CN110837919A - 公交供给情况判定方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种公交供给情况判定方法及装置,所述方法包括:获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力;其中,城市区域被划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格;一天被划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段;根据公交出行人数和公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。本发明实施例提供的公交供给情况判定方法及装置,将网格中每一单位时间段内的公交出行人数与线路站点运力数据相融合,判定出该网格中的公交供给情况,提高了公交供给情况判定的准确性,能够有效为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持,有效降低实施成本。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域,尤其涉及一种公交供给情况判定方法及装置。
背景技术
公共交通关系到每一个人的日常出行,公交线网优化及运营策略与人们的日常出行的方便程度密切相关。
现有技术中,公交车运营调度的方式如要有以下几种:一是从时间上客流不均衡的状态来区分,有正班型和加班型;二是从方向上客流不均衡的状态来区分,有双班型和单班型;三是从断面上客流不均衡的状态来区分,有全程型和区间型;四是从站点上客流不均衡的状态来区分,有全站型和大站型。
现有技术中的方案,都是以一条公交线路的运力来判定该条线路运力供给情况,然后,再以一条公交线路的供给情况来确定该条线路的调度方式。但是,实际应用中,一条公交线路的调整将会对城市的整个交通网络产生影响,一条公交线路的运力并不能准确揭示线路运力供给情况,仅以一条线路的供给情况来调整该条线路的运行方式,调度精度不够,造成公交资源分配不均衡、浪费了公交资源。
发明内容
本发明实施例提供一种公交供给情况判定方法及装置,用于解决现有技术中公交供给情况判定不准确的技术问题。
为了解决上述技术问题,一方面,本发明实施例提供一种公交供给情况判定方法,其特征在于,包括:
获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力;其中,城市区域被划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格;一天被划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段;
根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。
进一步地,所述根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况,具体包括:
根据所述公交出行人数和所述公交运力,计算每一网格中每一单位时间段内运力供给契合度,所述运力供给契合度为所述公交运力占所述公交出行人数的百分比;
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度等于预设阈值,则所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给符合需求;
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度大于预设阈值,则所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给大于需求;
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度小于预设阈值,则所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给小于需求。
进一步地,所述确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况之后,还包括:
如果所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给大于需求,则减少所述目标网格中公交站点的数量,或者增大公交车辆的发车间隔;
如果所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给小于需求,则增加所述目标网格中公交站点的数量,或者缩小公交车辆的发车间隔。
进一步地,所述获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,具体包括:
获取每一网格中每一单位时间段内的总出行人数;
基于所述总出行人数,按照预设的公交出行比重,确定每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数。
进一步地,所述总出行人数包括由当前网格出发的人数和到达当前网格的人数。
进一步地,所述每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数为工作日的公交出行人数或节假日的公交出行人数。
进一步地,所述获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力,具体包括:
获取每一网格中的公交站点,以及每一公交站点每一单位时间段内的公交运力;
根据网格中每一公交站点每一单位时间段内的公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内的公交运力。
另一方面,本发明实施例提供一种公交供给情况判定装置,包括:
获取模块,用于获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力;其中,城市区域被划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格;一天被划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段;
判定模块,用于根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。
再一方面,本发明实施例提供一种电子设备,包括:存储器、处理器,以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现上述方法的步骤。
又一方面,本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,实现上述方法的步骤。
本发明实施例提供的公交供给情况判定方法及装置,将网格中每一单位时间段内的公交出行人数与线路站点运力数据相融合,判定出该网格中的公交供给情况,提高了公交供给情况判定的准确性,能够有效为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持,有效降低实施成本。
附图说明
图1为本发明实施例提供的公交供给情况判定方法示意图;
图2为本发明实施例提供的公交供给情况判定装置示意图;
图3为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
随着智能手机的普及和移动互联网的发展,采集用户位置数据及手机信令数据变得越来越来方便。同时随着云计算及大数据技术的广泛应用,使得通过上述数据分析出居民出行交通起止点OD数据变得更加及时和精确。另外,随着智能化公交系统的长足发展,获取班次运力的数据变得更加容易和精确。通过将OD数据与班次运力数据相融合能够快速有效的判定某区域公交供给的情况,便于城市管理及公交运营部门掌握各个公交服务区域的供需情况,为后续公交线网优化及运营计划调整提供决策依据。
传统的OD分析技术有效的阐释了居民出行的规律和特征,公交运力的监测数据也在一定程度上揭示了线路运力供给情况。当研究某个区域的公交供给情况时,OD数据及线路运力数据都不能完整揭示出各个区域的公交供给情况。通过将OD数据与运力数据进行融合,能够更好对某个区域的公交供给做出充分判定。
本发明实施例通过将某城市的OD数据与公交运力数据相融合,提出一种简便易行的技术路线,能够有效降低实现成本。有效分析判定某区域公交运力供给情况,为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持。
图1为本发明实施例提供的公交供给情况判定方法示意图,如图1所示,本发明实施例提供一种公交供给情况判定方法,其执行主体为公交供给情况判定装置。该方法包括:
步骤S101、获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力;其中,城市区域被划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格;一天被划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段。
具体来说,在进行公交供给情况判定之前,需要将城市区域划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格。例如,可以将城市区域划分成若干个500m*500m大小的网格。
同时,将一天划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段。例如,可以将一天划分成96个时长为15分钟的单位时间段。
划分完成之后,获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力。
每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数包括乘坐公交从当前网格出发的人数,以及乘坐公交到达当前网格的人数。每一网格中每一单位时间段内的公交运力可以通过公交能够承载的总人数来衡量。
步骤S102、根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。
具体来说,在获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,以及每一网格中每一单位时间段内的公交运力之后,根据公交出行人数和公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。
本发明实施例提供的公交供给情况判定方法,将网格中每一单位时间段内的公交出行人数与线路站点运力数据相融合,判定出该网格中的公交供给情况,提高了公交供给情况判定的准确性,能够有效为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持,有效降低实施成本。
基于上述任一实施例,进一步地,所述根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况,具体包括:
根据所述公交出行人数和所述公交运力,计算每一网格中每一单位时间段内运力供给契合度,所述运力供给契合度为所述公交运力占所述公交出行人数的百分比;
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度等于预设阈值,则所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给符合需求;
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度大于预设阈值,则所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给大于需求;
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度小于预设阈值,则所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给小于需求。
具体来说,在获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,以及每一网格中每一单位时间段内的公交运力之后,首先,根据公交出行人数和公交运力,计算每一网格中每一单位时间段内运力供给契合度,运力供给契合度为公交运力占公交出行人数的百分比,计算公式如下:
TransportCapabilityFitnessij=(TransportCapabilityij÷BusTripNumberOfPeopleij)×100%
其中,TransportCapabilityFitnessij表示第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给契合度,TransportCapabilityij表示第i个网格中第j个单位时间段内的公交运力,BusTripNumberOfPeopleij表示第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数。
如果将节假日和工作日区分开,则工作日每一网格中每一单位时间段内运力供给契合度用WeekdaysTransportCapabilityFitnessij表示,WeekdaysTransportCapabilityFitnessij的计算公式如下:
WeekdaysTransportCapabilityFitnessij=(WeekdaysTransportCapabilityij÷WeekdaysBusTripNumberOfPeopleij)×100%
其中,WeekdaysTransportCapabilityFitnessij表示工作日第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给契合度,WeekdaysTransportCapabilityij表示在预设时间区间内所有工作日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交运力,WeekdaysBusTripNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有工作日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数。
节假日每一网格中每一单位时间段内运力供给契合度用HolidayTransportCapabilityFitnessij表示,HolidayTransportCapabilityFitnessij的计算公式如下:
HolidayTransportCapabilityFitnessij=(HolidayTransportCapabilityij÷HolidayBusTripNumberOfPeopleij)×100%
其中,HolidayTransportCapabilityFitnessij表示节假日第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给契合度,HolidayTransportCapabilityij表示在预设时间区间内所有节假日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交运力,HolidayBusTripNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有节假日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数。
将每一网格中每一单位时间段内运力供给契合度用集合B表示,B的表达式如下:
B={AreaID,PeriodID,WeekdaysTransportCapabilityFitnessij,HolidayTransportCapabilityFitnessij}
其中,AreaID表示第i个网格的编号,PeriodID表示第i个网格中第j个单位时间段的编号,WeekdaysTransportCapabilityFitnessij表示工作日第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给契合度,HolidayTransportCapabilityFitnessij表示节假日第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给契合度。
然后,根据预设的契合度浮动阈值为α,判断每一网格中每一单位时间段内的公交供给情况。
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度等于预设阈值,该预设阈值为(1+α),则目标网格中目标单位时间段内的运力供给符合需求。
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度大于预设阈值,则目标网格中目标单位时间段内的运力供给大于需求。
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度小于预设阈值,则目标网格中目标单位时间段内的运力供给小于需求。
其中,契合度浮动阈值为α可以根据实际情况进行设置,例如,可以设置为5%。
如果将节假日和工作日区分开,则:
当WeekdaysTransportCapabilityFitnessij=(1+α)时,工作日第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给符合需求。
当WeekdaysTransportCapabilityFitnessij>(1+α)时,工作日第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给大于需求。
当WeekdaysTransportCapabilityFitnessij<(1+α)时,工作日第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给小于需求。
当WeekdaysTransportCapabilityFitnessij=0时,工作日第i个网格中第j个单位时间段内未提供相关运力。
当HolidayTransportCapabilityFitnessij=(1+α)时,节假日第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给符合需求。
当HolidayTransportCapabilityFitnessij>(1+α)时,节假日第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给大于需求。
当HolidayTransportCapabilityFitnessij<(1+α)时,节假日第i个网格中第j个单位时间段内的运力供给小于需求。
当HolidayTransportCapabilityFitnessij=0时,节假日第i个网格中第j个单位时间段内未提供相关运力。
本发明实施例提供的公交供给情况判定方法,将网格中每一单位时间段内的公交出行人数与线路站点运力数据相融合,判定出该网格中的公交供给情况,提高了公交供给情况判定的准确性,能够有效为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持,有效降低实施成本。
基于上述任一实施例,进一步地,所述确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况之后,还包括:
如果所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给大于需求,则减少所述目标网格中公交站点的数据量,或者增大公交车辆的发车间隔;
如果所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给小于需求,则增加所述目标网格中公交站点的数据量,或者缩小公交车辆的发车间隔。
具体来说,在确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况之后,还包括对网格中的公交运力进行调度。调度的具体方式如下:
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给大于需求,则减少目标网格中公交站点的数据量,或者增大公交车辆的发车间隔。
例如,将取消目标网格中的部分公交站点,或者将目标网格中的部分公交站点调整到其他网格,或者将目标网格中的部分公交线路的发车间隔由10分钟增大到15分钟。
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给小于需求,则增加目标网格中公交站点的数据量,或者缩小公交车辆的发车间隔。
例如,将在目标网格中新增部分公交站点,或者将其他网格中的部分公交站点调整到该目标网格中,或者将目标网格中的部分公交线路的发车间隔由10分钟缩小到8分钟。
本发明实施例提供的公交供给情况判定方法,将网格中每一单位时间段内的公交出行人数与线路站点运力数据相融合,判定出该网格中的公交供给情况,提高了公交供给情况判定的准确性,能够有效为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持,有效降低实施成本。
基于上述任一实施例,进一步地,所述获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,具体包括:
获取每一网格中每一单位时间段内的总出行人数;
基于所述总出行人数,按照预设的公交出行比重,确定每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数。
具体来说,获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数主要包括两个步骤:
首先,获取每一网格中每一单位时间段内的总出行人数。
本实施例中,通过对OD数据准备及处理获取每一网格中每一单位时间段内的总出行人数。
OD数据为一种网格化后的空间数据,其中每个网格代表一个区域。每个网格都包括由该网格出发到其他网格(即起点O)、由其他网格到该网格(即终点D),以预设单位时间段(例如15分钟)为一个时间区间的出行人数,每个网格OD数据表如表1所示。
表1网格OD数据表
可以获取某城市预设时间区间(例如3个月等)内的网格OD数据。
因公交出行人群在工作日和节假日(节假日包含公休日和国家法定节假日)的出行特征有明显差异,故将预设时间区间内的各区各单位时间段的出入人数按照工作日和节假日进行汇总。
每一网格中每个单位时间段内的出行人数的计算公式如下:
NumberOfPeopleij=PeopleOfOutij+PeopleOfInij
其中,NumberOfPeopleij表示第i个网格中第j个单位时间段的出行人数,PeopleOfOutij表示第i个网格中第j个单位时间段内的出发的出行人数,PeopleOfInij表示第i个网格中第j个单位时间段内的到达的出行人数。
再汇总预设时间区间内每个网格在工作日各单位时间段的出行人数,计
算公式如下:
其中,WeekdaysNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有工作日的第i个网格中第j个单位时间段内的出行人数的总和,WeekdaysNumberOfPeopleijk表示在预设时间区间内第k个工作日的第i个网格中第j个单位时间段内的出行人数,N为预设时间区间内的工作日的总天数。
再汇总预设时间区间内每个网格在工作日各单位时间段的出行人数,计算公式如下:
其中,HolidayNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有节假日的第i个网格中第j个单位时间段内的出行人数的总和,HolidayNumberOfPeopleijk表示在预设时间区间内第k个节假日的第i个网格中第j个单位时间段内的出行人数,M为预设时间区间内的节假日的总天数。
将每一网格中每一单位时间段内的总出行人数用集合Area表示,Area的表达式如下:
Area={AreaID,AreaCenter,PeriodID,WeekdaysNumberOfPeopleij,HolidayNumberOfPeopleij}
其中,AreaID表示第i个网格的编号,AreaCenter表示第i个网格的中心坐标,PeriodID表示第i个网格中第j个单位时间段的编号,WeekdaysNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有工作日的第i个网格中第j个单位时间段内的出行人数的总和,HolidayNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有节假日的第i个网格中第j个单位时间段内的出行人数的总和。
然后,基于每一网格中每一单位时间段内的总出行人数,按照预设的公交出行比重,确定每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数。
例如,该某城市中公交出行比重用β表示,β=15%,则每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数的计算公式可以表示如下:
WeekdaysBusTripNumberOfPeopleij=WeekdaysNumberOfPeopleij*β
HolidayBusTripNumberOfPeopleij=HolidayNumberOfPeopleij*β
其中,WeekdaysBusTripNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有工作日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数,WeekdaysNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有工作日的第i个网格中第j个单位时间段内的出行人数的总和,HolidayBusTripNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有节假日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数,HolidayNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有节假日的第i个网格中第j个单位时间段内的出行人数的总和,β表示该某城市中公交出行比重。
将每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数用集合AreaBusTrip表示,AreaBusTrip的表达式如下:
AreaBusTrip={AreaID,AreaCenter,PeriodID,WeekdaysBusTripNumberOfPeopleij,HolidayBusTripNumberOfPeopleij}
其中,AreaID表示第i个网格的编号,AreaCenter表示第i个网格的中心坐标,PeriodID表示第i个网格中第j个单位时间段的编号,WeekdaysBusTripNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有工作日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数,HolidayBusTripNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有节假日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数。
本发明实施例提供的公交供给情况判定方法,将网格中每一单位时间段内的公交出行人数与线路站点运力数据相融合,判定出该网格中的公交供给情况,提高了公交供给情况判定的准确性,能够有效为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持,有效降低实施成本。
基于上述任一实施例,进一步地,所述总出行人数包括由当前网格出发的人数和到达当前网格的人数。
具体来说,如表1所示,每一网格中每个单位时间段内的出行人数包括由当前网格出发的人数和到达当前网格的人数。
每一网格中每个单位时间段内的出行人数的计算公式如下:
NumberOfPeopleij=PeopleOfOutij+PeopleOfInij
其中,NumberOfPeopleij表示第i个网格中第j个单位时间段的出行人数,PeopleOfOutij表示第i个网格中第j个单位时间段内的出发的出行人数,PeopleOfInij表示第i个网格中第j个单位时间段内的到达的出行人数。
本发明实施例提供的公交供给情况判定方法,将网格中每一单位时间段内的公交出行人数与线路站点运力数据相融合,判定出该网格中的公交供给情况,提高了公交供给情况判定的准确性,能够有效为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持,有效降低实施成本。
基于上述任一实施例,进一步地,所述每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数为工作日的公交出行人数或节假日的公交出行人数。
具体来说,因公交出行人群在工作日和节假日(节假日包含公休日和国家法定节假日)的出行特征有明显差异,故将预设时间区间内的各区各单位时间段的出入人数按照工作日和节假日进行汇总。使公交供给情况的判定结果更加准确。
本发明实施例提供的公交供给情况判定方法,将网格中每一单位时间段内的公交出行人数与线路站点运力数据相融合,判定出该网格中的公交供给情况,提高了公交供给情况判定的准确性,能够有效为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持,有效降低实施成本。
基于上述任一实施例,进一步地,所述获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力,具体包括:
获取每一网格中的公交站点,以及每一公交站点每一单位时间段内的公交运力;
根据网格中每一公交站点每一单位时间段内的公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内的公交运力。
具体来说,获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力主要包括以下两个步骤:
首先,获取每一网格中的公交站点,以及每一公交站点每一单位时间段内的公交运力。
例如,获取上述某城市所有线路的站点位置信息,站点位置信息包含的数据项如表2所示:
表2城市所有线路的站点位置信息表
计算网格中心与站点位置的距离DStationID-AreaID,根据距离阈值L(例如:L=500米)筛选出该网格对应的公交站点集合StationsAreaID={StationID1,StationID2,StationID3,…},其中,集合中的每一StationID满足与该网格中的距离DStationID-AreaID<=L的条件。
再构建各个网格对应的公交站点数据集合AreaStations,AreaStations的表达式如下:
AreaStations={AreaID,AreaCenter,PeriodID,WeekdaysBusTripNumberOfPeopleij,HolidayBusTripNumberOfPeopleij,StationsAreaID}。
其中,AreaID表示第i个网格的编号,AreaCenter表示第i个网格的中心坐标,PeriodID表示第i个网格中第j个单位时间段的编号,WeekdaysBusTripNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有工作日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数,HolidayBusTripNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有节假日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数,StationsAreaID表示第i个网格对应的公交站点集合。
获取上述某城市所有线路的每一站点运力,站点运力包含的数据项如表3所示:
表3城市所有线路的每一站点运力信息表
然后,根据网格中每一公交站点每一单位时间段内的公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内的公交运力。
汇总上述预设时间区间内每个站点在工作日每一单位时间段的运力,计算公式如下:
其中,WeekdaysTransportCapabilityij表示在工作日第i个网格中第j个单位时间段的运力,WeekdaysTransportCapabilityijk表示在工作日第i个网格中第j个单位时间段第k个公交站点的运力,O表示在工作日第i个网格中第j个单位时间段公交站点的总数。
汇总上述预设时间区间内每个站点在节假日每一单位时间段的运力,计算公式如下:
其中,HolidayTransportCapabilityij表示在节假日第i个网格中第j个单位时间段的运力,HolidayTransportCapabilityijk表示在节假日第i个网格中第j个单位时间段第k个公交站点的运力,P表示在节假日第i个网格中第j个单位时间段公交站点的总数。
再构建各个站点各单位时间段的运力数据集合StationTransportCapability,StationTransportCapability的表达式如下:
StationTransportCapability={StationID,PeriodID,WeekdaysTransportCapabilityijk,HolidayTransportCapabilityijk}
其中,StationID第i个网格中第j个单位时间段第k个公交站点,PeriodID表示第i个网格中第j个单位时间段的编号,WeekdaysTransportCapabilityijk,表示在工作日第i个网格中第j个单位时间段第k个公交站点的运力HolidayTransportCapabilityijk表示在节假日第i个网格中第j个单位时间段第k个公交站点的运力。
最后,计算出各个网格各个单位时间段的运力供给契合度。
将处理后的网格OD数据与站点运力进行融合匹配。
由各个网格对应的公交站点数据集合AreaStations中获取到该网格包含的站点集合StationsAreaID。
如果StationsAreaID集合为空,该集合工作日各单位时间段的运力为零,即Weekdays TransportCapabilityij=0,节假日各单位时间段的运力HolidayTransportCapabilityij=0。
如果StationsAreaID集合不为空,将该集合中的StationID与StationTransportCapability中StationID进行关联,同时将AreaStations集合中的PeriodID与StationTransportCapability集合中的PeriodID进行关联。
得到工作日各个网格各个单位时间段的运力WeekdaysTransportCapabilityij,节假日各个网格各个单位时间段的运力HolidayTransportCapabilityij。
最后,得出各个网格对应的单位时间段出行人数及站点运力数据集合A,A的表达式如下:
A={AreaID,PeriodID,WeekdaysBusTripNumberOfPeopleij,HolidayBusTripNumberOfPeopleij,WeekdaysTransportCapabilityij,HolidayTransportCapabilityij}
其中,AreaID表示第i个网格的编号,PeriodID表示第i个网格中第j个单位时间段的编号,WeekdaysBusTripNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有工作日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数,HolidayBusTripNumberOfPeopleij表示在预设时间区间内所有节假日的第i个网格中第j个单位时间段内的公交出行人数,WeekdaysTransportCapabilityijk,表示在工作日第i个网格中第j个单位时间段第k个公交站点的运力HolidayTransportCapabilityijk表示在节假日第i个网格中第j个单位时间段第k个公交站点的运力。
本发明实施例提供的公交供给情况判定方法,将网格中每一单位时间段内的公交出行人数与线路站点运力数据相融合,判定出该网格中的公交供给情况,提高了公交供给情况判定的准确性,能够有效为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持,有效降低实施成本。
图2为本发明实施例提供的公交供给情况判定装置示意图,如图2所示,本发明实施例提供一种公交供给情况判定装置,用于执行上述任一实施例中所述的方法,具体包括获取模块201和判定模块202,其中:
获取模块201用于获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力;其中,城市区域被划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格;一天被划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段;判定模块202用于根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。
本发明实施例提供一种公交供给情况判定装置,用于执行上述任一实施例中所述的方法,通过本实施例提供的装置执行上述某一实施例中所述的方法的具体步骤与上述相应实施例相同,此处不再赘述。
本发明实施例提供的公交供给情况判定装置,将网格中每一单位时间段内的公交出行人数与线路站点运力数据相融合,判定出该网格中的公交供给情况,提高了公交供给情况判定的准确性,能够有效为公交线网优化及运营计划调整提供决策支持,有效降低实施成本。
图3为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图,如图3所示,所述设备包括:处理器(processor)301、存储器(memory)302、总线303,以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序。
其中,处理器301和存储器302通过总线303完成相互间的通信;
处理器301用于调用并执行存储器302中的计算机程序,以执行上述各方法实施例中的步骤,例如包括:
获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力;其中,城市区域被划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格;一天被划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段;
根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。
此外,上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法实施例中的步骤,例如包括:
获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力;其中,城市区域被划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格;一天被划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段;
根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,实现上述各方法实施例中的步骤,例如包括:
获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力;其中,城市区域被划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格;一天被划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段;
根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。
以上所描述的装置及设备等实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种公交供给情况判定方法,其特征在于,包括:
获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力;其中,城市区域被划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格;一天被划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段;
根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。
2.根据权利要求1所述的公交供给情况判定方法,其特征在于,所述根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况,具体包括:
根据所述公交出行人数和所述公交运力,计算每一网格中每一单位时间段内运力供给契合度,所述运力供给契合度为所述公交运力占所述公交出行人数的百分比;
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度等于预设阈值,则所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给符合需求;
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度大于预设阈值,则所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给大于需求;
如果目标网格中目标单位时间段内的运力供给契合度小于预设阈值,则所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给小于需求。
3.根据权利要求2所述的公交供给情况判定方法,其特征在于,所述确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况之后,还包括:
如果所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给大于需求,则减少所述目标网格中公交站点的数量,或者增大公交车辆的发车间隔;
如果所述目标网格中目标单位时间段内的运力供给小于需求,则增加所述目标网格中公交站点的数量,或者缩小公交车辆的发车间隔。
4.根据权利要求1所述的公交供给情况判定方法,其特征在于,所述获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,具体包括:
获取每一网格中每一单位时间段内的总出行人数;
基于所述总出行人数,按照预设的公交出行比重,确定每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数。
5.根据权利要求4所述的公交供给情况判定方法,其特征在于,所述总出行人数包括由当前网格出发的人数和到达当前网格的人数。
6.根据权利要求1所述的公交供给情况判定方法,其特征在于,所述每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数为工作日的公交出行人数或节假日的公交出行人数。
7.根据权利要求1所述的公交供给情况判定方法,其特征在于,所述获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力,具体包括:
获取每一网格中的公交站点,以及每一公交站点每一单位时间段内的公交运力;
根据网格中每一公交站点每一单位时间段内的公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内的公交运力。
8.一种公交供给情况判定装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取每一网格中每一单位时间段内的公交出行人数,并获取每一网格中每一单位时间段内的公交运力;其中,城市区域被划分成若干个大小相等的子区域,每一子区域为一个网格;一天被划分成若干个时长相等的子时段,每一子时段为一个单位时间段;
判定模块,用于根据所述公交出行人数和所述公交运力,确定每一网格中每一单位时间段内公交供给情况。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器,以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如权利要求1至7任一项所述公交供给情况判定方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,当所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至7任一所述公交供给情况判定方法的步骤。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113190637A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-07-30 | 北京交通发展研究院 | 公交线路新增方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN113554270A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-10-26 | 华设设计集团股份有限公司 | 一种配建公交首末站建设规模的确定方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103730008A (zh) * | 2014-01-15 | 2014-04-16 | 汪涛 | 基于公交gps和ic卡实时数据的公交拥挤度分析方法 |
CN105046962A (zh) * | 2015-08-18 | 2015-11-11 | 安徽四创电子股份有限公司 | 基于公交移动wifi热点的车辆满载率实时计算方法 |
CN107248306A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-10-13 | 华录智达科技有限公司 | 一种用于调整公交运力的系统 |
CN107808217A (zh) * | 2017-10-24 | 2018-03-16 | 山东大学 | 一种基于北斗定位与客流量的公交换乘优化方法 |
CN108090668A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-29 | 兰州交通大学 | 时变客流驱动的城市轨道交通客流匹配与时刻表调整方法 |
CN108665140A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-10-16 | 东南大学 | 一种城际铁路客运枢纽交通衔接系统评价方法 |
CN109615180A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-04-12 | 浩鲸云计算科技股份有限公司 | 一种公交线路站点需求与供给的分析方法 |
-
2019
- 2019-10-22 CN CN201911007628.3A patent/CN110837919A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103730008A (zh) * | 2014-01-15 | 2014-04-16 | 汪涛 | 基于公交gps和ic卡实时数据的公交拥挤度分析方法 |
CN105046962A (zh) * | 2015-08-18 | 2015-11-11 | 安徽四创电子股份有限公司 | 基于公交移动wifi热点的车辆满载率实时计算方法 |
CN107248306A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-10-13 | 华录智达科技有限公司 | 一种用于调整公交运力的系统 |
CN107808217A (zh) * | 2017-10-24 | 2018-03-16 | 山东大学 | 一种基于北斗定位与客流量的公交换乘优化方法 |
CN108090668A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-29 | 兰州交通大学 | 时变客流驱动的城市轨道交通客流匹配与时刻表调整方法 |
CN108665140A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-10-16 | 东南大学 | 一种城际铁路客运枢纽交通衔接系统评价方法 |
CN109615180A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-04-12 | 浩鲸云计算科技股份有限公司 | 一种公交线路站点需求与供给的分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
杨晓光等: "基于矩阵元素匹配性分析的公交运能均衡性评价方法研究", 《公路交通科技》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113190637A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-07-30 | 北京交通发展研究院 | 公交线路新增方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN113554270A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-10-26 | 华设设计集团股份有限公司 | 一种配建公交首末站建设规模的确定方法 |
CN113554270B (zh) * | 2021-06-11 | 2023-09-01 | 华设设计集团股份有限公司 | 一种配建公交首末站建设规模的确定方法 |
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