CN108446791A - 一类城市公共交通站点覆盖率计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，属于城市公共交通规划与评价技术领域，包括以下步骤：（1）获取城市指定研究区域的用地范围边界坐标信息和公共交通站点坐标信息；（2）利用不规则多边形面积计算公式计算研究区域的城市用地总面积；（3）根据公共交通站点类型和研究目的，确定研究区域内每个公交站点的服务半径；（4）利用像素点法、随机点法或积分法计算研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积；（5）计算研究区域的城市公共交通站点覆盖率。本发明步骤简明，计算高效，结果精确，对建立科学系统的城市公共交通评价指标体系具有重要的现实意义，为城市公共交通规划以及城市虚拟交通系统测试平台的建设提供了可靠的技术基础。

Description

一类城市公共交通站点覆盖率计算方法
技术领域
本发明涉及一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，属于城市公共交通规划与评价技术领域。
背景技术
近年来，伴随我国城镇化进程的加快，城市人口和空间规模不断扩张，城市交通拥堵问题已普遍成为制约各大城市发展的危机。城市公共交通与其他出行方式相比，空间资源占用量少、低碳节能、社会总出行成本低，是符合可持续发展战略要求的绿色高效的出行方式，也是解决城市当前面临的各种交通问题的主要出路。目前，优先发展公共交通已经上升到国家战略层面。
在城市公共交通系统发展过程中，公交站点的覆盖情况是评价公交系统服务水平的重要指标，也是“公交都市”的核心指标之一。公交站点覆盖率是指区域内公交站点服务覆盖的面积占城市用地面积的百分比，计算原理相对简单，可归结为多个圆叠加后的面积求和问题。但在实际的操作中，面积求和不是所有覆盖面积的代数和，而是几何合并后的面积，公交站点覆盖范围容易形成不规则图形，加大计算难度。
在智慧城市、智慧交通建设背景下，许多城市都将建立城市虚拟交通系统测试平台。为了丰富城市虚拟交通系统测试平台中城市公共交通规划与评价可视量化测试功能，准确反映公共交通的服务能力，优化城市公共交通的供给水平，切实引导公交资源的科学配置，一种仅利用城市用地边界和公交站点坐标信息就能精确计算出城市公共交通站点覆盖率的技术就显得尤为必要。本发明为此提出了一类城市公共交通站点覆盖率计算方法。
发明内容
为解决上述问题，本发明公开了一类城市公共交通站点覆盖率计算方法。本发明的目的是精确计算公共交通站点覆盖率这一重要的反映区域内城市居民公交出行便捷性的评价指标，建立科学系统的城市公共交通评价指标体系，进而为城市公共交通系统提出合理的优化建议。本发明提供的方法，对城市虚拟交通测试平台中城市公共交通规划与评价的量化测试具有较大意义。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，包括以下步骤：
(A)获取城市指定研究区域的用地范围边界坐标信息和公共交通站点坐标信息，其中城市指定研究区域的用地范围边界坐标信息由有限多个边界点的平面直角坐标构成，所述坐标按顺时针或逆时针排序，不少于3个；城市指定研究区域的公共交通站点坐标信息由有限多个无排序要求的公交站点的平面直角坐标构成；
(B)计算研究区域的城市用地总面积SL；
(C)确定研究区域内每个公交站点的服务半径R；
(D)计算研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST；
(E)计算研究区域的城市公共交通站点覆盖率RT，其中RT＝ST/SL。
进一步地，所述城市公共交通站点覆盖率计算方法中，步骤(B)包括如下步骤：
(B1)根据城市用地边界点的数目，将城市用地范围这一不规则多边形分为同等数目的子三角形，并求出每个子三角形的有向面积；
(B2)求所述步骤(B1)中全部子三角形有向面积的代数和；
(B3)求所述步骤(B2)中代数和的绝对值，得到研究区域的城市用地总面积。
进一步地，所述城市公共交通站点覆盖率计算方法中，步骤(C)所述公共交通站点的服务半径包括300米，500米和800米3种半径。
进一步地，所述城市公共交通站点覆盖率计算方法中，步骤(D)包括如下步骤：
(D1)给定精度要求；
(D2)根据步骤(A)中所获取的城市公共交通站点坐标信息，确定一个矩形范围，所述矩形能够包含城市指定研究区域的全部公共交通站点覆盖范围，并计算该矩形的面积；
(D3)对城市公共交通站点覆盖面积迭代计算；
(D4)满足所述步骤(D1)中的精度要求后停止迭代，输出研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积。
进一步地，所述城市公共交通站点覆盖率计算方法中，步骤(D1)所述精度要求ε取值为10-6。
进一步地，所述城市公共交通站点覆盖率计算方法中，步骤(D2)中确定一个矩形范围的方法如下：
矩形的四条边均平行于坐标轴；X轴方向下界为公共交通站点X坐标最小值减去公交站点服务半径R，X轴方向上界为公共交通站点X坐标最大值加上公交站点服务半径R；Y轴方向下界为公共交通站点Y坐标最小值减去公交站点服务半径R，Y轴方向上界为公共交通站点Y坐标最大值加上公交站点服务半径R。
进一步地，所述城市公共交通站点覆盖率计算方法中，所述步骤(D3)中，选择像素点法进行迭代计算，包括以下步骤：
(D31)将所述步骤(D2)中的矩形范围均分为若干份，并计算每份小矩形的面积；
(D32)若小矩形的中心点在任意一个公交站点的覆盖范围内，则累加该小矩形的面积；
(D33)进行收敛判定，若收敛条件满足要求，则停止迭代，得到研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST；否则，增大矩形的细分数目，返回步骤(D31)继续迭代。
进一步地，所述城市公共交通站点覆盖率计算方法中，所述步骤(D3)中，选择随机点法进行迭代计算，包括以下步骤：
(D31)在所述步骤(D2)中的矩形范围内产生若干随机点；
(D32)若随机点在任意一个公交站点的覆盖范围内，则累计随机点的数目，利用落在公交站点覆盖范围内随机点的频率推算公交站点覆盖的面积；
(D33)进行收敛判定，若收敛条件满足要求，则停止迭代，得到研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST；否则，返回步骤(D31)继续迭代。
进一步地，所述城市公共交通站点覆盖率计算方法中，所述步骤(D3)中，选择积分法进行迭代计算，停止迭代后得到研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST，包括以下步骤：
(D31)将所述步骤(D2)中的矩形范围沿X轴方向均分为若干份，并计算每份小矩形沿X轴方向的宽度；
(D32)计算每个小矩形沿X轴方向的中心线与所有公交站点覆盖范围相重叠的一维区间；
(D33)将所述步骤(D32)中的小矩形中心线范围沿Y轴方向均分为若干份，并计算每份线段沿Y轴方向的长度；
(D34)若线段的中点在任意一个所述步骤(D32)中的一维区间内，则累加该线段的长度；
(D35)进行收敛判定，若收敛条件满足要求，则停止步骤(D33)至步骤(D35)的迭代；否则，增大小矩形中心线的细分数目，返回步骤(D33)继续迭代；
(D36)利用所述步骤(D31)中的小矩形宽度和所述步骤(D32)中的一维区间累计长度计算公交站点覆盖的面积；
(D37)进行收敛判定，若收敛条件满足要求，则停止迭代；否则，增大矩形沿X轴方向的细分数目，返回步骤(D31)继续迭代。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
(1)本发明仅利用城市用地边界和公交站点坐标信息，将城市公共交通站点覆盖率这一工程指标转换成求解不规则图形面积的数学问题，并利用蒙特卡罗模拟以及微积分的思想很好地解决了问题，获得了城市公共交通站点覆盖率精确的计算结果。
(2)本发明总结了一类简明、高效、精确而又实用的城市公共交通站点覆盖率计算方法，能够很好地服务于城市公共交通规划与评价，为城市虚拟交通系统测试平台的建设提供了可靠的技术基础。
附图说明
图1为本发明方法的总体流程图。
图2为本发明中使用像素点法进行迭代计算的流程图。
图3为本发明中使用随机点法进行迭代计算的流程图。
图4为本发明中使用积分法进行迭代计算的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本发明提出一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，包括如下步骤：
(A)获取城市指定研究区域的用地范围边界坐标信息和公共交通站点坐标信息；
城市指定研究区域的用地范围边界坐标信息由有限多个(不少于3个)按顺时针或逆时针排序的边界点的平面直角坐标构成；城市指定研究区域的公共交通站点坐标信息由有限多个无排序要求的公交站点的平面直角坐标构成；
这里包括如下四个参数：城市指定研究区域的用地范围边界点数目m，边界点的平面直角坐标(Xi，Yi)，(i＝1,2，…，m)；城市指定研究区域的公共交通站点数目n，公共交通站点的平面直角坐标(Xj，Yj)，(j＝1,2，…，n)。
(B)利用不规则多边形面积计算公式计算研究区域的城市用地总面积，包括如下步骤：
(B1)根据城市用地边界点的数目，将城市用地范围这一不规则多边形分为同等数目的子三角形，并求出每个子三角形的有向面积；
城市用地范围这一不规则多边形可以分为m个子三角形，其中，前m-1个子三角形有向面积的计算公式为：
第m个子三角形有向面积的计算公式为：
(B2)求所述步骤(B1)中全部子三角形有向面积的代数和；
(B3)求所述步骤(B2)中代数和的绝对值，即为研究区域的城市用地总面积，SL＝|SΔ|。
(C)根据公共交通站点类型和研究目的，确定研究区域内每个公交站点的服务半径；
这里包括一个参数：研究区域内公交站点的服务半径R；根据现行的《城市道路交通规划设计规范》，城市公共交通站点服务半径分为300m、500m和800m三个范围，其中300m和500m的服务半径区适用于常规地面公交系统，800m的服务半径适用于类似地铁的大运量骨干公交系统，在实际项目的操作中，可根据规划目标选用合适的公交站点服务半径。
(D)利用像素点法、随机点法或积分法计算研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积，包括如下步骤：
(D1)给定可以接受的精度要求；
精度ε取值为10-6或更小时已经能够满足工程实践的要求；
(D2)跟据步骤(A)中所获取的城市公共交通站点坐标信息，确定一个矩形范围，该矩形能够包含城市指定研究区域的全部公共交通站点覆盖范围，并计算该矩形的面积；
确定上述矩形范围的方法如下：矩形的四条边均平行于坐标轴；X轴方向下界为公共交通站点X坐标最小值减去公交站点服务半径，X轴方向上界为公共交通站点X坐标最大值加上公交站点服务半径；Y轴方向下界为公共交通站点Y坐标最小值减去公交站点服务半径，Y轴方向上界为公共交通站点Y坐标最大值加上公交站点服务半径。
这里包括如下五个参数：
矩形X轴方向下界Xlow＝min{Xj}-R，
矩形X轴方向上界Xup＝max{Xj}+R，
矩形Y轴方向下界Ylow＝min{Yj}-R，
矩形Y轴方向上界Yup＝max{Yj}+R，(j＝1,2，…，n)；
矩形的面积SR＝(Xup-Xlow)×(Yup-Ylow)；
(D3)从像素点法、随机点法和积分法中选择一种算法进行城市公共交通站点覆盖面积迭代计算；
若选择像素点法进行迭代计算，则包括以下步骤：
(D31)令迭代次数t＝1，初始累加面积初始划分系数M＝1；
(D32)将所述步骤(D2)中的矩形范围沿X、Y轴各自平均分为M份，则每份小矩形的面积SSR＝SR/M2；
(D33)计算每个小矩形的中心点坐标(Xk，Yk)，(k＝1,2，…，M2)，计算中心点与公交站点(Xj，Yj)，(j＝1,2，…，n)之间距离的最小值Dk；
(D34)若Dk<R，则累加小矩形的面积，累加结果为
(D35)收敛判定；
t≥10(条件1)，(条件2)，
(条件3)
若收敛条件1、2和3均满足要求，则停止迭代；否则，令M＝2×M，t＝t+1，返回步骤(D32)继续迭代；
若选择随机点法进行迭代计算，则包括以下步骤：
(D31)令迭代次数t＝1，初始累计面积
(D32)在所述步骤(D2)中的矩形范围内产生N＝100,000个随机点；
(D33)获取每个随机点的坐标(Xl，Yl)，(l＝1,2，…，N)，计算随机点与公交站点(Xj，Xj)，(j＝1,2，…，n)之间距离的最小值Dl；
(D34)若Dl<R，则累计随机点的数目，累计结果为Numt，则
(D35)收敛判定；
t≥10(条件1)，(条件2)，
(条件3)
若收敛条件1、2和3均满足要求，则停止迭代；否则，令t＝t+1，返回步骤(D32)继续迭代；
若选择积分法进行迭代计算，则包括以下步骤：
(D31)令外层迭代次数t＝1，初始累加面积X轴初始划分系数Mx＝1；
(D32)将所述步骤(D2)中的矩形范围沿X轴方向平均分为Mx份，则每份小矩形沿X轴方向的宽度DSR＝(Xup-Xlow)/Mx；
(D33)计算每个小矩形沿X轴方向的中心线方程X＝Xp，(p＝1,2，…，Mx)，计算中心线与n个公交站点(Xj，Yj)，(j＝1,2，…，n)覆盖范围相重叠的长度，用n个一维区间(q＝1,2，…，n)表示；
(D34)令内层迭代次数tt＝1，初始累加长度L0＝0，Y轴初始划分系数My＝1；
(D35)将所述步骤(D33)中的小矩形中心线范围沿Y轴方向平均分为My份，则每份线段沿Y轴方向的长度LSR＝(Yup-Ylow)/My；
(D36)计算每个线段中点的Y坐标Yqq，(qq＝1,2，…，My)，若线段中点的Y坐标在任意一个所述步骤(D33)中的一维区间内，则累加线段的长度，累加结果为Ltt；
(D37)内层收敛判定；
tt≥10(条件1)，Ltt-1≠0(条件2)，
|(Ltt-Ltt-1)/Ltt-1|<ε(条件3)
若收敛条件1、2和3均满足要求，则停止步骤(D34)至步骤(D37)的内层迭代；否则，令Ltt-1＝Ltt，My＝2×My，tt＝tt+1，返回步骤(D34)继续内层迭代；
(D38)利用所述步骤(D32)中的小矩形宽度和所述步骤(D33)中的一维区间累计长度Ltt计算公交站点覆盖的面积
(D39)外层收敛判定；
t≥10(条件4)，(条件5)，
(条件6)
若收敛条件4、5和6均满足要求，则停止迭代；否则，令Mx＝2×Mx，t＝t+1，返回步骤(D32)继续外层迭代；
(D4)满足所述步骤(D1)中的精度要求后停止迭代，最后一次迭代的输出结果即为研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积。
这里包括一个参数：研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST。
(E)根据定义，计算研究区域的城市公共交通站点覆盖率；
这里包括如下三个参数：研究区域的城市用地总面积SL，研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST，研究区域的城市公共交通站点覆盖率RT＝ST/SL。
作为一个实施例，已知城市某指定区域的用地边界坐标信息表(表1)和区域内公共交通站点坐标信息表(表2)，根据《城市道路交通规划设计规范》(以下简称《规范》)中的要求，公交站点500米半径覆盖率不得低于90％，利用本发明提供的方法判断该城市指定区域的公共交通站点覆盖率是否满足《规范》要求，设定收敛标准为ε＝10-6。
表1区域用地边界坐标信息表(单位：米)
ID X坐标 Y坐标 ID X坐标 Y坐标
1 1043 1515 9 866 259
2 1251 1370 10 753 288
3 1400 1057 11 641 222
4 1519 786 12 268 214
5 1610 561 13 75 80
6 1579 385 14 68 835
7 1478 258 15 246 1383
8 1108 268 16 622 1508
表2区域内公共交通站点坐标信息表(单位：米)
ID X坐标 Y坐标 ID X坐标 Y坐标 ID X坐标 Y坐标
1 843 582 12 909 607 23 810 858
2 814 607 13 866 581 24 825 765
3 724 573 14 922 577 25 826 748
4 732 582 15 935 528 26 921 720
5 735 587 16 832 691 27 1001 568
6 709 551 17 828 647 28 1002 548
7 701 543 18 964 568 29 1002 517
8 752 599 19 958 513 30 763 1011
9 740 590 20 799 597 31 926 554
10 901 620 21 787 604
11 879 649 22 796 944
如图1所示，运用本发明提出的城市公共交通站点覆盖率计算方法，包括如下步骤：
(A)获取城市指定研究区域的用地范围边界坐标信息和公共交通站点坐标信息；
城市指定研究区域的用地范围边界点数目m为16，边界点的平面直角坐标详见表1；城市指定研究区域的公共交通站点数目n为31，公共交通站点的平面直角坐标详见表2。
(B)利用不规则多边形面积计算公式计算研究区域的城市用地总面积，包括如下步骤：
(B1)根据城市用地边界点的数目，将城市用地范围这一不规则多边形分为16个子三角形，根据公式计算出每个子三角形的有向面积，计算结果见表3；
表3子三角形有向面积计算结果(单位：平方米)
ID 有向面积 ID 有向面积 ID 有向面积 ID 有向面积
1 -233177.5 5 -132984.5 9 27190.5 13 28592.5
2 -297846.5 6 -80824 10 -8721 14 -55683
3 -252591.5 7 55120 11 38839 15 -244629
4 -206650.5 8 27442 12 2695 16 -315257
(B2)求所述步骤(B1)中全部子三角形有向面积的代数和；
(B3)求所述步骤(B2)中代数和的绝对值，即为研究区域的城市用地总面积，SL＝|SΔ|＝1648485.5m2。
(C)根据公共交通站点类型和研究目的，确定研究区域内每个公交站点的服务半径；
实例的研究目的是判断该城市指定区域的500m公共交通站点覆盖率是否满足《规范》要求，因此研究区域内公交站点的服务半径R为500m。
(D)利用像素点法、随机点法或积分法计算研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积，包括如下步骤：
(D1)给定可以接受的精度要求；
本实例设定的精度要求为ε＝10-6；
(D2)跟据步骤(A)中所获取的城市公共交通站点坐标信息，确定一个矩形范围，该矩形能够包含城市指定研究区域的全部公共交通站点覆盖范围，并计算该矩形的面积；
矩形X轴方向下界Xlow＝min{Xj}-R＝201m，
矩形X轴方向上界Xup＝max{Xj}+R＝1502m，
矩形Y轴方向下界Ylow＝min{Yj}-R＝13m，
矩形Y轴方向上界Yup＝max{Yj}+R＝1511m，(j＝1,2，…，31)；
矩形的面积SR＝(Xup-Xlow)×(Yup-Ylow)＝1948898m2；
(D3)从像素点法、随机点法和积分法中选择一种算法进行城市公共交通站点覆盖面积迭代计算；
如图2所示，选择像素点法进行迭代计算，计算过程见表4；
表4像素点法迭代计算过程表
迭代次数 矩形划分数目 单个小矩形面积(m2) 累加面积(m2)
1 1 1948898.0000 1948898.000
2 4 487224.5000 1948898.000
3 16 121806.1250 1705285.750
4 64 30451.5313 1522576.563
5 256 7612.8828 1530189.445
6 1024 1903.2207 1514963.680
7 4096 475.8052 1522100.757
8 16384 118.9513 1515677.387
9 65536 29.7378 1516272.144
10 262144 7.4345 1515632.781
11 1048576 1.8586 1515656.943
12 4194304 0.4647 1515636.963
13 16777216 0.1162 1515627.321
14 67108864 0.0290 1515622.616
15 268435456 0.0073 1515621.723
如图3所示，选择随机点法进行迭代计算，计算过程见表5；
表5随机点法迭代计算过程表
如图4所示，选择积分法进行迭代计算，计算过程见表6；
表6积分法迭代计算过程表
外层迭代次数 矩形划分数目 单个小矩形宽度(m) 累加面积(m2)
1 1 1301.0000 1923680.326
2 2 650.5000 1704572.042
3 4 325.2500 1585382.846
4 8 162.6250 1540764.959
5 16 81.3125 1518383.529
6 32 40.6563 1514101.031
7 64 20.3281 1516912.129
8 128 10.1641 1516188.591
9 256 5.0820 1515870.358
10 512 2.5410 1515676.765
11 1024 1.2705 1515661.159
12 2048 0.6353 1515658.267
13 4096 0.3176 1515675.064
14 8192 0.1588 1515662.812
15 16384 0.0794 1515664.404
16 32768 0.0397 1515661.784
17 65536 0.0199 1515662.521
(D4)满足所述步骤(D1)中的精度要求后停止迭代，最后一次迭代的输出结果即为研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积。
取三种算法最后一次迭代输出结果的平均值作为最终的计算结果，即研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST＝1515643.77m2。
(E)根据定义，计算研究区域的城市公共交通站点覆盖率；
研究区域的城市用地总面积SL＝1648485.5m2，研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST＝1515643.77m2，研究区域的城市公共交通站点覆盖率RT＝ST/SL＝91.94％>90％，即实例中的城市指定区域的公共交通站点500m覆盖率满足《规范》的要求。
应当指出，上述实例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (9)

1.一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，其特征在于：包括以下步骤：
(A)获取城市指定研究区域的用地范围边界坐标信息和公共交通站点坐标信息，其中城市指定研究区域的用地范围边界坐标信息由有限多个边界点的平面直角坐标构成，所述坐标按顺时针或逆时针排序，不少于3个；城市指定研究区域的公共交通站点坐标信息由有限多个无排序要求的公交站点的平面直角坐标构成；
(B)计算研究区域的城市用地总面积SL；
(C)确定研究区域内每个公交站点的服务半径R；
(D)计算研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST；
(E)计算研究区域的城市公共交通站点覆盖率RT，其中RT＝ST/SL。
2.根据权利要求1所述的一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，其特征在于，所述步骤(B)包括如下步骤：
(B1)根据城市用地边界点的数目，将城市用地范围这一不规则多边形分为同等数目的子三角形，并求出每个子三角形的有向面积；
(B2)求所述步骤(B1)中全部子三角形有向面积的代数和；
(B3)求所述步骤(B2)中代数和的绝对值，得到研究区域的城市用地总面积。
3.根据权利要求1所述的一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，其特征在于，步骤(C)所述公共交通站点的服务半径包括300米，500米和800米3种半径。
4.根据权利要求1所述的一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，其特征在于，所述步骤(D)包括如下步骤：
(D1)给定精度要求；
(D2)根据步骤(A)中所获取的城市公共交通站点坐标信息，确定一个矩形范围，所述矩形能够包含城市指定研究区域的全部公共交通站点覆盖范围，并计算该矩形的面积；
(D3)对城市公共交通站点覆盖面积迭代计算；
(D4)满足所述步骤(D1)中的精度要求后停止迭代，输出研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积。
5.根据权利要求4所述的一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，其特征在于：步骤(D1)所述精度要求ε取值为10-6。
6.根据权利要求4所述的一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，其特征在于：步骤(D2)中确定一个矩形范围的方法如下：
矩形的四条边均平行于坐标轴；X轴方向下界为公共交通站点X坐标最小值减去公交站点服务半径R，X轴方向上界为公共交通站点X坐标最大值加上公交站点服务半径R；Y轴方向下界为公共交通站点Y坐标最小值减去公交站点服务半径R，Y轴方向上界为公共交通站点Y坐标最大值加上公交站点服务半径R。
7.根据权利要求4所述的一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，其特征在于：所述步骤(D3)中，选择像素点法进行迭代计算，包括以下步骤：
(D31)将所述步骤(D2)中的矩形范围均分为若干份，并计算每份小矩形的面积；
(D32)若小矩形的中心点在任意一个公交站点的覆盖范围内，则累加该小矩形的面积；
(D33)进行收敛判定，若收敛条件满足要求，则停止迭代，得到研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST；否则，增大矩形的细分数目，返回步骤(D31)继续迭代。
8.根据权利要求4所述的一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，其特征在于：所述步骤(D3)中，选择随机点法进行迭代计算，包括以下步骤：
(D31)在所述步骤(D2)中的矩形范围内产生若干随机点；
(D32)若随机点在任意一个公交站点的覆盖范围内，则累计随机点的数目，利用落在公交站点覆盖范围内随机点的频率推算公交站点覆盖的面积；
(D33)进行收敛判定，若收敛条件满足要求，则停止迭代，得到研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST；否则，返回步骤(D31)继续迭代。
9.根据权利要求4所述的一类城市公共交通站点覆盖率计算方法，其特征在于：所述步骤(D3)中，选择积分法进行迭代计算，停止迭代后得到研究区域的城市公共交通站点覆盖总面积ST，包括以下步骤：
(D31)将所述步骤(D2)中的矩形范围沿X轴方向均分为若干份，并计算每份小矩形沿X轴方向的宽度；
(D32)计算每个小矩形沿X轴方向的中心线与所有公交站点覆盖范围相重叠的一维区间；
(D33)将所述步骤(D32)中的小矩形中心线范围沿Y轴方向均分为若干份，并计算每份线段沿Y轴方向的长度；
(D34)若线段的中点在任意一个所述步骤(D32)中的一维区间内，则累加该线段的长度；
(D35)进行收敛判定，若收敛条件满足要求，则停止步骤(D33)至步骤(D35)的迭代；否则，增大小矩形中心线的细分数目，返回步骤(D33)继续迭代；
(D36)利用所述步骤(D31)中的小矩形宽度和所述步骤(D32)中的一维区间累计长度计算公交站点覆盖的面积；
(D37)进行收敛判定，若收敛条件满足要求，则停止迭代；否则，增大矩形沿X轴方向的细分数目，返回步骤(D31)继续迭代。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110298009A (zh) * 2019-07-04 2019-10-01 安徽富煌科技股份有限公司 一种智能公交系统的站点覆盖面积计算方法
CN110889622A (zh) * 2019-11-22 2020-03-17 深圳市综合交通设计研究院有限公司 基于公交服务水平的公交线网布局确定方法、装置及设备
CN112613770A (zh) * 2020-12-28 2021-04-06 北京市市政工程设计研究总院有限公司 颗粒化空间尺度公共交通便利指数计算方法和装置
CN113011768A (zh) * 2021-03-31 2021-06-22 中国城市建设研究院有限公司 公共设施数据的处理方法、系统、电子设备及介质
CN113327012A (zh) * 2021-04-28 2021-08-31 东南大学 基于rgb色彩空间与蒙特卡洛方法的城市公交指标计算方法
CN113706869A (zh) * 2021-08-30 2021-11-26 平安科技（深圳）有限公司 智慧交通站点覆盖率的计算方法、装置、设备及存储介质
CN114822013A (zh) * 2021-01-19 2022-07-29 南京行者易智能交通科技有限公司 一种基于站点覆盖率及站点客流大数据的公交站点优化方法及其装置

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110298009A (zh) * 2019-07-04 2019-10-01 安徽富煌科技股份有限公司 一种智能公交系统的站点覆盖面积计算方法
CN110889622A (zh) * 2019-11-22 2020-03-17 深圳市综合交通设计研究院有限公司 基于公交服务水平的公交线网布局确定方法、装置及设备
CN112613770A (zh) * 2020-12-28 2021-04-06 北京市市政工程设计研究总院有限公司 颗粒化空间尺度公共交通便利指数计算方法和装置
CN112613770B (zh) * 2020-12-28 2024-01-19 北京市市政工程设计研究总院有限公司 颗粒化空间尺度公共交通便利指数计算方法和装置
CN114822013A (zh) * 2021-01-19 2022-07-29 南京行者易智能交通科技有限公司 一种基于站点覆盖率及站点客流大数据的公交站点优化方法及其装置
CN113011768A (zh) * 2021-03-31 2021-06-22 中国城市建设研究院有限公司 公共设施数据的处理方法、系统、电子设备及介质
CN113011768B (zh) * 2021-03-31 2021-12-03 中国城市建设研究院有限公司 公共设施数据的处理方法、系统、电子设备及介质
CN113327012A (zh) * 2021-04-28 2021-08-31 东南大学 基于rgb色彩空间与蒙特卡洛方法的城市公交指标计算方法
CN113327012B (zh) * 2021-04-28 2022-03-11 东南大学 基于rgb色彩空间与蒙特卡洛方法的城市公交指标计算方法
CN113706869A (zh) * 2021-08-30 2021-11-26 平安科技（深圳）有限公司 智慧交通站点覆盖率的计算方法、装置、设备及存储介质

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