一车牌号的第二类机动车的交通出行量以及每次出行的起点和终点；根据交通小区的编号信息，以及每次出行的起点和终点，确定每次出行的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号。可选地，所述机动车的交通出行量包括交通小区的出行吸引量量和交通小区的出行发生量；所述根据第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号和所述第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，确定所述机动车的交通出行量，包括：统计第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号，得到所述的交通小区的出行发生量；统计第一类机动车的出行数据的终点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据的终点所属交通小区的编号，得到所述的交通小区的出行吸引量。相应地，本发明实施例还提供了一种确定机动车的交通出行量的装置，包括：获取单元，用于获取设定时间内的机动车的出行数据，所述机动车的出行数据包括第一类机动车的出行数据和第二类机动车的出行数据；其中，所述第一类机动车的出行数据为从所述第一类机动车所属的管理系统得到，所述第二类机动车的出行数据从交通监控系统得到，所述第一类机动车包括出租车和公交车，所述第二类机动车为除所述第一类机动车之外的机动车；第一确定单元，用于依据交通小区的编号信息以及所述第一类机动车的出行数据，确定所述第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号；依据所述交通小区的编号信息以及所述第二类机动车的出行数据，确定所述第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号；第二确定单元，用于根据第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号和所述第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，确定所述机动车的交通出行量。可选地，所述第一类机动车为出租车，所述第一类机动车的出行数据为从出租车管理系统获取每辆出租车的运营数据，每条运营数据包括乘客的上车位置信息和下车位置信息，所述乘客的上车位置为所述运营数据的起点，所述乘客的下车位置为所述运营数据的终点；所述第一确定单元具体用于：针对每条运营数据，统计所述运营数据的数量，确定出所述出租车的交通出行量，并分别确定上车位置信息对应的交通小区的编号和下车位置信息对应的交通小区的编号。可选地，所述运营数据还包括乘客的上车时间和下车时间；所述第一确定单元还用于：所述统计所述运营数据的数量之前，针对每条运营数据，确定所述运营数据中乘客的上车时间和下车时间的时间差是否大于第一阈值；若时间差不大于所述第一阈值，将所述运营数据丢弃。可选地，所述第一类机动车为公交车，所述第一类机动车的出行数据为从公交车管理系统获取的每辆公交车的单程线路数据，每条单程线路数据包括单程线路的起始站信息、终点站信息、以及发车次数，所述起始站为所述单程线路的起点，所述终点站为所述单程线路的终点；所述第一确定单元具体用于：针对每条单程线路数据，依据发车次数，确定出所述公交车的交通出行量，并分别确定所述单程线路数据的起始站信息对应的交通小区的编号和终点站信息对应的交通小区的编号。可选地，所述第二类机动车的出行数据为从交通监控系统的监控数据中得到的第二类机动车的过车数据；所述第一确定单元具体用于：获取同一车牌号的第二类机动车的过车数据，并按照时间顺序进行排序；将排序后的同一车牌号的第二类机动车的过车数据中的第1条过车数据作为所述同一车牌号的第二类机动车的第一次出行的起点，计算所述同一车牌号的第二类机动车的过车数据中第n-1条过车数据与第n条过车数据的时间差，若所述时间差大于所述第n-1条过车数据与第n条过车数据之间的路段行程时间的最大阈值，则将第n-1条过车数据作为所述同一车牌号的第二类机动车的第一次出行的终点，得到第一次出行数据；并将所述第n条数据作为所述同一车牌号的第二类机动车的第二次出行的起点，继续统计所述同一车牌号的第二类机动车的过车数据中的剩余过车数据，直到最后一条过车数据为止，确定出所述同一车牌号的第二类机动车的交通出行量以及每次出行的起点和终点；根据交通小区的编号信息，以及每次出行的起点和终点，确定每次出行的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号。可选地，所述机动车的交通出行量包括交通小区的出行吸引量和交通小区的出行发生量；所述第二确定单元具体用于：统计第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号，得到所述的交通小区的出行发生量；统计第一类机动车的出行数据的终点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据的终点所属交通小区的编号，得到所述的交通小区的出行吸引量。本发明实施例表明，获取设定时间内的机动车的出行数据，依据交通小区的编号信息以及第一类机动车的出行数据，确定出第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，依据交通小区的编号信息以及第二类机动车的出行数据，确定第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，根据第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，确定机动车的交通出行量。通过获取准确的第一类机动车的出行数据，而不使用第一类机动车从交通监控系统得到的过车数据，可以提高估算机动车的交通出行量的准确率。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例提供的一种系统架构的示意图；图2为本发明实施例提供的一种确定机动车的交通出行量的方法的流程示意图；图3为本发明实施例提供的一种确定机动车的交通出行量的方法的流程示意图；图4为本发明实施例提供的一种确定机动车的交通出行量的方法的流程示意图；图5为本发明实施例提供的一种确定机动车的交通出行量的装置的结构示意图。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。图1示出了本发明实施例提供的一种适用于确定机动车的交通出行量的方法的系统架构，该系统架构包括数据采集模块、数据存储模块、信息处理模块、信息发布模块。信息采集模块包括交委数据源(出租车运营系统、公交车运营系统)、交警数据源(智能交通监控管理系统)。数据存储模块包括数据存储模块用于存储通过出租车运营系统、公交运营系统、交警卡口管理系统获取的出租车营运数据、公交车营运数据以及城市卡口过车数据。信息处理模块包括出租车出行OD矩阵估算、常规公交车辆出行OD矩阵估算、其他机动车出行OD矩阵估算，以及全城市机动车出行OD矩阵融合计算等模块。信息发布模块包括将计算得到的城市机动车出行OD矩阵信息进行GIS(GeographicInformationSystem，地理信息系统)展示、指标查询等。基于上述描述，图2示出了本发明实施例提供的一种确定机动车的交通出行量的方法的流程，该流程可以由确定机动车的交通出行量的装置执行。如图2所示，该流程具体包括：步骤201，获取设定时间内的机动车的出行数据。步骤202，依据交通小区的编号信息以及所述第一类机动车的出行数据，确定所述第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号；依据所述交通小区的编号信息以及所述第二类机动车的出行数据，确定所述第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号。步骤203，根据第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号和所述第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，确定所述机动车的交通出行量。在本发明实施例中，该设定时间可以依据经验进行设置，该机动车的出行数据包括第一类机动车的出行数据和第二类机动车的出行数据，该第一类机动车包括出租车和公交车，该第二类机动车为除了出租车和公交车之外的车辆。该第一类机动车的出行数据为从第一类机动车所属的管理系统得到的，也就是从上述图1所示的交委数据源中获得，也可以说是从交通委的数据源中获得出租车的运行数据和公交车的运营数据。在得到机动车的出行数据之后，在上述步骤202中，需要依据交通小区的编号信息以及该第一类机动车的出行数据，确定出该第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及该第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号。具体的，该第一类机动车为出租车时，此时的第一类机动车的出行数据为从交通委的出租车管理系统获取的每辆出租车的运营数据，每条运营数据包括乘客的上车位置信息和下车位置信息，其中，该乘客的上车位置为该运营数据的起点，该乘客的下车位置为运营数据的终点。针对上述每条运营数据，统计该运营数据的数量，确定出该出租车的交通出行量，并分别确定上车位置信息对应的交通小区的编号和下车位置信息对应的交通小区的编号。上述运营数据还包括乘客的上车时间和下车时间，为了使得获得交通出行量的准确性，在同一运营数据的数量之前，针对每条运营数据，还需要确定该运营数据中乘客的上车时间和下车时间的时间差是否大于第一阈值，若时间差不大于第一阈值，将运营数据丢弃，保证统计的出租车的交通出行量的准确性。该第一阈值可以依据经验进行设置，如可以为1分钟。举例来说，由出租车运营管理系统获取一天的出租车营运数据，主要包括车牌号码、上车时间、上车经度、上车纬度、下车时间、下车经度、下车纬度等信息，建立出租车运营数据表，如表1所示。表1字段名称中文名字字段类型长度VehicleNum车牌号VARCHAR210GetonTime上车时间DateGetonLatitude上车纬度Number10(6位小数)GetonLongitude上车经度Number10(6位小数)GetoffTime下车时间DateGetoffLatitude下车纬度Number10(6位小数)GetoffLongitude下车经度Number10(6位小数)将每条运营数据的上、下车位置信息与交通小区的编号进行关联，得到每条运营数据对应的交通出行量，最后汇总所有的运营数据对应的交通出行量，得到出租车的交通出行量，也就是该出租车的交通出行量的矩阵。具体的步骤如图3所示：步骤301，对出租车运营数据进行编号，编号取值为1,2,3，…，n。从第一条数据开始，令k＝1。步骤302，判断Δtk是否大于t，如果是，则转入步骤303，如果否，则转入步骤305。在步骤302中，判断出租车的运营数据的有效性。判断乘客上车时间与下车时间是否大于第一阈值，如下述公式(1)：Δtk-Toffk-Tupk...(1)]]>其中，Δtk为第k条运营数据的出租车运行时间，为第k条运营数据的乘客的上车时间，为第k条运营数据的乘客的下车时间；若Δtk＞t，其中t取值为1min，执行步骤303；若Δtk≤t，执行步骤305。步骤303，将第k条运营数据的上、下车的经、纬度信息，通过GIS的匹配运算，与交通小区编号进行关联，就可以得到该第k条运营数据对应的起点所属交通小区的编号，和终点所属交通小区的编号。步骤304，根据步骤303中得到的该第k条运营数据对应的起点所属交通小区的编号，和终点所属交通小区的编号，生成一对交通出行量，记录为其中i为该次出行的起点所属小区编号，j为该次出行终点所属小区编号。步骤305，令k＝k+1。步骤306，判断是否k>n，若否，执行步骤302，若是，执行步骤307。步骤307，结束。将所有出租车的交通出行量进行汇总，得到该出租车的交通出行量的矩阵#其中，表示交通小区i到交通小区j的出租车的交通出行量。相应地，上述第一类机动车为公交车时，该第一类机动车的出行数据为从交通委的公交车管理系统获取的每辆公交车的单程线路数据，每条单程线路数据包括单程线路的起始站信息、终点站信息、以及发车次数，起始站为该单程线路的起点，终点站为该单程线路的终点。针对每条单程线路数据，依据发车次数，确定出该公交车的交通出行量，并分别确定该单程线路数据的起始站信息对应的交通小区的编号和终点站信息对应的交通小区的编号。举例来说，通过公交运营系统获取同一天的常规公交车营运信息，包括承担通勤班车任务的车辆。公交车运行信息主要包括公交站点数据表、公交线路单程数据表、车辆发车记录数据表，具体数据结构如表2、3、4所示。表2字段名称中文名字字段类型长度BUSSTOP_ID站点IDNUMBER38BUSSTOP_NAME站点名称VARCHAR250LAT经度NUMBER11(8位小数)LON纬度NUMBER11(8位小数)表3字段名称中文名字字段类型长度SEGMENTID单程IDNUMBER38SEGMENTNAME线路单程名VARCHAR250FSTSTATIONID起始站IDNUMBER38LSTSTATIONID终点站IDNUMBER38表4具体的，依据上述数据表中的运营数据，通过下述步骤可以得到公交车的交通出行量的矩阵以及单程线路的起始站所属交通小区的编号，终点站所属交通小区的编号。步骤一：由公交线路单程数据表得到各线路单程的起始、终点站信息；步骤二：通过公交站点数据表，将单程线路起终点站转化为经纬度信息；步骤三：通过GIS的匹配运算，将单程各线路起始、终点站与交通小区编号进行关联，得到各单程线路的公交车的交通出行量；步骤四：车辆发车记录数据表中记录了每辆车的发车单程线路ID，通过统计发车次数，得到每个单程线路的公交车交通出行量，进一步得到全部单程线路的公交车交通出行量的矩阵其中，i为起始站所属交通小区的编号，j为终点站所属交通小区的编号，表示交通小区i到交通小区j的公交车的交通出行量。相应地，上述第二类机动车的出行数据为从交通监控系统的监控数据中得到的第二类机动车的过车数据。在得到第二类机动车的出行数据之后，需要依据交通小区的编号信息以及第二类机动车的出行数据，确定第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号。具体的，获取同一车牌号的第二类机动车的过车数据，并按照时间顺序进行排序。将排序后的同一车牌号的第二类机动车的过车数据中的第1条过车数据作为同一车牌号的第二类机动车的第一次出行的起点，计算同一车牌号的第二类机动车的过车数据中第n-1条过车数据与第n条过车数据的时间差，若时间差大于第n-1条过车数据与第n条过车数据之间的路段行程时间的最大阈值，则将第n-1条过车数据作为同一车牌号的第二类机动车的第一次出行的终点，得到第一次出行数据；并将第n条数据作为同一车牌号的第二类机动车的第二次出行的起点，继续统计同一车牌号的第二类机动车的过车数据中的剩余过车数据，直到最后一条过车数据为止，确定出同一车牌号的第二类机动车的交通出行量以及每次出行的起点和终点。然后根据交通小区的编号信息，以及每次出行的起点和终点，确定每次出行的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号。举例来说，获取一天的过车数据，主要包含采集地点名称、车牌号码、通过时刻、方向编号等，建立城市过车数据表，如下表5所示。表5字段名称中文名称字段类型长度CCARNUMBER车牌号码VARCHAR216DCOLLECTIONDATE采集时间DATECCOLLECTIONADDRESS采集地点名称VARCHAR2200NDERICTRION方向编号NUMBER2LAT采集地点经度NUMBER11(8位小数)LON采集地点纬度NUMBER11(8位小数)在得到上述过车数据之后，需要对该过车数据进行处理。由于融合交通委(局)下属部门中的出租车、公交车运营信息及车辆基本信息，以此修正交警监控系统的监测数据中对应的车辆运行的交通出行量信息，同时计算剩余车辆的交通出行量信息。因此，首先依据出租车、公交车运营信息对交警监控系统的监测数据中的过车数据进行处理：将交警城市卡口过车数据中的出租车、常规公交车各自运营时间内的过车数据删除，同时删除车牌号码无法识别的无效数据。将处理后的过车数据根据车牌号码进行分组，每组按时间先后顺序进行排序，并进行编号，如Dm,k，表示第m组的第k条过车数据。将组内只有1条过车数据作为小区内出行。其他组的，将每组第一条过车数据记录地点作为一次出行的起始点，分别计算组内相邻两条过车数据的时间差，若超过路段行程时间最大阈值，则认为发生多次出行，以前一条过车数据作为上次出行的终点，后一条过车数据作为新的出行的起始点；直到最后一条过车数据，将其作为最后一次出行的终点。如图4所示，具体流程如下：步骤401，将过车数据分为m组，从第1组开始，令m＝1。步骤402，从机动车m当天的第1条过车数据开始，令k＝1。步骤403，将第1条过车数据的位置信息与交通小区关联，作为一次出行的起点，依据交通小区的编号记为i为起点所属交通小区的编号。步骤404，判断机动车m是否只含有1条过车数据，若是，执行步骤409；若否，则执行步骤405。步骤405，计算相邻两条过车数据的时间差Δtm,k＝tm,k+1-tm,k，其中，tm,k+1表示机动车m通过第k+1个交通路口的时间。步骤406，判断时间差是否小于路段行程的实际最大阈值，若是，则执行步骤407，若否，则执行步骤409。如果Δtm,k＜T，其中T为路段行程时间最大阈值，此处建议取1小时，则认为该路段内没有发生二次出行行为，执行步骤409；如果Δtm,k＞T，则认为该路段发生二次出行，则执行步骤407。步骤407，以第k条过车数据的位置作为此次出行的终点，并关联交通小区的编号，记为j为终点所属交通小区的编号，从而得到机动车m的一条交通出行量，即：表示此次出行为机动车m从编号为i交通小区到编号为j的交通小区。步骤408，将第k+1条过车数据的位置作为下次出行的起点，关联交通小区的编号，记为i为起点所属交通小区的编号。步骤409，令k＝k+1。步骤410，判断k是否小于该组过车数据的条数，若是，执行步骤405，若否，则执行步骤411。步骤411，将第k条过车数据的位置作为此次出行的终点，并关联交通小区的编号，记为j为终点所属交通小区的编号，从而得到机动车m的一条交通出行量，即：表示此次出行为机动车m从编号为i的交通小区到编号为j的交通小区，同时令m＝m+1。步骤412，判断m是否大于分组的组数，若否，执行步骤402；若是，执行步骤413。步骤413，结束。通过上述步骤，得到第二类机动车的交通出行量的矩阵信息：其中：表示小区i到小区j的第二类机动车的交通出行量。在得到上述第一类机动车的交通出行量和第二类机动车的交通出行量之后，还需要根据第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，确定机动车的交通出行量。具体的，机动车的交通出行量包括交通小区的出行吸引量和交通小区的出行发生量。统计第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号，得到所述的交通小区的出行发生量。统计第一类机动车的出行数据的终点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据的终点所属交通小区的编号，得到所述的交通小区的出行吸引量。举例来说，城市过车数据中的出租车、常规公交部分的数据，通过其实际运营数据进行修正、补充，进一步提高机动车交通出行量的矩阵的准确性，得到全城市机动车交通出行量的矩阵信息如下：其中，交通小区i的出行发生量为交通小区j的出行吸引量为全市交通量为可选地，在本发明实施例中，根据获取的交通小区信息，对交通小区进行编号；将城市机动车细分为常规公交车、出租车以及其他机动车三类，通过出租车运营系统得到当天所有出租车的载客信息及GPS数据，计算得出出租车出行OD矩阵，取代城市交警卡口数据中的出租车出行OD矩阵信息；通过公交运营管理系统得到常规公交车线路、运营车次等信息，得到常规公交车车辆出行OD矩阵，取代城市交警卡口数据中的公交车辆出行OD矩阵信息；将城市交通卡口过车数据根据车牌号码进行分组，并按时间先后数据进行排序，删除常规公交车过车数据、出租车过车数据以及车牌号码无法识别等的无效过车数据，根据每组数据内相邻的两条数据的时间间隔，判断是否发生二次出行行为，获得每辆其他机动车的出行OD，进一步得到所有其他机动车辆的出行OD矩阵；最后，通过运营车辆的出行OD矩阵修正后的将三类机动车出行OD数据进行统计，得到全城市机动车出行OD矩阵。本发明实施例表明，获取设定时间内的机动车的出行数据，依据交通小区的编号信息以及第一类机动车的出行数据，确定出第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，依据交通小区的编号信息以及第二类机动车的出行数据，确定第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，根据第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，确定机动车的交通出行量。通过获取准确的第一类机动车的出行数据，而不使用第一类机动车从交通监控系统得到的过车数据，可以提高估算机动车的交通出行量的准确率。基于相同的技术构思，图5示出了本发明实施例提供的一种确定机动车的交通出行量的装置的结构，该装置可以执行确定机动车的交通出行量的流程。如图5所示，该装置具体包括：获取单元501，用于获取设定时间内的机动车的出行数据，所述机动车的出行数据包括第一类机动车的出行数据和第二类机动车的出行数据；其中，所述第一类机动车的出行数据为从所述第一类机动车所属的管理系统得到，所述第二类机动车的出行数据从交通监控系统得到，所述第一类机动车包括出租车和公交车，所述第二类机动车为除所述第一类机动车之外的机动车；第一确定单元502，用于依据交通小区的编号信息以及所述第一类机动车的出行数据，确定所述第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号；依据所述交通小区的编号信息以及所述第二类机动车的出行数据，确定所述第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号；第二确定单元503，用于根据第一类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号和所述第二类机动车的出行数据对应的交通出行量以及所述第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号，确定所述机动车的交通出行量。可选地，所述第一类机动车为出租车，所述第一类机动车的出行数据为从出租车管理系统获取每辆出租车的运营数据，每条运营数据包括乘客的上车位置信息和下车位置信息，所述乘客的上车位置为所述运营数据的起点，所述乘客的下车位置为所述运营数据的终点；所述第一确定单元502具体用于：针对每条运营数据，统计所述运营数据的数量，确定出所述出租车的交通出行量，并分别确定上车位置信息对应的交通小区的编号和下车位置信息对应的交通小区的编号。可选地，所述运营数据还包括乘客的上车时间和下车时间；所述第一确定单元502还用于：所述统计所述运营数据的数量之前，针对每条运营数据，确定所述运营数据中乘客的上车时间和下车时间的时间差是否大于第一阈值；若时间差不大于所述第一阈值，将所述运营数据丢弃。可选地，所述第一类机动车为公交车，所述第一类机动车的出行数据为从公交车管理系统获取的每辆公交车的单程线路数据，每条单程线路数据包括单程线路的起始站信息、终点站信息、以及发车次数，所述起始站为所述单程线路的起点，所述终点站为所述单程线路的终点；所述第一确定单元502具体用于：针对每条单程线路数据，依据发车次数，确定出所述公交车的交通出行量，并分别确定所述单程线路数据的起始站信息对应的交通小区的编号和终点站信息对应的交通小区的编号。可选地，所述第二类机动车的出行数据为从交通监控系统的监控数据中得到的第二类机动车的过车数据；所述第一确定单元502具体用于：获取同一车牌号的第二类机动车的过车数据，并按照时间顺序进行排序；将排序后的同一车牌号的第二类机动车的过车数据中的第1条过车数据作为所述同一车牌号的第二类机动车的第一次出行的起点，计算所述同一车牌号的第二类机动车的过车数据中第n-1条过车数据与第n条过车数据的时间差，若所述时间差大于所述第n-1条过车数据与第n条过车数据之间的路段行程时间的最大阈值，则将第n-1条过车数据作为所述同一车牌号的第二类机动车的第一次出行的终点，得到第一次出行数据；并将所述第n条数据作为所述同一车牌号的第二类机动车的第二次出行的起点，继续统计所述同一车牌号的第二类机动车的过车数据中的剩余过车数据，直到最后一条过车数据为止，确定出所述同一车牌号的第二类机动车的交通出行量以及每次出行的起点和终点；根据交通小区的编号信息，以及每次出行的起点和终点，确定每次出行的起点所属交通小区的编号、终点所属交通小区的编号。可选地，所述机动车的交通出行量包括交通小区的出行吸引量和交通小区的出行发生量；所述第二确定单元503具体用于：统计第一类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据的起点所属交通小区的编号，得到所述的交通小区的出行发生量；统计第一类机动车的出行数据的终点所属交通小区的编号和第二类机动车的出行数据的终点所属交通小区的编号，得到所述的交通小区的出行吸引量。本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。当前第1页1 2 3