0075] 步骤S5 :针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均等车时间从公交公司 获取每个问题换乘数据列表j中公交车的发车时间间隔Th,，通过式（3)推算换乘平均等车 时间：
[0076]
[0077] 步骤S6:针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均步行时间Tq当地铁转公 交的换乘乘客在公交车站等待时间少于e秒即坐上公交车时，认为该乘客正好坐上公交， 该乘客的换乘时间等价于他的换乘步行时间T#。根据步骤50)中获得的每个问题换乘 数据列表j中的公交车发车时间间隔Th,、步骤40)中获得的每个问题换乘数据列表中有效 数据组组数N,，可以得到在问题换乘数据列表j中，至少存在η,个乘客能够正好坐上公交， 如式（4)，其中int()表示四舍五入取整函数：
[0078] nj=int(N j*e/Thj) (4)
[0079] 假定正好坐上公交的1^个乘客为换乘时间TR最短的nj个乘客（数据组），那么 这η,个乘客的平均换乘时间即为换乘平均步行时间Ty。
[0080] 步骤S7 :针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均延误时间TSj:平均延误时 间由步骤40)获得的平均换乘时间丁％、步骤50)获得的换乘平均等车时间T&、步骤60)获 得的换乘平均步行时间7、推算得到，如式（5)所示：
[0081]
[0082] 步骤S8 :诊断结论：诊断结论分为三类：第一类为类型I，即公交站点与地铁站距 离过远；第二类为类型II，即公交车发车频率过低；第三类为类型III，即换乘路径中信号 灯过长或换乘公交站台难以寻找。类型I对应措施I，移近公交站台至地铁站出口附近；类 型II对应措施II，增加公交车发车频率；类型III对应措施III，增加换乘引导指示牌，优 化换乘路径中信号灯的信号配时。针对每个问题换乘数据列表j，依据式，诊断问题类型，并 给出有效措施。
[0083]
[0084] 根据步骤S5至步骤S8的计算，得到对应结果如表7所示。
[0085] 表7步骤50)至步骤80)涉及的变量结果
[0086]
[0087] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人 员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种基于1C卡数据的地铁公交换乘问题自动诊断方法，其特征在于：包括以下的步 骤： 51 :提取同一工作日的地铁1C卡数据和公交1C卡数据：其中，地铁1C卡数据包括4 列，即卡编号CN、交易时间TT、站点编号SN、闸机编号GN ;公交1C卡数据包括4列，即卡编 号CN、交易时间TT、线路编号LN、车辆编号VN ; 52 :提取地铁公交空间毗邻列表：提取城市中所有地铁站点半径500m范围内所有运营 的公交线路名称，形成地铁站点编号SN与公交线路编号LN组成的地铁公交空间毗邻列表； 该列表中，每行数据包含两个变量，即地铁站点编号i以及站点编号为i的地铁站点半径 500m范围内的所有公交线路编号； 53 :基于1C卡数据的地铁公交换乘识别：首先，将步骤S1获得的地铁1C卡数据与公 交1C卡数据融合，然后，在地铁卡编号CN与公交卡编号CN相同的所有数据行中提取地铁 刷卡记录后一行是公交刷卡记录的两条数据行，每一条地铁刷卡记录与其后的公交刷卡记 录形成一组换乘数据，当一组换乘数据满足时间约束条件与空间约束条件时，该组换乘数 据即为有效数据组，将所有有效数据组形成有效数据库列表；其中，空间约束条件为：有效 数据库列表中的每组有效数据组中，地铁站点编号SN与公交线路编号LN能够在步骤S2所 述的地铁公交空间毗邻列表中任一行同时查询到；时间约束条件如式（1)和式（2)所示：式（1)中，TTm为地铁交易时间，TTb为公交交易时间； 54 :查找问题换乘数据列表：首先，根据每组有效数据组的地铁交易时间TTm与公交交 易时间TTb，按照式（1)计算每组有效数据组的换乘时间然后，在有效数据库列表中， 将具有相同的地铁站点编号SN与相同的公交线路编号LN的有效数据组提取组成特定换乘 列表，每个特定换乘列表中记录了一个具体的地铁站与一个具体的公交线路间的所有换乘 乘客信息，统计每个特定换乘列表中含有的有效数据组组数N，以及这N组数据的平均换乘 时间当有效数据组组数N>1000并且平均换乘时间IV>10分钟时，该特定换乘列表为问 题换乘数据列表，删除每个问题换乘数据列表j中的离群数据组，其中，离群数据组，指的 是以问题换乘数据列表j中的所有换乘时间观测值，距第1四分位数（Q1)或第3四 分位数（Q3)超出四分位数间距的两倍以上的观测值所在的数据组，j = 1，2,……，m，m为 问题换乘数据列表的个数； 55 :针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均等车时间T.从公交公司获取每个 问题换乘数据列表j中公交车的发车时间间隔Th,，通过式（3)推算换乘平均等车时间：56 :针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均步行时间T. ,;当地铁转公交的换乘 乘客在公交车站等待时间少于e秒即坐上公交车时，认为该乘客正好坐上公交，将该乘客 的换乘时间??等价于他的换乘步行时间T#;因此，至少存在n j个乘客能够正好坐上公交， 这η,个乘客的平均换乘时间即为换乘平均步行时间％^:，η,如式（4)所示：其中，intO表示四舍五入取整函数； 57 :针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均延误时间Τ5?1:换乘平均延误时间ITg 如式（5)所示：58 :诊断结论：依据式（6)得出诊断结论，并给出有效措施，如式（6)所示：其中，诊断结论分为三类：类型I，即公交站点与地铁站距离过远；类型II，即公交车发 车频率过低；类型III，即换乘路径中信号灯过长或换乘公交站台难以寻找；相应地，有效 措施也分为三类：措施I，即移近公交站台至地铁站出口附近；措施II，即增加公交车发车 频率；措施III，即增加换乘引导指示牌，优化换乘路径中信号灯的信号配时。2. 根据权利要求1所述的基于1C卡数据的地铁公交换乘问题自动诊断方法，其特征在 于：所述步骤S3中，将地铁1C卡数据列表与公交1C卡数据列表进行纵向拼接，形成新的4 列数据库列表，数据变量名变更为：卡编号CN、交易时间TT、站点编号SN/线路编号LN、闸 机编号GN/车辆编号VN ;对新数据库依次按照交易时间TT、卡编号CN这两个变量升序排 序。3. 根据权利要求1所述的基于1C卡数据的地铁公交换乘问题自动诊断方法，其特征在 于：所述步骤S6中的e = 5。
【专利摘要】本发明公开了一种基于IC卡数据的地铁公交换乘问题自动诊断方法，包括如下的步骤：步骤S1：提取同一工作日的地铁IC卡数据和公交IC卡数据；步骤S2：提取地铁公交空间毗邻列表；步骤S3：基于IC卡数据的地铁公交换乘识别；步骤S4：查找问题换乘数据列表；步骤S5：针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均等车时间步骤S6：针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均步行时间步骤S7：针对每个问题换乘数据列表j，计算换乘平均延误时间步骤S8：诊断结论。本发明方法成本低廉，样本量大，诊断速度快，且可以对改善方案形成反馈。
【IPC分类】G06Q50/30, G06Q10/04
【公开号】CN105335795
【申请号】CN201510698015
【发明人】王炜, 赵德, 季彦婕, 项昀, 李烨, 吴忠君
【申请人】东南大学
【公开日】2016年2月17日
【申请日】2015年10月23日