CN110458331A - 一种基于od客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法及装置 - Google Patents

一种基于od客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110458331A
CN110458331A CN201910648177.5A CN201910648177A CN110458331A CN 110458331 A CN110458331 A CN 110458331A CN 201910648177 A CN201910648177 A CN 201910648177A CN 110458331 A CN110458331 A CN 110458331A
Authority
CN
China
Prior art keywords
passenger flow
route
straightened
flow data
detour section
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910648177.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110458331B (zh
Inventor
谢霄鹏
周金明
薛雨聪
赵丽
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Walker Intelligent Traffic Technology Co Ltd
Original Assignee
Nanjing Walker Intelligent Traffic Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Walker Intelligent Traffic Technology Co Ltd filed Critical Nanjing Walker Intelligent Traffic Technology Co Ltd
Priority to CN201910648177.5A priority Critical patent/CN110458331B/zh
Publication of CN110458331A publication Critical patent/CN110458331A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110458331B publication Critical patent/CN110458331B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法,包括以下步骤,步骤1:汇总目标城市的有效公交线路、站点信息,并储存在线路表T中;步骤2:采集获取线路表T中各个线路的客流数据和OD客流数据;步骤3:筛选出可进行调整线路,并确定绕行段;步骤4:根据绕行段的客流量判断所述绕行段是否可以线路调整;步骤5,判断所述绕行段基于现有路网是否具有拉直优化的路径。本发明针对非直线系数过大的线路细化至线路绕行段的优化调整,相比于调整整条线路,增加了线路优化的可能性。同时以客观的OD客流数据作为线路调整的依据,降低了线路调整对客流的损失,提高了线路调整的科学性、可靠性。

Description

一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法及装置
技术领域
本发明涉及智能公交研究领域,尤其是公交客流统计分析和公交线网规划、优化领域,具体涉及一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法及装置。
背景技术
随着近些年城市道路的不断扩张与变化,公交盲目性的发展造成了现在公交绕行系数过大,不利于公共交通便利性与高效性的运营规则;线路过绕导致的一个直接后果就是公交的准点率大受影响,进而影响全天总趟次减少,造成乘客“等车难”现象。
如何解决现有公交线路过绕的问题,目前还缺少科学合理的调整方法,仅在高峰期时增加排班人员现场疏导,并不是一个合理且长效的方法,问题也并没有根本性解决,如何降低线路的非直线系数的同时保证乘客、公交公司双方的利益,是目前的一大难题。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法及装置,该方法针对非直线系数过大的线路细化至线路绕行段的优化调整,相比于调整整条线路,增加了线路优化的可能性。同时以客观的OD客流数据作为线路调整的依据,降低了线路调整对客流的损失,提高了线路调整的科学性、可靠性。
为达到上述目的,本发明是通过以下的技术方案来实现的。
步骤1:汇总目标城市的有效公交线路、站点信息,并储存在线路表T中,采集各个线路的站点坐标、轨迹点坐标。
步骤2:通过终端模块采集获取线路表T中各个线路的客流数据和OD客流数据,所述客流数据包括乘客上下车时的GPS点信息、站点、停站时间、上下车客流人数;所述OD客流数据为关联了乘客从某站点上车到某站点下车的记录;优选的,所述OD客流数据为通过图像识别技术把同一人在两个站点的上、下车图像关联起来,从而关联出乘客上、下车时所属的两条客流数据。
步骤3:遍历线路表T中公交线路,筛选出可进行调整线路,并确定绕行段:
步骤31,筛选出可调整线路
计算线路日均OD客流量flowNum及线路非直线系数unStraightRate,所述线路非直线系数是指线路实际长度与首末站直线距离的比值,根据日均OD客流量阈值[X,Y)及线路非直线系数标准阈值Z,若X≤flowNum<Y和/或 unStraightRate>Z,则该线路可调整,进行下一步操作,否则轮询下一条线路;这里日均OD客流量阈值设定了上下限,因为日均客流量太少的线路没有调整的必要,日均客流量太大的线路调整影响过大,不宜调整。
优选的,步骤31中所述线路日均OD客流量flowNum计算方法如下:
根据OD客流数据的乘客起始站点,即从某站点上车到某站点下车的记录,对每条线路建立OD矩阵,OD矩阵中第一列为起点站点,第一行为终点站点,因此OD矩阵包含了该线路上行、下行的所有客流,对矩阵中所有的客流数值累加,即得到该线路OD客流总量,进而得到日均OD客流量。
步骤32,划分线路分段
设定任意连续x站为一个线路分段,其中x小于线路总站数,对应的中间站点数量为x-2,优选的,考虑到中间站点是后续线路拉直优化所要去除的站点,因此线路分段不宜过长,连续去除1站、2站、3站相对较为合适,连续去除大于3站的站点相对不太合理,因此x取值为3、4、5,即对应中间站点的数量分别为1站、2站、3站,并计算所有线路分段的非直线系数rate,所述线路分段的非直线系数rate是指线路分段的实际交通距离与线路分段的首末站点的直线距离的比值。
步骤33,确定若干个绕行段
取非直线系数rate>α的线路分段为绕行段,α∈(unStraightRate-0.5,unStraightRate+0.5),得到若干个绕行段,优选的,α取值为unStraightRate。
步骤4:根据绕行段的客流量判断所述绕行段是否可以线路调整
优选的,步骤4具体方法如下:根据日均绕行段的OD客流量staFlowNum 和线路日均OD客流量flowNum的比值情况确定绕行段是否可以调整:计算绕行段的OD客流量占线路日均OD客流量flowNum的比例,即ratio= staFlowNum/flowNum;设置比例阈值U,若ratio>U则说明该绕行段上OD客流占比较大,进行优化调整影响较大,不进行线路调整,轮询下一个绕行段;若 ratio≤U,则可以进行线路调整,进入步骤5。
所述绕行段的OD客流量staFlowNum,是经过绕行段的中间站点的所有OD 客流之和;包含从中间站点出发或者到达中间站点的所有OD客流,当然也包含了上下行两个方向的客流,需要说明的是,起点站点和终点站点都为中间站点的 OD客流不需要重复累计计算。
步骤5,判断所述绕行段基于现有路网是否具有拉直优化的路径
优选的,步骤5具体包括:
步骤51,根据绕行段起止点经纬度调用高德api接口获取其他行驶轨迹路径信息otherPath,查看实际路网中除该绕行段外是否存在真实可行的道路;若不存在,返回步骤4,若存在,进入步骤52。
步骤52,确定otherPath路径实际距离roundMile与绕行段路径实际距离mile 的比值,并根据比值阈值β确定otherPath是否为推荐优化路径,即若 roundMile/mile≤β,则otherPath为推荐优化路径,进行线路拉直优化;若 roundMile/mile>β,则otherPath路径实际距离roundMile比绕行段原路径实际距离mile长或相对减少距离较小,不作为推荐优化路径,不进行线路拉直优化;优选的,β∈[0.6,0.9]。
优选的,还包括步骤53,判断所述推荐优化路径在空间上的合理性,即查看公交执行所述推荐优化路径时公交是否需掉头,若需要掉头,则舍弃此推荐优化路径,否则进行线路拉直优化。
进一步的,在步骤5之前且步骤4之后,或步骤5之后,还包括步骤6:判断绕行段的OD客流是否有其他线路承载:
根据步骤4中所述绕行段的OD客流量staFlowNum,针对不同起始站点的 OD客流,分别在线路表T中查询是否有线路同时经过该起始站点的起点站和终点站,若存在此线路,则说明在该起点站和终点站上下车的OD客流不会受损,若不存在,则该起始站点的OD客流流失lossFlow,统计该绕行段的OD客流的总流失量lossFlowSum,设置OD客流的总流失量阈值Q,若lossFlowSum>Q,则绕行段的OD客流中没有其他公交线路承载的客流较多,暂不能对绕行段进行拉直优化处理,若lossFlowSum≤Q,则对该绕行段进行拉直优化处理。
需要说明的是,上述步骤51和步骤52的顺序是可以互换的,在权利要求中的各步骤的顺序不受步骤编号的限定。
基于相同的技术构思,本发明还包括一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化装置,该装置包括获取单元、确定单元、第一判断单元、第二判断单元,以上单元按照顺序依次电连接。
所述获取单元用于执行所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤1和步骤2的步骤;
所述确定单元用于执行所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤3的步骤;
所述第一判断单元用于执行所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤4的步骤;
所述第二判断单元用于执行所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤5的步骤。
优选的,第一判断单元之后第二判断单元之前,或者第二判断单元之后还包括第三判断单元,所述第三判断单元用于执行所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤6的步骤。
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:以客观的OD客流数据为依据,对非直线系数过大的线路细分出绕行段并考虑拉直优化调整,以客观的OD客流数据作为线路调整的依据,降低了线路调整对客流的损失,提高了线路调整的科学性、可靠性;同时提高公交车辆的准点率,合理且长效的解决过绕线路带来的问题,在减少运营成本的同时也兼顾了乘客出行成本,时间成本。
附图说明
图1为本发明的OD矩阵图;
具体实施方式
为了阐明本发明的技术方案和工作原理,下面结合附图与具体实施例对本发明做详细的介绍。目的是使得本领域的技术人员对本发明的构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
实施例一:
步骤1:汇总目标城市的有效公交线路、站点信息,并储存在线路表T中,采集各个线路的站点坐标、轨迹点坐标;并基于上下行方向进行排序,选取轨迹点坐标详细的方向上的数据进行后续操作。
步骤2:通过终端模块采集获取线路表T中各个线路的客流数据和OD客流数据,所述客流数据包括乘客上下车时的GPS点信息、站点、停站时间、上下车客流人数;所述OD客流数据为通过图像识别技术把同一人在两个站点的上、下车图像关联起来,从而关联出乘客上、下车时所属的两条客流数据。
步骤3:遍历线路表T中公交线路,筛选出可进行调整线路,并确定绕行段:
步骤31,筛选出可调整线路
计算线路日均OD客流量flowNum及线路非直线系数unStraightRate,所述线路非直线系数是指线路实际长度与首末站直线距离的比值,根据日均OD客流量阈值[X,Y)及线路非直线系数标准阈值Z,例如A城市公交线路,[X,Y)取值为 [1000,6000),Z取值1.4,若1000≤flowNum<6000且unStraightRate>1.4,则该线路可调整,进行下一步操作,否则轮询下一条线路。这里日均OD客流量阈值设定了上下限,因为日均客流小于1000的线路没有调整的必要,日均客流大于6000的线路调整影响过大,不宜调整。
所述线路日均OD客流量flowNum计算方法如下:根据OD客流数据的乘客起始站点,即从某站点上车到某站点下车的记录,对每条线路建立OD矩阵,OD矩阵中第一列为起点站点,第一行为终点站点,因此OD矩阵包含了该线路上行、下行的所有客流,对矩阵中所有的客流数值累加,即得到该线路OD客流总量,进而得到日均OD客流量。
步骤32,划分线路分段
设定任意连续x站为一个线路分段,x取值为3、4、5,即对应中间站点的数量分别为1站、2站、3站,并计算所有线路分段的非直线系数rate,所述线路分段的非直线系数rate是指线路分段的实际交通距离与线路分段的首末站点的直线距离的比值。
步骤33,确定若干个绕行段
取非直线系数rate>α的线路分段为绕行段,α=unStraightRate,得到若干个绕行段。
步骤4:根据绕行段的客流量判断所述绕行段是否可以线路调整
根据日均绕行段的OD客流量staFlowNum和线路日均OD客流量flowNum的比值情况确定绕行段是否可以调整:计算绕行段的OD客流量占线路日均OD客流量flowNum的比例,即ratio=staFlowNum/flowNum;设置比例阈值U,若ratio> U则说明该绕行段上OD客流占比较大,进行优化调整影响较大,不进行线路调整,轮询下一个绕行段;若ratio≤U,则可以进行线路调整,进入步骤5。
所述绕行段的OD客流量staFlowNum,是经过绕行段的中间站点的所有OD 客流之和;包含从中间站点出发或者到达中间站点的所有OD客流,当然也包含了上下行两个方向的客流,需要说明的是,起点站点和终点站点都为中间站点的 OD客流不需要重复累计计算;图1为本发明的OD矩阵图,如图1所示,框选区域客流数值的累加和,就是绕行段[站点9、站点10、站点11、站点12]的OD 客流量。
步骤5,判断所述绕行段基于现有路网是否具有拉直优化的路径
步骤51,根据绕行段起止点经纬度调用高德api接口获取其他行驶轨迹路径信息otherPath,查看实际路网中除该绕行段外是否存在真实可行的道路;若不存在,返回步骤4,若存在,进入步骤52。
步骤52,确定otherPath路径实际距离roundMile与绕行段路径实际距离 mile的比值,并根据比值阈值β确定otherPath是否为推荐优化路径,即若 roundMile/mile≤0.9,则otherPath为推荐优化路径,进行线路拉直优化;若 roundMile/mile>0.9,则otherPath路径实际距离roundMile比绕行段原路径实际距离mile长或相对减少距离较小,不作为推荐优化路径,不进行线路拉直优化。
步骤53,判断所述推荐优化路径在空间上的合理性,即查看公交执行所述推荐优化路径时公交是否需掉头,若需要掉头,则舍弃此推荐优化路径,否则进行线路拉直优化。
步骤6:判断绕行段的OD客流是否有其他线路承载,
根据步骤4中所述绕行段的OD客流量staFlowNum的计算方法可知,若一公交线路的公交站点依次为a、b、c、d、e,绕行段为b、c、d,绕行段的中间站点为c,则绕行段的OD客流的起始站点有上行方向的ac、bc、cd、ce和下行方向的ca、cb、dc、ec,这里无需考虑方向,若有线路同时经过该a站和c站,则上行方向的ac和下行方向的ca的OD客流不会受损,否则上行方向的ac和下行方向的ca的OD客流受损,统计该绕行段的OD客流的总流失量lossFlowSum,设置OD客流的总流失量阈值Q,若lossFlowSum>Q,则绕行段的OD客流中没有其他公交线路承载的客流较多,暂不能对绕行段进行拉直优化处理,若 lossFlowSum≤Q,则对该绕行段进行拉直优化处理。
基于相同的技术构思,本发明实施例提供的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化装置,该装置可以执行一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的流程。该装置包括获取单元、确定单元、第一判断单元、第二判断单元、第三判断单元,以上单元按照顺序依次电连接。
所述获取单元用于执行所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤1和步骤2的步骤;
所述确定单元用于执行所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤3的步骤;
所述第一判断单元用于执行所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤4的步骤;
所述第二判断单元用于执行所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤5的步骤。
所述第三判断单元用于执行所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤6的步骤。
实施例二:
实施例二和实施例一的步骤1至步骤4相同,不同的是步骤4之后紧接着步骤6的判断绕行段的OD客流是否有其他线路承载,步骤6之后进行步骤5的判断所述绕行段基于现有路网是否具有拉直优化的路径,这里不再做重复描述。
以上结合附图对本发明进行了示例性描述,显然,本发明具体实现并不受上述方式的限制,凡是采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进;或者未经改进、等同替换,将本发明的上述构思和技术方案直接应用于其他场合的,均在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法,其特征在于,包括以下具体步骤,
步骤1:汇总目标城市的有效公交线路、站点信息,并储存在线路表T中;
步骤2:采集获取线路表T中各个线路的客流数据和OD客流数据,所述客流数据包括乘客上下车时的GPS点信息、站点、停站时间、上下车客流人数;所述OD客流数据为关联了乘客从某站点上车到某站点下车的记录;
步骤3:遍历线路表T中公交线路,筛选出可进行调整线路,并确定绕行段:
步骤31,筛选出可调整线路
计算线路日均OD客流量flowNum及线路非直线系数unStraightRate,所述线路非直线系数是指线路实际长度与首末站直线距离的比值,根据日均OD客流量阈值[X,Y)及线路非直线系数标准阈值Z,若X ≤ flowNum < Y和/或unStraightRate > Z,则该线路可调整,进行下一步操作,否则轮询下一条线路;
步骤32,对可调整线路划分线路分段
设定任意连续x站为一个线路分段,其中x小于线路总站数,对应的中间站点数量为x-2,并计算所有线路分段的非直线系数rate,所述线路分段的非直线系数rate是指线路分段的实际交通距离与线路分段的首末站点的直线距离的比值;
步骤33,确定若干个绕行段
取非直线系数rate>α的线路分段为绕行段,α∈(unStraightRate-0.5,unStraightRate+0.5),得到若干个绕行段;
步骤4:根据绕行段的客流量判断所述绕行段是否可以线路调整,若是,进入步骤5;
步骤5,判断所述绕行段基于现有路网是否具有拉直优化的路径,若是,则对该绕行段进行拉直优化处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法,其特征在于,步骤2中所述OD客流数据为通过图像识别技术把同一人在两个站点的上、下车图像关联起来,从而关联出乘客上、下车时所属的两条客流数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法,其特征在于,步骤31中所述线路日均OD客流量flowNum计算方法如下:
根据OD客流数据的乘客起始站点,即从某站点上车到某站点下车的记录,对每条线路建立OD矩阵,OD矩阵中第一列为起点站点,第一行为终点站点,因此OD矩阵包含了该线路上行、下行的所有客流,对矩阵中所有的客流数值累加,即得到该线路OD客流总量,进而得到日均OD客流量。
4.根据权利要求1所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法,其特征在于,步骤32中x取值为3、4、5,即对应中间站点的数量分别为1站、2站、3站。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法,其特征在于,步骤4中所述根据绕行段的客流量判断所述绕行段是否可以线路调整,具体为:计算绕行段的OD客流量占线路日均OD客流量flowNum的比例,即ratio =staFlowNum/flowNum;设置比例阈值U,若ratio > U则不进行线路调整,若ratio≤U,则可以进行线路调整,进入步骤5。
6.根据权利要求5所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法,其特征在于,所述绕行段的OD客流量staFlowNum,是经过绕行段的中间站点的所有OD客流之和;包含从中间站点出发或者到达中间站点的所有OD客流,也包含了上下行两个方向的客流。
7.根据权利要求6所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法,其特征在于,步骤5中所述判断所述绕行段基于现有路网是否具有拉直优化的路径,具体方法如下:
步骤51,根据绕行段起止点经纬度调用高德api接口获取其他行驶轨迹路径信息otherPath,查看实际路网中除该绕行段外是否存在真实可行的道路;若不存在,返回步骤4,若存在,进入步骤52;
步骤52,确定otherPath路径实际距离roundMile与绕行段路径实际距离mile的比值,并根据比值阈值β确定otherPath是否为推荐优化路径,即若roundMile/mile≤β,则otherPath为推荐优化路径,进行线路拉直优化;若roundMile/mile>β,则otherPath路径实际距离roundMile比绕行段原路径实际距离mile长或相对减少距离较小,不作为推荐优化路径,不进行线路拉直优化。
8.根据权利要求7所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法,其特征在于,还包括步骤53,判断所述推荐优化路径在空间上的合理性,即查看公交执行所述推荐优化路径时公交是否需掉头,若需要掉头,则舍弃此推荐优化路径,否则进行线路拉直优化。
9.根据权利要求6-8任一项所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法,其特征在于,在步骤5之前且步骤4之后,或在步骤5之后,还包括步骤6:判断绕行段的OD客流是否有其他线路承载,具体为:
根据步骤4中所述绕行段的OD客流量staFlowNum,针对不同起始站点的OD客流,分别在线路表T中查询是否有线路同时经过该起始站点的起点站和终点站,若存在此线路,则在该起点站和终点站上下车的OD客流不会受损,若不存在,则该起始站点的OD客流流失lossFlow,统计该绕行段的OD客流的总流失量lossFlowSum,设置OD客流的总流失量阈值Q,若lossFlowSum > Q,则不对绕行段进行拉直优化处理,若lossFlowSum ≤Q,则对该绕行段进行拉直优化处理。
10.一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化装置,其特征在于,该装置包括获取单元、确定单元、第一判断单元、第二判断单元,以上单元按照顺序依次电连接,
所述获取单元用于执行权利要求1-8任一项所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤1和步骤2的步骤;
所述确定单元用于执行权利要求1-8任一项所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤3的步骤;
所述第一判断单元用于执行权利要求1-8任一项所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤4的步骤;
所述第二判断单元用于执行权利要求1-8任一项所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤5的步骤。
11.根据权利要求10所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化装置,其特征在于,在第一判断单元之后第二判断单元之前,或者在第二判断单元之后,还包括第三判断单元,所述第三判断单元用于执行权利要求9所述的一种基于OD客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法的步骤6的步骤。
CN201910648177.5A 2019-07-18 2019-07-18 一种基于od客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法及装置 Active CN110458331B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910648177.5A CN110458331B (zh) 2019-07-18 2019-07-18 一种基于od客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910648177.5A CN110458331B (zh) 2019-07-18 2019-07-18 一种基于od客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110458331A true CN110458331A (zh) 2019-11-15
CN110458331B CN110458331B (zh) 2020-06-05

Family

ID=68481370

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910648177.5A Active CN110458331B (zh) 2019-07-18 2019-07-18 一种基于od客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110458331B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111160722A (zh) * 2019-12-12 2020-05-15 华侨大学 一种基于客流量竞争关系的公交路线调整方法
CN113538922A (zh) * 2021-09-16 2021-10-22 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种基于乘客出行需求的公交线路绕行识别方法
CN114944056A (zh) * 2022-04-20 2022-08-26 京东城市(北京)数字科技有限公司 一种交通可达性的计算方法和装置
CN117911574A (zh) * 2024-03-18 2024-04-19 腾讯科技(深圳)有限公司 道路拉直数据处理方法、装置及电子设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103471603A (zh) * 2012-06-06 2013-12-25 腾讯科技(深圳)有限公司 一种公交线路与道路网络的匹配方法和装置
CN107330547A (zh) * 2017-06-15 2017-11-07 重庆交通大学 一种城市公交动态调度优化方法及系统
CN108961804A (zh) * 2018-06-20 2018-12-07 北京市交通运行监测调度中心 基于多指标分类交集的公交线路调整备选集合确定方法
CN109447340A (zh) * 2018-10-24 2019-03-08 天津市市政工程设计研究院 一种可靠性最短路的定制公交线路优化方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103471603A (zh) * 2012-06-06 2013-12-25 腾讯科技(深圳)有限公司 一种公交线路与道路网络的匹配方法和装置
CN107330547A (zh) * 2017-06-15 2017-11-07 重庆交通大学 一种城市公交动态调度优化方法及系统
CN108961804A (zh) * 2018-06-20 2018-12-07 北京市交通运行监测调度中心 基于多指标分类交集的公交线路调整备选集合确定方法
CN109447340A (zh) * 2018-10-24 2019-03-08 天津市市政工程设计研究院 一种可靠性最短路的定制公交线路优化方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KLIER等: "Urban public transit network optimization with flexible demand", 《OR SPECTRUM》 *
关淑文: "基于城市轨道交通的常规公交线路优化研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *
陈艳艳等: "小城市近期公交线网优化调整技术", 《交通科技与经济》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111160722A (zh) * 2019-12-12 2020-05-15 华侨大学 一种基于客流量竞争关系的公交路线调整方法
CN111160722B (zh) * 2019-12-12 2022-05-03 华侨大学 一种基于客流量竞争关系的公交路线调整方法
CN113538922A (zh) * 2021-09-16 2021-10-22 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种基于乘客出行需求的公交线路绕行识别方法
CN113538922B (zh) * 2021-09-16 2022-03-18 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种基于乘客出行需求的公交线路绕行识别方法
CN114944056A (zh) * 2022-04-20 2022-08-26 京东城市(北京)数字科技有限公司 一种交通可达性的计算方法和装置
CN114944056B (zh) * 2022-04-20 2023-09-01 京东城市(北京)数字科技有限公司 一种交通可达性的计算方法和装置
CN117911574A (zh) * 2024-03-18 2024-04-19 腾讯科技(深圳)有限公司 道路拉直数据处理方法、装置及电子设备
CN117911574B (zh) * 2024-03-18 2024-05-31 腾讯科技(深圳)有限公司 道路拉直数据处理方法、装置及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN110458331B (zh) 2020-06-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110458331A (zh) 一种基于od客流数据的过绕公交线路的拉直优化方法及装置
CN106197458A (zh) 一种基于手机信令数据和导航路线数据的手机用户出行方式识别方法
CN111653099B (zh) 基于手机信令数据的公交客流od获取方法
CN101520946B (zh) 城市公交动态线路规划方法
CN109556622B (zh) 一种兴趣点查找方法和装置
CN102346041B (zh) 基于实时路况的路线规划方法及其服务设备
CN105809962A (zh) 一种基于手机数据的交通出行方式划分的方法
CN104766473A (zh) 基于多模式公交数据匹配的公共交通出行特征提取方法
CN110398254B (zh) 一种减缓交通拥挤的方法及系统
CN110555992B (zh) 一种基于gps轨迹数据的出租车行驶路径信息提取方法
CN103177561A (zh) 公交实时路况的生成方法及系统
CN109872533A (zh) 一种基于空间数据的车道级实时交通情报处理方法
CN104613974B (zh) 导航时间获取方法、系统、导航方法和装置
CN107101643A (zh) 一种拼车匹配方法
CN110288205B (zh) 交通影响评价方法及装置
CN111581315A (zh) 一种公共服务设施可达性计算方法及装置
CN110222786A (zh) 基于出行信息的动态拼车方法及系统
CN107085620A (zh) 一种出租车和地铁接驳出行线路的查询方法及系统
CN111341135B (zh) 基于兴趣点及导航数据的手机信令数据出行方式识别方法
CN107238391A (zh) 一种公交出行路线的推荐方法及装置
CN110544157A (zh) 乘车位置推荐方法、装置、电子设备及存储介质
CN113607177A (zh) 一种考虑多源时空数据的电动汽车智能充电路径引导方法
CN109389243A (zh) 结合联网收费数据的高速公路交通情况调查站点布设方法
CN110375762A (zh) 一种协助规划导航路径的方法及装置
CN111161531A (zh) 一种基于公交车载终端判断线路正返程和进出站的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant