CN110443455A - 一种基于客流数据的峰段划分算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于客流数据的峰段划分算法，包括以下步骤：S101：预先获取客流数据；S103：设置时间段，并平均划分时间段，确定最优时间段；S105：定义类直径，并建立类直径矩阵；S107：定义每种分类的误差函数，并建立误差函数矩阵和最小误差函数序号矩阵。有益效果：本发明基于客流数据的峰段划分方法，算法通过依赖于客流数据趋势分析结果，建立最小误差矩阵，通过对最小误差进行分类，得到序号的分类，根据分类好的序号再将时间段进行结合，确定峰段划分，实现更加直观提供各个峰段的信息以及发车情况，为调度人员提供参考，充分利用车辆，提供更直观的发车次数，提高车辆利用率，有效有节奏的安排发车，使发车有理可依。
Description
技术领域
本发明涉及城市公交客流分析技术领域，具体来说，涉及一种基于客流数据的峰段划分算法。
背景技术
随着城市人口基数的增长，城市公交的快速发展，搭乘公交出行成为人们城市内短期出行的重要交通工具。为了适应时代的发展，缓解城市交通拥堵，公交车也是处于快速发展，其运行的好坏可能会直接影响社会经济的发展效率以及人们的生活质量。提高公交系统软件发展成为当务之急。
客流是公交调度营运和规划的重要依据。公交线路客流的基本特征在于它的空间和时间分布的不均匀性，客流特征不仅影响到城市公交车的行车组织，而且还会影响到其长远的客运规划，因而研究并充分掌握其规律是十分重要的。公交客流分析能喂公交系统的规划管理、营运调度提供科学的依据，使之更加合理，从而提高公交公司的效益，改善公交的服务质量，提高乘客的满意度，进一步提高乘客的出行。
目前客流采集使用的是图像处理计数器，通过对光线的分析等一系列算法，得到上下客等客流信息。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明的目的是提出一种基于客流数据的峰段划分算法，通过基于客流数据的峰段划分方法，算法通过依赖于客流数据趋势分析结果，建立最小误差矩阵，通过对最小误差进行分类，得到序号的分类，根据分类好的序号再将时间段进行结合，确定峰段划分，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于客流数据的峰段划分算法，包括以下步骤：
S101：预先获取客流数据；
S103：设置时间段，并平均划分时间段，确定最优时间段；
S105：定义类直径，并建立类直径矩阵；
S107：定义每种分类的误差函数，并建立误差函数矩阵和最小误差函数序号矩阵；
S109：依据步骤S107所得误差函数矩阵和最小误差函数序号矩阵，确定峰段划分。
进一步的，所述S103中，预先按时间段划分序列X1、X2、X3......X16，划为k类，即时段可以划分为k种，1≤k≤16，用P(16，k)表示把16个时间段分成k段，确定最优时间段。
进一步的，所述S105中，预先通过假设其中一个类是从XiXi+1......Xj1≤i≤j≤16，确定求类直径D(i,j)，并建立类直径矩阵，其中；
D(i,j)表示类之间(XiXi+1......Xj)数据值的差异平方和，
计算公式如下：其中，即如果X1、X2、X3、X4，值分别为7、15、33、24，则这四个数据类中的差异平方和为：计算公式如下：
进一步的，所述S107中，E[P(n，k)]表示把n个时间段分成k类的误差函数，每种分类对应一个误差函数，当n已定时，误差函数值最小的分类为最优时间段，计算公式如下：
当n，k不定，如要将n个时间段分成最优的k类，需要在将m(m＝2,3…,n)个样品分为最优的k-1类的基础上，其迭代公式如下：
进一步的，所述S109中，其计算公式如下：
且当βk值最接近1时，为最优分类。
本发明的有益效果：本发明基于客流数据的峰段划分方法，算法通过依赖于客流数据趋势分析结果，建立最小误差矩阵，通过对最小误差进行分类，得到序号的分类，根据分类好的序号再将时间段进行结合，确定峰段划分，实现更加直观提供各个峰段的信息以及发车情况，为调度人员提供参考，充分利用车辆，提供更直观的发车次数，提高车辆利用率，有效有节奏的安排发车，使发车有理可依。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的基于客流数据的峰段划分算法的流程示意图；
图2是根据本发明实施例的基于客流数据的峰段划分算法的类直径矩阵示意图；
图3是根据本发明实施例的基于客流数据的峰段划分算法的误差函数矩阵示意图；
图4是根据本发明实施例的基于客流数据的峰段划分算法的最小误差函数序号矩阵示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种基于客流数据的峰段划分算法。
如图1所示，根据本发明实施例所述的基于客流数据的峰段划分算法，包括以下步骤：
S101：预先获取客流数据；
S103：设置时间段，并平均划分时间段，确定最优时间段；
S105：定义类直径，并建立类直径矩阵；
S107：定义每种分类的误差函数，并建立误差函数矩阵和最小误差函数序号矩阵；
S109：依据步骤S107所得误差函数矩阵和最小误差函数序号矩阵，确定峰段划分。
借助于上述技术方案，基于客流数据的峰段划分方法，算法通过依赖于客流数据趋势分析结果，建立最小误差矩阵，通过对最小误差进行分类，得到序号的分类，根据分类好的序号再将时间段进行结合，确定峰段划分，实现更加直观提供各个峰段的信息以及发车情况，为调度人员提供参考，充分利用车辆，提供更直观的发车次数，提高车辆利用率，有效有节奏的安排发车，使发车有理可依。
在一个实施例中，所述S103中，预先按时间段划分序列X1、X2、X3......X16，划为k类，即时段可以划分为k种，1≤k≤16，用P(16，k)表示把16个时间段分成k段，确定最优时间段。
在一个实施例中，如图2所示，所述S105中，预先通过假设其中一个类是从XiXi+1......Xj1≤i≤j≤16，确定求类直径D(i,j)，并建立类直径矩阵，其中；
D(i,j)表示类之间(XiXi+1......Xj)数据值的差异平方和，
计算公式如下：其中，即如果X1、X2、X3、X4，值分别为7、15、33、24，则这四个数据类中的差异平方和为：计算公式如下：
在一个实施例中，如图3-图4所示，所述S107中，E[P(n，k)]表示把n个时间段分成k类的误差函数，每种分类对应一个误差函数，当n已定时，误差函数值最小的分类为最优时间段，计算公式如下：
当n，k不定，如要将n个时间段分成最优的k类，需要在将m(m＝2,3…,n)个样品分为最优的k-1类的基础上，其迭代公式如下：
则当n＝16，k＝2时：
找出对应的当m等于多少时，上式是最小值，记录此序号L(16,2)；
如当m＝5时是最小值，即：
则记录此序号L(16,2)＝5；
当n＝15，k＝2时：
找出对应的当m等于多少时，上式是最小值，记录此序号L(15,2)；
当n＝5，k＝2时：
找出对应的当m等于多少时，上式是最小值，记住此序号L(5,2)
当n＝2，k＝2时：
同理可得E[P(n，2)]，n＝2，…，16，同时得到对应的最小值序号：
L(2,2)、L(3,2)、L(4,2)，…，L(16,2)
当n＝16，k＝3时：
当n＝16，k＝4时：
当n＝16，k＝6时：
同理可得E[P(n，3)]，n＝3，…，16、E[P(n，4)]，n＝4，…，16E[P(16，15)]、E[P(16，16)]
同时得到对应的最小值序号：
L(n，3)，n＝3，…，16、L(n，4)，n＝4，…，16、L(16，15)、L(16，16)，
并建立误差函数矩阵图2，同时得到对一个的最小误差函数序号矩阵图3。
在一个实施例中，所述S109中，其计算公式如下：
当βk值最接近1时，为最优分类k，找到对应的最小误差函数序号L(16，k)，然后分别寻找把L(16，k)-1个样品分为最优的k-1类。
假设k＝6时，βk值最接近1，找到对应的最小误差函数序号L(16，6)，
假设是16，则第6类为{X16}，寻找把16-1＝15个样品分为最优的6-1＝5类的最小误差函数序号，
假设是14，则第5类为{X14、X15}，寻找把14-1＝13个样品分为最优的5--1＝4类的最小误差函数序号，
假设是12，则第4类为{X12、X13}，同理可得每一类的序号。
则分类为{X1}、{X2、X3}、{X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11}、{X12、X13}、{X14、X15}、{X16}。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，可实现如下效果：
基于客流数据的峰段划分方法，算法通过依赖于客流数据趋势分析结果，建立最小误差矩阵，通过对最小误差进行分类，得到序号的分类，根据分类好的序号再将时间段进行结合，确定峰段划分，实现更加直观提供各个峰段的信息以及发车情况，为调度人员提供参考，充分利用车辆，提供更直观的发车次数，提高车辆利用率，有效有节奏的安排发车，使发车有理可依。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于客流数据的峰段划分算法，其特征在于，包括以下步骤：
S101：预先获取客流数据；
S103：设置时间段，并平均划分时间段，确定最优时间段；
S105：定义类直径，并建立类直径矩阵；
S107：定义每种分类的误差函数，并建立误差函数矩阵和最小误差函数序号矩阵；
S109：依据步骤S107所得误差函数矩阵和最小误差函数序号矩阵，确定峰段划分。
2.根据权利要求1所述的一种基于客流数据的峰段划分算法，其特征在于，所述S103中，预先按时间段划分序列X1、X2、X3......X16，划为k类，即时段可以划分为k种，1≤k≤16，用P(16，k)表示把16个时间段分成k段，确定最优时间段。
3.根据权利要求1所述的一种基于客流数据的峰段划分算法，其特征在于，所述S105中，预先通过假设其中一个类是从Xi Xi+1......Xj1≤i≤j≤16，确定求类直径D(i,j)，并建立类直径矩阵，其中；
D(i,j)表示类之间(Xi Xi+1......Xj)数据值的差异平方和，
计算公式如下：其中，即如果X1、X2、X3、X4，值分别为7、15、33、24，则这四个数据类中的差异平方和为：计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于客流数据的峰段划分算法，其特征在于，所述S107中，E[P(n，k)]表示把n个时间段分成k类的误差函数，每种分类对应一个误差函数，当n已定时，误差函数值最小的分类为最优时间段，计算公式如下：
当n，k不定，如要将n个时间段分成最优的k类，需要在将m(m＝2,3…,n)个样品分为最优的k-1类的基础上，其迭代公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于客流数据的峰段划分算法，其特征在于，所述S109中，其计算公式如下：
且当βk值最接近1时，为最优分类。
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