候选公交车站点的设定中，关于热点区域的建立问题，其中 涉及到热点区域的面积和乘客流量数的设定。本发明中，热点区域的大小并不是固定的，而 是根据实际情况中该城市的区域特点决定的。这也同样是所述的候选公交车站点的设定 中，采用泰森多边形分割法的优势之一。因为泰森多边形的面积本身就是大小不一的，且越 靠近城市中心面积越小，反之则越大。这一特点也符合城市公交运输规则，城市中心地带公 交站点相隔距离短，且站点多；而城郊地带公交站点之间距离相对长，且站点少。因此，本发 明在保证每个站点的乘客流量数相近的情况下，根据泰森多边形的面积大小大致的确定该 区域的人口密度。在人口密度大小差不多的区域内，热点区域的面积大小一致，则公交站点 之间的距离相等。即公交站点之间的距离并不是一成不变的；人口越密集，热点区域面积越 小，则该区域的公交站点之间的距离越近;反之，则面积越小，公交站点之间的距离越远。则 热点区域的面积要根据城客流量数进行合并和分割等调整。
[0073] 本实施例1中，所述的候选公交车站点的设定中，在选取候选公交车站点时权值Wi 和W2设定并不能对候选公交车站点的数量造成影响，仅仅能影响到候选公交车站点的经炜 度。而候选公交站点的地理位置选择，首先要考虑的是该区域人口密度的分布情况。我们应 该尽量选择人口密度相对集中的位置，因为人对到站点的步行距离有一定的容忍值。根据 调查，该值大致在500m左右。其次要考虑到的是与其它站点之间的距离，如前述所说，我们 要保证人口密度大小相等时站点之间的距离相等。然后，在多次反复试验中，选取满足上述 两个条件的最优权值。
[0074] 本实施例2中，所述的公交车最优路径的选择，在建立源点和终点的映射时，我们 应该考虑到公交车的行驶时间。在实际生活中，公交车的行驶时间一般在半个小时到一个 半小时的范围内。因此，源点终点对之间的距离既不能太远，也不能太近。本发明用的是出 租车的数据，在进行公交车行驶时间估算的时候要注意进行速度转化。一般而言，出租车的 行驶速度是公交车的1.5倍。
[0075] 本实施例2中，所述的公交车最优路径的选择，在生成最优路径的生成过程中，对 中间站点数量的选择需要考虑到站点之间的距离以及站点建造成本。为了满足更多乘客的 需求，原则上我们应该使中间站点数量更多。但是中间站点的增加会增加整体的行驶时间， 同时也会增加建造成本。因此，我们应该结合实际情况，在保证整体行驶时间的情况下，在 中间站点数量选择和站点建造成本之间找到一个平衡点。该平衡点可通过反复实验得到。
[0076] 本实施例2中，所述的公交车最优路径的选择，在实际建造公交车站点的时，由于 本发明采用的是出租车的GPS数据，因此得考虑到出租车与公交车之间的差别。在很多城市 的道路规划中，出租车与公交车行驶的路线与允许停靠的位置是不同的。因此，得结合具体 城市的实际情况建造公交车站点。在本方案中得出的公交站点建造地点不能用时，应该选 择与该地点相近的地点，且不能对路线的规划造成影响。
[0077]上述的对实施例的描述是为便于该技术领域的普通技术人员能理解和应用本发 明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改，并把在此说明的 一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于这里的实施 例，本领域技术人员根据本发明的揭示，不脱离本发明范畴所做出的改进和修改都应该在 本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种夜班公交车站点及路径选择方法，其特征在于:包括候选公交站点设定的方法 和公交车最优路径的选择方法； 所述候选公交站点设定的方法是指利用出租车的上下车的位置信息来定义城市中的 热点区域，然后从每个热点区域中挑出一个候选公交车站点；所述公交车最优路径的选择 办法是指将候选站点和行驶路径的方向和距离构建成有向图，然后通过单向最优路径算法 和双向路径选择算法，分别得出单向和双向的公交车行驶的最优路径。2. 根据权利要求1所述的夜班公交车站点及路径选择方法，其特征在于： 将泰森多边形分割法运用到城市区域分割中，该方法将城市的大量的重要路口作为初 始离散点，然后将城市分为若干个泰森多边形;且这些泰森多边形离城市中心越近，则面积 越小，反之则越大； 优选的，关于合并和分割方法:在合并时仅通过简单的邻接规则以及出租车上下车点 数量排序而进行，即由上下车数量最大的泰森多边形开始按照排序顺序合并与之相邻的其 余泰森多边形，直至整个城市初步形成若干个区域;然后再对其中面积大小以及乘客流量 数过大的区域进行重新分割，在重新分割的时候主要考虑到该区域自身的特点，；通过合并 和分割后，得到面积大小以及乘客流量均适合的热点区域； 优选的，在重新分割的时候，当该区域自身长大于宽时，对其进行纵向分割，反之，则进 行横向切割。3. 根据权利要求2所述的夜班公交车站点及路径选择方法，其特征在于： 选取候选站点时，站点之间的距离不是一成不变的，而是根据其所处的区域特色进行 调整； 优选的，城市中心区域的公交站点数量多，且间距短;反之，则数量少，间距长。4. 根据权利要求2所述的夜班公交车站点及路径选择方法，其特征在于： 定义泰森多边形的关联度;根据同一热点区域内每个泰森多边形的关联度的值和上车 点的数量定义其成为候选站点的可能性;优选的，挑选可能性最大的泰森多边形作为候选 公交站点;优选的，每个热点区域有且仅有一个候选公交站点。5. 根据权利要求2所述的夜班公交车站点及路径选择方法，其特征在于： 定义任意源点终点对之间的匹配度，该匹配度主要由任意源点终点对之间路径的支持 度以及乘客流量比例组成； 优选的，在给定路径源点和终点的情况下，将该两点之间的所有获选公交站点建造了 一个初始有向图；其中每个结点代表一个候选公交站点，每条有向边，代表一条有方向的路 径； 优选的，提出四个在给定源终点的情况下能得到所有可能路径的约束条件;根据约束 条件，初步去除那些不可能的候选公交车站点，简化初步有向图； 优选的，提出两个规则来去除无效的路径，一个是不曲折规则，另一个是出入度值规 贝IJ，从而得到了源点终点之间的所有有效路径； 优选的，提出一种基于概率的扩散算法以及一种基于概率的双向扩散算法;通过前者 挑选出单向的公交车最优路径，通过后者挑选出双向的公交最优车路径。6. 根据权利要求1所述的夜班公交车站点及路径选择方法，其特征在于： 所述候选公交站点设定的方法包括四个部分:泰森多边形分割、热点泰森多边形选择、 热点区域建立、候选公交站点设定;所述公交车最优路径的选择办法包括四个部分:源点终 点定义、有向图构建、有效路径选择、最优路径生成。7. 根据权利要求6所述的夜班公交车站点及路径选择方法，其特征在于： 所述的泰森多边形分割，是指同一平面上的N个离散点按照最邻近原则将该平面划分 为N个大小不一的泰森多边形;每个泰森多边形中间有且仅有一个离散点，且该泰森多边形 内所有的点都距该离散点最近； 优选的，将城市交通路网中的关键路口作为泰森多边形的离散点，将整个城市分成了 若干泰森多边形;优选的，城市中心的泰森多边形面积相对小，而郊区则面积相对大； 优选的，所述的热点泰森多边形选择，是指从上述初步生成的泰森多边形中挑选出热 点泰森多边形;先分别统计了每个泰森多边形中的出租车上下车点的数量;然后将出租车 上下车点数量不为零的泰森多边形挑选出来，计算其每小时上下车点数量的累积分布概 率，将超过某个阈值的泰森多边形定义为热点泰森多边形。8. 根据权利要求6所述的夜班公交车站点及路径选择方法，其特征在于： 所述的热点区域建立，是指将上述热点泰森多边形经过合并和分离后，生成若干个热 点区域;该热点区域中包含着数量相近的出租车上下车点；首先，分别统计上述的热点泰森 多边形中的出租车上下车点的数量，并对其进行降序排序;然后选择排在第一位的泰森