CN105405292A - 一种利用公交双次刷卡数据计算乘客上车时间的方法 - Google Patents

Abstract

一种利用公交双次刷卡数据计算乘客上车时间的方法，本发明涉及一种利用公交分段计价制产生的数据，精确推测乘客上车时间的方法，属于交通运输技术领域。数据虽然没有记录乘客的上车时间信息，但包含上下车站名信息，当乘客从某一车站上车时，可能同时也有若干乘客从该站下车，下车乘客的下车交易时刻信息已记录，通过对该时刻的修正，可以表征本站乘客上车的时刻。本发明可准确推测公交乘客上车时间信息，用于公共交通出行规律特征挖掘。

Description

一种利用公交双次刷卡数据计算乘客上车时间的方法

技术领域

本发明属于交通运输技术领域。利用乘客乘座公交时产生的分段计费数据准确推算公交乘客上车时间，可用于公交出行过程追踪。

背景技术

公共交通出行规律是城市规划和决策的重要参考指标，随着城市规模的不断扩大，公共交通系统得到迅速延伸，覆盖面不断增大，人们在出行过程中，由原来单一交通工具转变为多种交通工具的组合才能完成全过程出行，例如上下班过程中需要常规公交+轨道交通+常规公交。

目前对公共交通出行规律的获取方法主要利用公交IC卡产生交易数据，数据量大，信息全面，时间连续，通过对公交IC卡数据的挖掘与分析，能够获取庞大客流数据背后的时间规律特征，为城市公交线网优化、公交系统规划管理提供数据支撑与决策支持。

公交IC卡产生交易数据通常包含上车(或下车)站名、时间信息，但往往不完整，如一票制(也称单次刷卡：指不管乘客从哪开始乘车，从哪下车，只要上车，票价就要按照规定票价投币，与所有的乘客相同，不计乘车路程长短)只能记录乘客的上车时间信息，站点信息通常没有；分段计价制(也称双次刷卡：指根据乘客上下车的站点距离计费)则包含下车时间信息(下车交易时间信息)，上、下车站名信息，不包含上车时间信息，如表1所示。然而在分析公共交通出行规律时，准确获取乘客上车时间，对判别乘客是否属于一次完整出行具有重要意义。

本发明针对分段计价制产生的数据，精确推测乘客上车时间信息。

表1：分段计价公交IC卡记录信息

发明内容

一种利用公交双次刷卡数据计算乘客上车时间的方法，乘客公交出行采用分段计价制时，虽然没有记录乘客的上车时间信息，但包含上下车站名信息，当乘客从某一车站上车时，可能同时也有若干乘客从该站下车，下车乘客的下车交易时刻信息已记录，通过对该时刻的修正，以期表征本站乘客上车的时刻。

具体实现方法如下：

定义每位乘客每次乘坐公交出行产生的IC卡数据U_i(ID_i,LINE_i,VEH_i,ONN_i,OFN_i,OFT_i)，其中i表示第i位公交乘客，ID_i，LINE_i、VEH_i、ONN_i、OFN_i、OFT_i分别表示乘客i的公交卡编号，乘坐公交线路编号，公交车辆编号，上车站名，下车站名，下车交易时间。

具体步骤如下：

步骤1：由个人的IC卡数据U_i(ID_i,LINE_i,VEH_i,ONN_i,OFN_i,OFT_i)，建立集合A，集合以公交线路编号和车辆编号为单位对象，包含每位乘客公交线路编号，公交车辆编号，上车站名，下车站名，下车交易时间；

步骤2：班次判别，对集合A按下车交易时间OFT排序，根据公交线路的起点和终点名称，将数据按班次进行划分，把集合A的数据对应到不同的班次中，建立集合B＝{B₁,B₂...B_n}，B_n表示第n个班次中由所有乘客的IC卡数据构成的集合；

步骤3：以班次B_n为对象，计算在相同班次下公交车站j所有下车乘客的平均时刻乘客一般会在公交车辆真正到站停留时提前一定时间刷卡交易，避免下车过程拥挤无法及时刷卡，该提前时间段记为T_λ：

${\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_j}=T_{{\mathrm{SN}}_j}^{\′}+T_{\mathrm{\λ}}$

表示在公交车站SN_j下车乘客的平均交易时刻，T_λ取值建议在[0-5]分钟，根据前后站间距大小适当调整；

对于某些站点没有其它乘客同时下车的情况，通过上面的步骤无法直接计算该站点下车乘客的平均时刻，本方法针对不同的情况提出以下解决方法：

(1)当该站点的上、下游站点均有乘客下车时，如附图1所示，班次1，乘客在SN_k站上车，但该站无乘客下车，而其上游和下游均能找到公交站SN_k-β、SN_k+α有乘客下车，α,β＞＝1，乘客的平均下车时刻分别为和SN_k-β与SN_k+α站间距离为SN_k-β与SN_k站间距离为根据站点距离比例和时间差值，计算SN_k站乘客的虚拟平均下车时刻

${\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_k}={\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{k-\mathrm{\β}}}+({\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{k+\mathrm{\α}}}-{\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{k-\mathrm{\β}}})\·D_{{\mathrm{SN}}_{k-\mathrm{\β}},{\mathrm{SN}}_k}/D_{{\mathrm{SN}}_{k-\mathrm{\β}},{\mathrm{SN}}_{k+\mathrm{\α}}}$

(2)当该站点仅有上游或下游站点有乘客的下车时刻时，如附图1所示，班次n，乘客在SN₀站上车，但该站无乘客下车，而其下游站SN₁、SN_γ(γ＞＝2)有乘客下车，乘客的平均下车时刻为和SN₀与SN₁站间距离为SN₁与SN_γ站间距离为以公交车在SN₁与SN_γ站之间的平均运行速度表征SN₀与SN₁站间的平均运行速度，进而计算SN₀站乘客的虚拟平均下车时刻

${\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_0}={\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_1}-({\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{\mathrm{\γ}}}-{\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_1})\·D_{{\mathrm{SN}}_0,{\mathrm{SN}}_1}/D_{{\mathrm{SN}}_1,{\mathrm{SN}}_{\mathrm{\γ}}}$

通过该步骤，当前班次下所有站点均可计算得到乘客平均下车时刻或虚拟平均下车时刻；

步骤4：以当前班次中的所有乘客为对象，追踪其上车公交车站的乘客平均下车时刻或虚拟平均下车时刻，该时刻用于表征此乘客的上车时刻，如乘客上车站名为ONN_i，该站乘客平均下车时刻或虚拟平均下车时刻为则该乘客的上车时刻 ${\mathrm{ONT}}_i={\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{ONN}}_i}.$

本发明具有以下有益效果：

该发明的基础数据来源于公交IC卡，相对传统的人工调查手段，该方法无须另外布置采集设备，具有费用低廉，覆盖人群范围大的特点；且可获取信息量基础全面，为挖掘公共交通出行规律提供全方位支撑。

附图说明

图1.本方法的实施过程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明详细描述其具体实施过程。以北京市29路公交的IC卡数据为例进行说明,29路公交有15个公交车站，如表2。

表2：29路公交站点

具体步骤如下：

步骤1：根据每位乘客乘坐29路公交，车辆编号为57059的IC卡数据U_i(ID_i,LINE_i,VEH_i,ONN_i,OFN_i,OFT_i)，建立集合A，包含每位乘客公交线路编号，公交车辆编号，上车站名，下车站名，下车交易时间,如表3列出了部分示意数据；

表3：29路公交乘客IC卡交易数据

步骤2：班次判别，对集合A按下车交易时间OFT排序，根据29路公交的起点北京站东和终点弘燕公交场站，将数据按班次进行划分，把集合A的数据对应到不同的班次中，建立集合B＝{B₁,B₂...B_n}，本例取第三个班次B₃的数据进行说明；

步骤3：计算B₃班次下任意公交车站j所有下车乘客的平均时刻为简化分析，提前刷卡交易时间为T_λ取2.5分钟，如表4所示：

表4：B₃班次各站点下车乘客平均时刻

可以看到，对于某些站点没有其它乘客同时下车的情况，通过上面的步骤无法直接计算该站点下车乘客的平均时刻，如北京站东、广渠门、弘燕桥站，这三个站的具体解决方法如下：

(1)由表2和表3可知，弘燕桥站点序号是13，最近的上、下游站点四方桥西和小武基桥北均有乘客下车，下车时刻已通过上面步骤计算得到，站间距离也由已知条件提供，根据站点距离比例和时间差值计算弘燕桥乘客的虚拟平均下车时刻

$\begin{array}{c}{\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{13}}={\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{12}}+({\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{14}}-{\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{12}})\·D_{{\mathrm{SN}}_{12},{\mathrm{SN}}_{13}}/D_{{\mathrm{SN}}_{12},{\mathrm{SN}}_{14}}\\ =2015/8/207:33:19-0:5:04*990/(990+870)\\ =2015/8/207:36:01\end{array}$

(2)北京站东、广渠门站，其上游没有站点，仅下游站点有乘客的下车时刻时，首先计算广渠门站乘客的虚拟平均下车时刻

$\begin{array}{c}{\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_2}={\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_3}-({\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_4}-{\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_3})\·D_{{\mathrm{SN}}_2,{\mathrm{SN}}_3}/D_{{\mathrm{SN}}_3,{\mathrm{SN}}_4}\\ =2015/8/207:08:14-0:2:54*1000/850\\ =2015/8/207:04:49\end{array}$

计算北京站东乘客的虚拟平均下车时刻

$\begin{array}{c}{\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_1}={\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_2}-({\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_3}-{\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_2})\·D_{{\mathrm{SN}}_1,{\mathrm{SN}}_2}/D_{{\mathrm{SN}}_2,{\mathrm{SN}}_3}\\ =2015/8/207:04:49-0:3:25*850/1000\\ =2015/8/207:01:55\end{array}$

通过以上步骤，当前班次下所有站点均计算得到乘客平均下车时刻或虚拟平均下车时刻；

步骤4：以当前班次中的所有乘客为对象，追踪其上车公交车站的乘客平均下车时刻或虚拟平均下车时刻，该时刻用于表征此乘客的上车时刻，如表3中的示意用户数据，其上车时刻如表5中ONT列所示：

表5：乘客上车时间

最后应说明的是：以上示例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案；因此，尽管本说明书参照上述的示例对本发明已进行了详细的说明，但是，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换；而一切不脱离发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种利用公交双次刷卡数据计算乘客上车时间的方法，其特征在于：乘客公交出行采用分段计价制时，虽然没有记录乘客的上车时间信息，但包含上下车站名信息，当乘客从某一车站上车时，可能同时也有若干乘客从该站下车，下车乘客的下车交易时刻信息已记录，通过对该时刻的修正，以期表征本站乘客上车的时刻；

具体实现方法如下：

定义每位乘客每次乘坐公交出行产生的IC卡数据U_i(ID_i,LINE_i,VEH_i,ONN_i,OFN_i,OFT_i)，其中i表示第i位公交乘客，ID_i，LINE_i、VEH_i、ONN_i、OFN_i、OFT_i分别表示乘客i的公交卡编号，乘坐公交线路编号，公交车辆编号，上车站名，下车站名，下车交易时间；

具体步骤如下：

步骤1：由个人的IC卡数据U_i(ID_i,LINE_i,VEH_i,ONN_i,OFN_i,OFT_i)，建立集合A，集合以公交线路编号和车辆编号为单位对象，包含每位乘客公交线路编号，公交车辆编号，上车站名，下车站名，下车交易时间；

步骤2：班次判别，对集合A按下车交易时间OFT排序，根据公交线路的起点和终点名称，将数据按班次进行划分，把集合A的数据对应到不同的班次中，建立集合B＝{B₁,B₂...B_n}，B_n表示第n个班次中由所有乘客的IC卡数据构成的集合；

步骤3：以班次B_n为对象，计算在相同班次下公交车站j所有下车乘客的平均时刻乘客一般会在公交车辆真正到站停留时提前一定时间刷卡交易，避免下车过程拥挤无法及时刷卡，该提前时间段记为T_λ：

${\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_j}=T_{{\mathrm{SN}}_j}^{\′}+T_{\mathrm{\λ}}$

表示在公交车站SN_j下车乘客的平均交易时刻，T_λ取值建议在[0-5]分钟，根据前后站间距大小适当调整；

对于某些站点没有其它乘客同时下车的情况，通过上面的步骤无法直接计算该站点下车乘客的平均时刻，本方法针对不同的情况提出以下解决方法：

(1)当该站点的上、下游站点均有乘客下车时，班次1，乘客在SN_k站上车，但该站无乘客下车，而其上游和下游均能找到公交站SN_k-β、SN_k+α有乘客下车，α,β＞＝1，乘客的平均下车时刻分别为和SN_k-β与SN_k+α站间距离为SN_k-β与SN_k站间距离为根据站点距离比例和时间差值，计算SN_k站乘客的虚拟平均下车时刻

${\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_k}={\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{k-\mathrm{\β}}}+({\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{k+\mathrm{\α}}}-{\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{k-\mathrm{\β}}})\·D_{{\mathrm{SN}}_{k-\mathrm{\β}},{\mathrm{SN}}_k}/D_{{\mathrm{SN}}_{k-\mathrm{\β}},{\mathrm{SN}}_{k+\mathrm{\α}}}$

(2)当该站点仅有上游或下游站点有乘客的下车时刻时，班次n，乘客在SN₀站上车，但该站无乘客下车，而其下游站SN₁、SN_γ(γ＞＝2)有乘客下车，乘客的平均下车时刻为和SN₀与SN₁站间距离为SN₁与SN_γ站间距离为以公交车在SN₁与SN_γ站之间的平均运行速度表征SN₀与SN₁站间的平均运行速度，进而计算SN₀站乘客的虚拟平均下车时刻

${\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_0}={\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_1}-({\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_{\mathrm{\γ}}}-{\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{SN}}_1})\·D_{{\mathrm{SN}}_0,{\mathrm{SN}}_1}/D_{{\mathrm{SN}}_1,{\mathrm{SN}}_{\mathrm{\γ}}}$

通过该步骤，当前班次下所有站点均可计算得到乘客平均下车时刻或虚拟平均下车时刻；

步骤4：以当前班次中的所有乘客为对象，追踪其上车公交车站的乘客平均下车时刻或虚拟平均下车时刻，该时刻用于表征此乘客的上车时刻，如乘客上车站名为ONN_i，该站乘客平均下车时刻或虚拟平均下车时刻为则该乘客的上车时刻 ${\mathrm{ONT}}_i={\stackrel{\‾}{T}}_{{\mathrm{ONN}}_i}.$