网络集约小客车出行需求热力图构建方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及小客车需求热力图的研究领域，特别涉及一种网络集约小客车出行需 求热力图构建方法。
【背景技术】
[0002] 网络集约用车中的小客车主要是指专用于客运的小客车，并通过网络预约交互方 式实现运营。按照目前的小客车经营方式分类，主要包括出租车、专车、约租车、私租车、租 赁小客车等，未来包括无人驾驶的预约小客车等。
[0003] 出租车、专车、约租车、私租车、租赁小客车以及无人驾驶的预约小客车的营运模 式比较类似，从移动互联网终端上发出用车需求，在位置共享算法的作用下，接送乘客上 车、营运以及下车。然而，预约地点、下车地点、路径的非确定往往造成运营调度的有效性往 往不足，同时运力调配的效率不高，造成部分地区供不应求，部分地区车辆处于空置状态， 难以实现运力的有效运用。
[0004] 热力图在公共交通行业的应用主要围绕上车点的需求进行分析，在出租车、约租 车、专车等领域应用比较广泛，其需求热力图目前基本上围绕上车点进行设计，其方式通常 在电子地图上采用等高线的绘制方式，在闭合图形里面以不同颜色代表不同的需求程度， 如越深的颜色表示需求越旺盛，通常以深红表示需求最旺盛区域，黄色为需求较旺盛区域， 深绿为需求最不旺盛区域。
[0005] 目前上车需求热力图已经在部分领域进行应用，特别是以出租车、专车应用最为 深入。然而目前的需求热力图仅仅考虑上车区域的需求情况，从而实现运力的有效调度。目 前的上车需求热力图往往忽略运营状态和待运营状态车辆的状态的时空切换特性，如某车 辆把乘客送到目的地后，该车辆的状态马上转变为待运营状态，而目前的热力图需要在一 定时间段内进行统计（如5分钟或者10分钟等），难以真实反映实时的需求情况。这也是 目前热力图设计方法上没有完全考虑前瞻性的车辆状态转变引起的乘客出行需求与车辆 运力匹配的转变的问题。
【发明内容】
[0006] 本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种网络集约小客车出 行需求热力图构建方法。
[0007] 为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
[0008] 网络集约小客车出行需求热力图构建方法，包括下述步骤：
[0009] S1、以城市内可以停靠的路边视为潜在出发点和下车点，即城市全部的可停靠车 辆的路边区域均可视为出发点或者下车点；
[0010] S2、开放注册用户，所有注册用户可以在操作系统上选择或者搜索的上车点和下 车点，也可以把接客点视为上车点，下客点作为下车点；
[0011] S3、以上车时间、出发点、下车点三个因素组成一条出行样本，应用后台将所有的 用户需求按照时间、出发点、下车点进行统计；
[0012] S4、以交通小区作为区域划分手段，即按照城市路网规划，以快速路、主干道、次干 道与城市支路作为划分手段；
[0013] S5、划分好交通小区后，所有上车点和下车点均分布在划分交通小区的快速路、主 干道、次干道与城市支路的边缘上，或者交通小区内部；
[0014] S6、注册用户选择的交通小区覆盖范围及其边缘上的任何出行需求进行统计，以 上车时间、上车点、下车点三个因素组成一条出行样本，应用后台将所有的用户需求按照时 间、上车点、下车点进行统计；
[0015] S7、把交通小区所有边均扩大N米，把扩大后区域内的所有出行需求均进行统计；
[0016] S8、以电子地图为底图，网络集约小客车出行需求热力图在电子地图上具有三个 图层，即需要在电子地图加载三个图层，包括出发需求图层、到达需求图层以及出行需求图 层，出发需求图层是上车点的需求描述热力图，到达需求图层是下车点的需求描述热力图， 出行需求图层是上下车点综合的需求描述热力图；
[0017] S9、对于出发时间属性，则以设定时间段为划分，每个设定时间段下需要同时加载 三个图层，当设置不同时间段时，将切换并加载对应时间图层；
[0018] S10、对交通小区区域进行颜色标注；
[0019] S11、对于交通小区外的扩展区域，则按照区域周边标注的颜色，按照颜色混合原 理后得出的颜色将该区域填充颜色；
[0020] S12、以缓冲区的计算方式，对于一个给定的对象A，它的缓冲区可以定义为：P = Ix I d (X，A)〈 = r}，d -般是指欧氏距离，也可以是其他的距离，其中r为邻域半径或缓冲区 建立的条件，对图中所有区域进行不同区域颜色的方式，以解决填充颜色突变的问题，实现 颜色表达的平滑过度；
[0021] S13、出发需求热力图的时间段是通过移动终端进行上车确认登记，时间数据是根 据卫星定位时间上传的，对于到达需求热力图，出发时候不需要填写任何时间信息，到达时 间的获取一般通过线路规划预估行程时间获取；
[0022] S14、网络集约小客车出行需求热力图是在出发需求热力图和到达需求热力图基 础上形成，根据乘客出发和到达对应的关系，出发需求中的交通小区的统计数据与到达需 求中的交通小区的需求进行匹配与统计；
[0023] S15、以统计学上饼图作为该交通小区网络集约小客车出行需求热力图的标注方 式，将上一步筛选的对应关系以饼图方式按照百分比方式表达不同到达站点之间的比例关 系，即在出发需求热力图基础上标注经过筛选对应关系的饼图以表示该交通小区的出行需 求热力图，以此类推可完成所有交通小区出行需求饼图的标注，形成面向出发需求的网络 集约小客车出行需求热力图；
[0024] S16、对于面向到达需求的网络集约小客车出行需求热力图，只需要将对应关系进 行调整即可；
[0025] S17、以统计学上饼图作为该交通小区网络集约小客车出行需求热力图的标注方 式，将上一步筛选的对应关系以饼图方式按照百分比方式表达不同上车点之间的比例关 系，即在到达需求热力图基础上标注经过筛选对应关系的饼图以表示该交通小区的到达需 求热力图，以此类推可完成所有交通小区出行需求饼图的标注，形成面向到达需求的网络 集约小客车出行需求热力图；
[0026] S18、以统计学上饼图作为该交通小区网络集约小客车出行需求热力图的标注方 式，将上一步筛选的对应关系以饼图方式按照百分比方式表达不同上车点之间的比例关 系，即在到达需求热力图基础上标注经过筛选对应关系的饼图以表示该交通小区的到达需 求热力图，以此类推可完成所有交通小区出行需求饼图的标注，形成面向到达需求的网络 集约小客车出行需求热力图。
[0027] 优选的，步骤Sl中，用户可通过手机、平板电脑或台式电脑完成注册。
[0028] 优选的，步骤S3中，在进行统计的时候同时将统计结果进行排列，统计结果最高 值可能同时存在多个。
[0029] 优选的，步骤S4中，各种道路组成的闭合图形宽处不超过500米，最窄处不少于 300米形成的闭合图形定义为交通小区。
[0030] 优选的，步骤SlO中，按照下述表格对交通小区区域进行颜色标注：
[0032] 其中，某时间段的总体出发需求数为N，交通小区的数量为M，某交通小区的出发 数据为K。
[0033] 优选的，步骤S13中，相对上车点的交通小区而言，下车点的交通小区到达时间的 通常情况下由导航软件按照实时交通预估，实际的下车时间则是以上车时间加上预估行程 时间计算并预估下车时间点。
[0034] 优选的，步骤S14中，匹配与统计的方法为：
[0035] 设出发需求中的交通小区标注为AU A2、……、AX ;到达需求中的交通小区标注 为B1、B2、……、BY，对于某时间段Al交通小区出发需要对应关系包括A1BUA1B2、……、 A1BY，其他公交小区亦然。
[0036] 优选的，步骤S16中，将对应关系进行调整的方法为：
[0037] 设出发需求中的交通小区标注为AU A2、……、AX ;到达需求中的交通小区标注 为B1、B2、……、BY，对于某时间段Bl交通小区到达需要对应关系包括B1AUB1A2、……、 B1AX，结合到达需求热力图，到达后的小客车可马上改变状态为待营运状态，可调度至附近 需求旺盛的交通小区。
[0038] 优选的，只知道上车点没有下车点的情况下，面向出发的预约小客车出行需求热 力图的构建方法为：
[0039] (1)根据用户习惯进行统计，将乘客历史乘车记录进行统计，以时间、统计上的概 率数据以及出发点信息，预测乘客的下车；
[0040] (2)根据同一个交通小区用户习惯进行统计，将同一个交通小区乘客历史乘车记 录进行统计，重复上一步操作，可预测乘客概率较高的下车点，为更准确地预测，需要在车 辆出发后根据路径进行匹配，从而实现下车点位置的纠偏操作；
[0041] 在完成乘客下车点预测后，对于面向到达需求的网络集约小客车出行需求热力 图，只需要将对应关系进行调整即可，结合到达需求热力图，到达