CN109583714A - 一种基于出租车od分布挖掘公交微循环线路的方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于出租车OD分布挖掘公交微循环线路的方法,包括以下步骤：步骤1.交通数据获取；步骤2.交通数据计算;步骤3.确定微循环线路走向及发车间隔。本挖掘公交微循环线路的方法基于出租车OD分布进行，可快速对现有公交线路进行出行特征分析,对公交线路进行调整优化,建立并完善接驳公交线路，为轨道交通集散客流，不仅有利于发挥轨道交通运量大、速度快、可靠性高的优势，同时有利于构建平衡、快捷、多层次的城市公共交通体系。

Description

一种基于出租车OD分布挖掘公交微循环线路的方法
技术领域
本发明属于智能交通技术领域，具体的涉及一种基于出租车OD分布挖掘公交微循环线路的方法。
背景技术
我国正处于城镇化与机动化的双重变革的历史性阶段，城市化水平和机动化水平不断发展引发城市规模持续增大，居民出行强度不断增大，汽车保有量持续快速上升，城市交通系统面临着前所未有的压力，交通问题成为了“城市病”。不仅降低了城市居民的幸福指数，也阻碍了城市经济的发展。究其原因，除了滞后的交通基础设施建设不能满足快速增长的交通需求外，公共交通竞争力不强导致城市交通结构不合理也促使城市交通问题日益严重。公交微循环线路多以路程短、站点少、速度快、流向自由、可达性好、客流相对集中明确为特点，目前已经成为主干公共交通（主干公交线路、轨道交通等）的接驳车。
发明内容
本发明采用出租车OD分布挖掘公交微循环线路, 可快速对现有公交线路进行出行特征分析,对公交线路进行调整优化,建立并完善接驳公交线路，为轨道交通集散客流，不仅有利于发挥轨道交通运量大、速度快、可靠性高的优势，同时有利于构建平衡、快捷、多层次的城市公共交通体系。
本发明的技术方案：1.一种基于出租车OD分布挖掘公交微循环线路的方法,其特征在于包括以下步骤：
步骤1.交通数据获取；
步骤2.交通数据计算;
步骤3.确定微循环线路走向及发车间隔。
所述的步骤1中具体的数据获取步骤包括：
Step11从城市交通出租车一次出行OD表TD_TAXI_OUNOUT_OD中获取一周的数据；
Step12从轨道交通车站TN_SUBWAY_STATION和公交站点TN_BUS_STATION表获取公共交通站点经纬度数据；
Step13从业务兴趣点MD_BUSI_POI表获取POI的经纬度数据；
所述的步骤2中具体的交通数据计算步骤包括：
Step21 计算出租车一次出行的上车经纬度/下车经纬度与站点之间的直线距离d1；
Step22判断0<d1<200m条件是否成立，当条件不成立时，对应的TRAVEL_ID数据舍弃，当条件成立时，进行Step24；
Step23计算POI与站点之间的直线距离d2，判断3km=<d2<6km条件是否成立，不成立不适合微循环，适合的进行Step24；
Step24计算Step22中出行ID的另一端的上下车经纬度与Step23中的POI之间的直线距离d3，当0<d3<200m时将出行端点匹配到最近距离的POI上，当200m<d3，出行ID舍弃。进行Step25；
Step25计算站点与POI间的周平均单日客流量，当日均客流量>50时，进行Step26；否则舍弃该POI；
Step26判断站点与POI之间是否有公交线路，若无，则可开通微循环；如有，进行Step27；
Step27判断现有公交线路是否可以调整优化，如可以，进行出行特征分析,若不可以，则开通微循环。
所述的步骤27中出行特征分析具体为：
统计每小时客流量，并识别早晚高峰开始时间及结束时间。
附图说明
图1是本发明基于出租车OD分布挖掘公交微循环线路方法的总体流程示意图。
具体实施方式
为了更好的了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图说明如下。
在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定意在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
结合图1所示，本发明提出的基于出租车OD分布挖掘公交微循环线路的方法，包括以下步骤：
步骤1.交通数据获取；
步骤2.交通数据计算;
步骤3.确定微循环线路走向及发车间隔。
所述的步骤1中具体的数据获取步骤包括：
Step11从城市交通出租车一次出行OD表TD_TAXI_OUNOUT_OD中获取一周的数据；
Step12从轨道交通车站TN_SUBWAY_STATION和公交站点TN_BUS_STATION表获取公共交通站点经纬度数据；
Step13从业务兴趣点MD_BUSI_POI表获取POI的经纬度数据；
所述步骤1中数据获取输入示例性格式如下：
公交站点TN_BUS_STATION
公交线路站点TN_BUS_LINE_STATION
公交线路TN_BUS_LINE
轨道交通车站TN_SUBWAY_STATION
轨道线路站点TN_SUBWAY_LINE_STA
业务兴趣点 MD_BUSI_POI
Name Code Data type
兴趣点ID POI_ID NUMBER(9)
兴趣点名称 POI_NAME VARchar2(60)
兴趣点类型 POI_TYPE char(1)
GEO兴趣点ID GEO_POI_ID VARchar2(60)
GEO纬度 LAT NUMBER(38,8)
GEO经度 LOG NUMBER(38,8)
权重 WEIGHT NUMBER（3,1）
城市交通出租车一次出行OD TD_TAXI_OUNOUT_OD
Name Code Data type
一次出行ID TRAVEL_ID NUMBER(12)
驶出区域ID O_ZONE_ID NUMBER(9)
驶入区域ID D_ZONE_ID NUMBER(9)
上车经度 UP_LOG NUMBER(15,12)
上车纬度 UP_LAT NUMBER(15,12)
上车时间 UP_TIME DATE
下车时间 DOWN_TIME DATE
下车经度 DOWN_LOG NUMBER(15,12)
下车纬度 DOWN_LAT NUMBER(15,12)
统计日期 STAT_TIME VARchar2(8)，YYYYMMDD
入库时间 UPDATE_TIME DATE
所述步骤1中数据获取输出示例性格式如下：
Name Code Data type
站点ID STATION_ID NUMBER(9)
站点类型 STATION_TYPE char(1) 1—bus 2—Subway
兴趣点ID POI_ID NUMBER(9)
统计时间 STAT_HOUR NUMBER(2)
出行量 VOLUMN NUMBER(4)
入库时间 UPDATE_TIME DATE
存储位置：Oracle站点与出行需求点关系表MD_STATION_DEMAND_RELATION
所述的步骤2中具体的交通数据计算步骤包括：
Step21 计算出租车一次出行的上车经纬度/下车经纬度与站点之间的直线距离d1；
Step22判断0<d1<200m条件是否成立，当条件不成立时，对应的TRAVEL_ID数据舍弃，当条件成立时，进行Step24；
Step23计算POI与站点之间的直线距离d2，判断3km=<d2<6km条件是否成立，不成立不适合微循环，适合的进行Step24；
Step24计算Step22中出行ID的另一端的上下车经纬度与Step23中的POI之间的直线距离d3，当0<d3<200m时将出行端点匹配到最近距离的POI上，当200m<d3，出行ID舍弃。进行Step25；
Step25计算站点与POI间的周平均单日客流量，当日均客流量>50时，进行Step26；否则舍弃该POI；
Step26判断站点与POI之间是否有公交线路，若无，则可开通微循环；如有，进行Step27；
Step27判断现有公交线路是否可以调整优化，如可以，进行出行特征分析,若不可以，则开通微循环。
所述的步骤27中出行特征分析具体为：
统计每小时客流量，并识别早晚高峰开始时间及结束时间。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种基于出租车OD分布挖掘公交微循环线路的方法,其特征在于包括以下步骤：
步骤1.交通数据获取；
步骤2.交通数据计算;
步骤3.确定微循环线路走向及发车间隔。
2.根据权利要求1所述的一种基于出租车OD分布挖掘公交微循环线路的方法,其特征在于,所述的步骤1中具体的数据获取步骤包括：
Step11从城市交通出租车一次出行OD表TD_TAXI_OUNOUT_OD中获取一周的数据；
Step12从轨道交通车站TN_SUBWAY_STATION和公交站点TN_BUS_STATION表获取公共交通站点经纬度数据；
Step13从业务兴趣点MD_BUSI_POI表获取POI的经纬度数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于出租车OD分布挖掘公交微循环线路的方法,其特征在于,所述的步骤2中具体的交通数据计算步骤包括：
Step21 计算出租车一次出行的上车经纬度/下车经纬度与站点之间的直线距离d1；
Step22判断0<d1<200m条件是否成立，当条件不成立时，对应的TRAVEL_ID数据舍弃，当条件成立时，进行Step24；
Step23计算POI与站点之间的直线距离d2，判断3km=<d2<6km条件是否成立，不成立不适合微循环，适合的进行Step24；
Step24计算Step22中出行ID的另一端的上下车经纬度与Step23中的POI之间的直线距离d3，当0<d3<200m时将出行端点匹配到最近距离的POI上，当200m<d3，出行ID舍弃，进行Step25；
Step25计算站点与POI间的周平均单日客流量，当日均客流量>50时，进行Step26；否则舍弃该POI；
Step26判断站点与POI之间是否有公交线路，若无，则可开通微循环；如有，进行Step27；
Step27判断现有公交线路是否可以调整优化，如可以，进行出行特征分析,若不可以，则开通微循环。
4.根据权利要求3所述的一种基于出租车OD分布挖掘公交微循环线路的方法,其特征在于,所述的步骤27中出行特征分析具体为：统计每小时客流量，并识别早晚高峰开始时间及结束时间。
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