一种公交出行客流的预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能交通技术领域。更具体地说，本发明涉及一种公交出行客流的预 测方法。
【背景技术】
[0002] 目前，采集公交系统的乘客0D数据仍是限制公交调度决策和规划的难题之一。乘 客信息数据庞大，实时更新快速，客流特征变化迅速，这些特点使得人工采集具有一定的局 限性。因此，智能化的动态获取0D数据的方法逐渐被引入该区域，发挥作用。动态公交客流 数据的实时获取、处理和分析是目前研究的重点与难点，它需要随时间变化不断地更新、处 理。随着信息技术的发展，许多大城市开始使用公交1C卡收费系统，它不仅大幅度提高了公 共交通行业的劳动生产率，并为市民提供了方便的乘车环境，而且为动态公交客流数据的 获取及短时预测提供了一种新的方法与手段。
[0003] 现有的公交0D估算方法主要有：居民公交出行调查，即公交车上随车对乘客出行 的起止点、目的、时间、距离、次数等进行问讯调查；居民公交1C卡匹配方法，利用公交1C卡 的收费系统平台和现有的计算机数据库技术，通过数据库分类处理，将全市范围内的公交 1C卡数据分解到公交线路上。根据当日的调度日志和公交线路的站点位置与行车时间的隶 属度函数，获得每一个1C卡记录的上车地点和车辆的行驶方向等信息。系统数据库记录每 个1C卡的近期出行记录，根据近期出行记录推断每条1C卡记录的下车站点，以及下车时间。
[0004] 但是，目前的公交0D客流预测的方法是对居民全方式进行划分，也就是在全方式 出行预测后由方式划分得到公交出行0D，最后得到的结果为交通小区之间和内部的公交客 流分布。这种估算及预测方法较复杂，工作量大、精度差且不具有时效性，难以满足公交运 营的实时调度需求。
【发明内容】
[0005] 本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优 点。
[0006] 本发明还有一个目的是提供一种公交出行客流的预测方法，其利用1C卡和GPS相 结合的方法采集乘客信息。1C卡系统结构，决定了从1C卡的支付信息中获取0D数据的方式。 乘客上车时，持1C卡在车载P0S机上刷卡、完成车费的支付，在P0S机中留下交易记录;P0S机 的刷卡记录导出后保存在公交卡公司的数据库中。另一方面，公交车辆上搭载的GPS设备， 会实时地记录下车辆的位置信息，这些数据经过公交公司的处理后，可以直观地反映公交 车辆进出某一公交车站的精确时刻。若取出1C卡记录和公交GPS行驶记录中对公交客流0D 的推算有用的一部分，根据P0S机与公交车辆的对应关系、刷卡时间与进出站时间的对应关 系，就可以推测出一张1C卡的持卡人是于何时、何站点乘坐了哪一条公交线路的哪一辆车。 若能进一步推算出持卡人的下车站点，那么就可以根据每张1C卡的上下车站点，统计出公 交车线路的客流0D、各站点的上下车人数等信息，由此信息来作为数据库预测未来的公交 出行客流，并解决了公交出行客流不易实时预测的技术问题。
[0007] 为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种公交出行客流的预测方 法，包括以下步骤：
[0008] 步骤1):采集乘客ic卡的刷卡数据，实时记录公交车的位置信息；
[0009] 步骤2):将公交车的实时位置信息匹配到站点地图数据库中，得到公交车经过的 站点名称及进出该站点的时刻；
[0010] 步骤3):根据1C卡的刷卡时间和公交车进出每一站点的时刻，得到乘客的上车站 点名称、时刻和车辆信息；
[0011] 步骤4):调取所述刷卡数据中同一张1C卡当天的全部刷卡记录，并按时间排序，根 据刷卡时刻和刷卡站点逐条判断第i次与第i+Ι次刷卡记录之间的出行关系，直到完成本张 1C卡当天全部刷卡数据的对比；如果相邻两次的刷卡记录满足往返出行关系，则第i+Ι次刷 卡的站点即为第i次乘车的下车站点；如果相邻两次的刷卡记录满足换乘出行关系，则第i+ 1次刷卡的站点即为第i次乘车的下车站点；依次类推判断第i+2和第i+Ι相邻两次出刷卡记 录之间是否满足往返出行或换乘出行的关系，直到获得每次刷卡的的起点站和终点站，也 就是乘客每次出行的0D数据；
[0012] 步骤5):根据乘客每天出行的0D数据推算公交客流、交通小区内客流的0D数据，以 及，将公交客流的0D数据乘以出行系数得到所有公交线路客流的0D数据，进而得到全体乘 客的出行特征，根据该出行特征预测未来时间的公交出行客流。
[0013] 优选的是，其中，所述步骤1)中，采用随车终端读写设备采集刷卡数据，采用随车 GPS系统记录公交车的实时位置信息，其中，所述终端读写设备与GPS系统身份信息相互关 联。
[0014] 优选的是，其中，所述终端读写设备为P0S刷卡机，其采集IC卡的刷卡时间、刷卡金 额以及是否换乘优惠。
[0015] 优选的是，其中，公交管理平台无线接收所述刷卡数据和公交车的实时位置信息， 并将公交车的实时位置信息与所述该公交车的行车路线及站点相匹配，得到公交车经过站 点的名称及进出站的时刻，所述站点地图数据库与所述公交管理平台连接。
[0016] 优选的是，其中，所述站点地图数据库中包含有公交车的行车路线及路线上的站 点信息。
[0017] 优选的是，其中，所述步骤4)中，如果相邻两次的刷卡记录同时不满足换乘出行或 往返出行关系，根据本张1C卡的历史出行0D数据判断第i次乘车的终点站。
[0018] 优选的是，其中，所述步骤4)中，相邻两次的刷卡记录满足第i次乘车的起点站为A 站，第i+Ι次乘车的起点站为B站，第i+2次乘车的起点站为A站，且A站和B站在一条公交线路 上，则相邻两次的刷卡记录满足往返出行关系。
[0019] 优选的是，其中，所述步骤4)中，相邻两次的刷卡记录满足第i次乘车的起点站为C 站，第i + Ι次乘车的起点站为D站，第i+2次乘车的起点站为E站，C站和D站在一条公交线路 上，且相邻两次的刷卡时间间隔不大于90分钟或相邻两次刷卡中第二次刷卡满足换乘优惠 条件，则相邻两次的刷卡记录满足换乘出行关系。
[0020] 优选的是，其中，所述步骤5)中，对比以往每一天的公交出行客流、同时对比同一 天中各个时间段的公交出行客流，得到每个时间段的公交客流的出行系数。
[0021]优选的是，其中，所述步骤5)中，使用最小二乘支持向量机预测未来时间的公交出 行客流。
[0022]本发明至少包括以下有益效果：
[0023] (1)本发明将1C卡系统、GPS和GIS系统相结合，将1C卡采集的客流数据与定位数据 实时上传到管理平台，并与GIS数据相融合，提高了公交客流数据采集的准确性、实时性、科 学性和全面性；
[0024] (2)本发明采用基于1C卡和GPS数据的0D推算算法，可获得单张卡的出行0D分布， 并在此基础上可对获得公交线路层面和交通小区层面的出行0D数据，从而对制定公交调度 计划，优化城市公交系统有重要指导意义；
[0025] (3)本发明还可依据获得的乘客出行特征，兼顾交通状态的规律性和时变性特征， 实时精确预测未来时间的公交出行客流，以便于及时应对城市公交系统的需求变化。
[0026] 本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本 发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
【附图说明】
[0027] 图1为本发明的一个实施例中公交出行客流的预测方法的流程示意图；
[0028] 图2为本发明另一实例中利用1C卡系统信息和随车GPS行驶系统信息之间的关联 确定乘客上车站点的示意图；
[0029] 图3为本发明另一实例中公交出行客流的预测方法流程图。
【具体实施方式】
[0030] 下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文 字能够据以实施。
[0031] 图1~图3示出了根据本发明的一种实现形式，其包括以下步骤：
[0032] 步骤1):采集乘客1C卡的刷卡数据，同时实时记录公交车的位置信息，在本实例 中，参照图1，采用随车终端读写设备采集刷卡数据，所述终端读写设备为P0S刷卡机，采用 随车GPS系统记录公交车的实时位置信息，其中，所述终端读写设备与GPS系统身份信息相 互关联，也就是该车的P0S机与该车的GPS系统身份信息对应，P0S机与GPS