CN109872047A - 一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法。首先,获取出行需求信息和公交服务信息,根据出行者对公交车的拥挤敏感性类型、当前车辆的实载率和当前车辆的乘车时间测算出行者对当前公交线路的拥挤感知指标;其次,根据乘车时间、步行至上车站点及等待上车时间、下车步行至目的地的时间、换乘次数及拥挤度感知指标,对公交出行方案的效用进行评价;最后,根据不同公交出行方案的效用评价值,为出行者推荐最优的公交出行方案。通过为不同类型出行者提供针对性的公交出行方案,可以满足出行者差异性的公交出行需求,可以充分利用公交服务能力,提高公交服务的满意度。

Description

一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法
技术领域
本发明涉及交通运输工程领域,具体所涉及的一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,属于公共交通规划与管理领域。
背景技术
如何针对不同类型出行者对公交拥挤度感知的差异性提供针对性的公交出行方案,是改善公交服务水平,提升公交满意度的重要手段。然而,考虑出行者对公交拥挤度的感知是一个复杂的过程。目前现有的公交出行服务软件在为出行者推荐公交出行方案时,主要考虑出行时间的差异性,没有考虑不同公交线路公交车拥挤程度的影响以及不同类型出行者对车内拥挤度感知的差异性,导致出行者在乘车过程中,无法选择更符合自身乘车习惯的出行方案,最终影响乘车体验,不能满足不同出行者的需求,降低了公交出行方案的针对性和有效性。
公交拥挤存在的安全隐患及对出行者监控都是不利的,所以需要提供一种能同时提高乘车安全性及舒适性的乘车方案。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种能同时提高乘车安全性及舒适性的考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,通过考虑不同类型出行者对拥挤度感知的差异性,可以为不同类型的出行者提供个性化的公交出行方案。
为达解决上述技术问题,本发明提出的技术方案是:
一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)获取出行需求信息及公交服务信信息;
所述出行需求信息包括:出行者i当前的出发地Oi、目的地Di以及出行者i对公交车的拥挤敏感性类型Pi
所述公交服务信息包括:出行者i此次出行的出发地Oi至目的地Di之间所有可选的公交出行方案数K,每个公交出行方案k的公交线路数量J,每条公交线路j的服务信息,其中,k∈K,k=1,2,...K;j∈J,j=1,2,...,J;
(2)根据出行者拥挤敏感度类型Pi以及公交服务信息,计算出行者i对公交出行方案k中公交线路j的拥挤感知指标Ckij
(3)根据公交出行方案k中公交线路j的乘车时间tkjod、步行至上车站点及等待上车时间w(skjo)、下车至目的地的步行时间w(skjd)、换乘次数J-1及拥挤度感知指标Ckij,计算出行者i对公交出行方案k的效用评价值Eki
(4)根据K个出行方案的效用评价值,将最优公交出行方案推荐给出行者。
所述步骤(1)中,公交线路j的服务信息包括:当前线路车辆的实载率lkj,公交线路j的上车站点Skjo和下车站点Skjd及上车和下车站点之间的乘车时间tkjod
所述步骤(2)中,出行者i对公交出行方案k中公交线路j的拥挤度度感知指标Ckij为:
式中,αi为根据出行者i的拥挤敏感性类型Pi确定的拥挤敏感性系数。
所述步骤(3)中出行者i对公交出行方案k的效用评价值Eki为:
式中,w(skjo)为公交出行方案k中出行者i步行至线路j的上车站点sjo所需的时间以及在站点等待至上车的时间消耗;w(skjd)为公交出行方案k中出行者i离开线路j的下车站点sjd至下一个目的地的时间消耗;e1-J为车辆换乘对公交出行方案的影响系数,当公交出行方案k中的线路条数为J时,所需的换乘次数为J-1。
所述步骤(4)中公交出行方案的推荐方法为,将K个出行方案中效用评价最大的公交出行方案max{Eki}推荐给出行者。
所述步骤(1)中,出行者i对公交车拥挤的敏感性类型Pi分为:敏感、较敏感、中等、较不敏感、不敏感五类。
有益效果:
本方案具有以下优点:
(1)本发明相较于传统方案,在评价公交车内拥挤度时充分考虑了多种因素对公交车内拥挤感知的影响,使得提供的公交出行服务推荐方案能够具有较好的适用性。
(2)本发明在评价公交线路方案的服务效用时,针对不同出行者对拥挤度感知的差异性,采用了不同的敏感性系数,使得推荐的公交出行方案更具针对性,从而降低出行者出行的拥挤程度,提高了公交车的安全性及车公交车内空气的清新度,能满足不同类型出行者的需求,提高出行者对公交服务的针对性。
附图说明
图1为一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法流程示意图。
具体实施方式
结合附图,对本方案做进一步说明:
如图1所示,本发明一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,包括以下步骤:
步骤一,信息获取:
出行需求信息获取,获取出行者i当前的出发地Oi,目的地Di,出行者i对公交车拥挤的敏感性类型Pi
出行需求信息由每个出行者自己输入,出行者对公交车拥挤的敏感性类型Pi分为:敏感、较敏感、中等、较不敏感、不敏感五类。
公交服务信息获取,获取出发地Oi至目的地Di之间公交出行的所有可选方案为K个,确定每个公交出行方案的公交线路数量J以及每条公交线路j(j∈J,j=1,2,...,J)的服务信息;
公交出行方案k(k∈K,k=1,2,...,K)中公交线路j的服务信息包括:公交线路j当前车辆的实载率lkj,线路j的上车站点Skjo和下车站点Skjd,上车站点和下车站点之间的坐车时间tkjod,由公交公司提供的公交服务线网方案中得到。
步骤二,公交线路拥挤度感知,根据出行者敏感度类型以及公交出行方案k中公交线路j的服务信息,计算出行者i对公交出行方案k中公交线路j的拥挤感知指标Ckij
出行者i对公交出行方案k中公交线路j当前公交车拥挤度的感知指标Ckij的计算方法为,
αi为出行者i对公交车的拥挤敏感性类型Pi对应的敏感度系数;lkj为线路j的车辆实载率,
其中,mkj为公交出行方案k中公交线路j当前公交车辆的现有乘车人数可以通过车载客流统计设备确定;Nkj为公交出行方案k中公交线路j当前公交车辆的额定最大载客数。
本发明根据出行者类型确定出行者对拥挤情况的敏感程度,不同敏感性类型对应的拥挤敏感性系数可以通过调查问卷的统计分析确定,如果无法调查时,根据发明人的项目经验,根据城市规模可以使用的推荐值如表1所示,但不限于本表中的对应关系。
表1出行者拥挤敏感性类型与拥挤敏感性系数的关系表
步骤三,公交出行方案效用评价。综合考虑公交出行方案k中公交线路j的乘车时间tkjod、步行至上车站点及等待上车时间w(skjo)、下车至目的地的步行时间w(skjd)、换乘次数J-1及拥挤度感知指标Ckij因素综合影响下出行者i对公交出行方案k的效用评价值Eki的计算方法为:
其中,w(skjo)是指出行者步行至线路j的上车站点skjo所需的时间以及在站点等待至上车的时间消耗,w(skjd)是指出行者离开线路j的下车站点skjd至目的地的时间消耗;e1-J为车辆换乘对公交出行方案的影响系数,当公交出行方案k中的线路条数为J时,所需的换乘次数为J-1。
步骤四:公交出行方案推荐,根据出行者对不同公交出行方案的效用评价值,向出行者推荐最优出行方案。
其中,公交出行方案的推荐方法为,将K个出行方案中效用评价值最大的公交出行方案max{Eki}推荐给出行者。
实施例1
根据发明内容,通过实际案例进行应用说明。
步骤一,设某出行者A的出行需求为,从南京市河海大学2号门(出发地O1),至南京新街口百货商店(目的地D1),其对公交车拥挤的敏感性类型P1为较敏感;
步骤二,获取出发地河海大学2号门至目的地南京新街口百货商店之间的所有公交出行的可选方案为3个,每个公交出行方案的公交线路数量以及每条公交线路的服务信息如表2所示:
表2公交出行方案信息表
步骤三,根据出行者A敏感度类型以及上表2中3个公交出行方案的公交线路服务信息,计算出行者A对公交出行方案中各公交线路的拥挤度感知指标:
出行者A的拥挤敏感性类型P1为较敏感,查表1所得拥挤敏感性系数α1取值为4。
由步骤二中表2可知,对公交出行方案1中60路公交线路的坐车时间为12分钟,车辆实载率为0.6,当前公交车的拥挤度感知指标C1A60为:
同理可得出行者A对其他公交出行方案中各公交线路当前公交车的拥挤度感知指标如表3所示:
表3不同公交出行方案中公交线路的公交拥挤度感知指标
步骤四,公交出行方案效用评价,各公交出行方案中公交线路的乘车时间tkjod、步行至上车站点及等待上车时间w(skjo)、下车至目的地的步行时间w(skjd)、换乘次数及拥挤度感知指标Ckij如表4所示:
表4公交出行方案效用评价参数清单
根据表4中效用评价参数清单可以得到不同公交出行方案的效用评价值,以方案1为例,其效用值为:
同理可得出行者A对其他公交出行方案中的效用评价值如表5所示:
表5不同公交出行方案的效用评价值
出行方案 效用评价值
方案1 0.1396
方案2 0.1807
方案3 0.2117
步骤五:将3个出行方案中效用评价值最大的公交出行方案3推荐给出行者,即根据出行者对拥挤的敏感性,本次出行推荐出行者A选择532路公交车。
由于公交服务出行服务质量感知的复杂性,现阶段公交服务方案的推荐很难满足不同类型出行者的公交服务差异性需求,影响了公交服务的满意度。本发明主要是设计一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,可以最大限度利用公交服务能力,提高公交服务的针对性和满意度。

Claims (6)

1.一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)获取出行需求信息及公交服务信信息;
所述出行需求信息包括:出行者i当前的出发地Oi、目的地Di以及出行者i对公交车的拥挤敏感性类型Pi
所述公交服务信息包括:出行者i此次出行的出发地Oi至目的地Di之间所有可选的公交出行方案数K,每个公交出行方案k的公交线路数量J,每条公交线路j的服务信息,其中,k∈K,k=1,2,...K;j∈J,j=1,2,...,J;
(2)根据出行者拥挤敏感度类型Pi以及公交服务信息,计算出行者i对公交出行方案k中公交线路j的拥挤感知指标Ckij
(3)根据公交出行方案k中公交线路j的乘车时间tkjod、步行至上车站点及等待上车时间w(skjo)、下车至目的地的步行时间w(skjd)、换乘次数J-1及拥挤度感知指标Ckij,计算出行者i对公交出行方案k的效用评价值Eki
(4)根据K个出行方案的效用评价值,将最优公交出行方案推荐给出行者。
2.根据权利要求1所述的一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,其特征是,所述步骤(1)中,公交线路j的服务信息包括:当前线路车辆的实载率lkj,公交线路j的上车站点Skjo和下车站点Skjd及上车和下车站点之间的乘车时间tkjod
3.根据权利要求2所述的一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,其特征是,所述步骤(2)中,出行者i对公交出行方案k中公交线路j的拥挤度度感知指标Ckij为:
式中,αi为根据出行者i的拥挤敏感性类型Pi确定的拥挤敏感性系数。
4.根据权利要求3所述的一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,其特征是,所述步骤(3)中出行者i对公交出行方案k的效用评价值Eki为:
式中,w(skjo)为公交出行方案k中出行者i步行至线路j的上车站点sjo所需的时间以及在站点等待至上车的时间消耗;w(skjd)为公交出行方案k中出行者i离开线路j的下车站点sjd至下一个目的地的时间消耗;e1-J为车辆换乘对公交出行方案的影响系数,当公交出行方案k中的线路条数为J时,所需的换乘次数为J-1。
5.根据权利要求4所述的一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,其特征是,所述步骤(4)中公交出行方案的推荐方法为,将K个出行方案中效用评价最大的公交出行方案max{Eki}推荐给出行者。
6.根据权利要求1-5任一所述的一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法,其特征是,所述步骤(1)中,出行者i对公交车拥挤的敏感性类型Pi分为:敏感、较敏感、中等、较不敏感、不敏感五类。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130046586A1 (en) * 2011-08-16 2013-02-21 Walk Score Management LLC System and method for assessing quality of transit networks at specified locations
CN106326471A (zh) * 2016-08-31 2017-01-11 上海卓易云汇智能技术有限公司 一种路线推荐方法以及装置
US20170032291A1 (en) * 2013-12-24 2017-02-02 Zte Corporation Bus Planning Method Using Mobile Communication Data Mining
CN108022022A (zh) * 2017-12-20 2018-05-11 东南大学 一种基于出行舒适度的公交出行方案评价系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130046586A1 (en) * 2011-08-16 2013-02-21 Walk Score Management LLC System and method for assessing quality of transit networks at specified locations
US20170032291A1 (en) * 2013-12-24 2017-02-02 Zte Corporation Bus Planning Method Using Mobile Communication Data Mining
CN106326471A (zh) * 2016-08-31 2017-01-11 上海卓易云汇智能技术有限公司 一种路线推荐方法以及装置
CN108022022A (zh) * 2017-12-20 2018-05-11 东南大学 一种基于出行舒适度的公交出行方案评价系统

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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杨熙宇等: "基于感知的公交调度发车频率和车型优化模型", 《同济大学学报(自然科学版)》 *

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