CN112131437B - 一种基于图数据库的多模式交通网络构建方法及装置 - Google Patents

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CN112131437B CN202011341951.7A CN202011341951A CN112131437B CN 112131437 B CN112131437 B CN 112131437B CN 202011341951 A CN202011341951 A CN 202011341951A CN 112131437 B CN112131437 B CN 112131437B
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Abstract

本发明公开了一种基于图数据库的多模式交通网络构建方法及装置，所述方法包括：获取道路数据，基于所述道路数据生成步行网络；获取公共交通数据，其中，公共交通数据包括站点数据和线路数据；生成栅格网络，各个栅格分别以栅格内位置固定的一点作为虚拟站台节点，将站点和栅格进行匹配，得到站点与虚拟站台节点的对应关系；将同一公共交通线路的相邻站点连接，将各个站点与其对应的虚拟站台节点连接，生成公共交通网络；将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，将虚拟站台节点与匹配的步行路段的节点连接；生成多模式交通网络。本发明可实现步行网络与公共交通网络的融合，保证路径规划结果的合理性。

Description

一种基于图数据库的多模式交通网络构建方法及装置
技术领域
本发明涉及交通数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于图数据库的多模式交通网络构建方法及装置。
背景技术
多模式公共交通网络是指由常规公交、地铁、轻轨、BRT、有轨电车等多种方式公共交通方式的交通线路、枢纽相互配合补充，组成具有一定结构层次的、能够直达运输或者通过换乘运输的综合网络。多模式公共交通网络可支撑多模式出行规划，因而多模式公共交通网络的构建为本领域的研究热点之一。
现有技术中，在构建多模式公共交通网络时，常仅考虑现有的公共交通网络，即仅将既有的公共交通线路作弧，将公共交通站点作为节点，这种构建方式缺乏步行网络，而实际的出行规划中，步行规划是必不可少的，因而现有的多模式公共交通网络需结合步行道路数据才能支撑实际的出行规划，无法独立支撑出行规划，增加了出行规划的实现难度。
发明内容
本发明解决的问题是现有的多模式公共交通网络缺乏步行网络，无法独立支撑出行规划。
为解决上述问题，本发明提供一种基于图数据库的多模式交通网络构建方法，包括：
获取道路数据，基于所述道路数据生成步行网络；
获取公共交通数据，其中，所述公共交通数据包括站点数据和线路数据；
生成栅格网络，各个栅格分别以栅格内位置固定的一点作为虚拟站台节点，将站点和栅格进行匹配，得到站点与虚拟站台节点的对应关系；
将同一公共交通线路的相邻站点连接，将各个站点与其对应的虚拟站台节点连接，生成公共交通网络；
将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，将虚拟站台节点与匹配的步行路段的节点连接；
生成多模式交通网络。
可选地，所述将各个站点与其对应的虚拟站台节点连接还包括：
在各个站点与其对应的虚拟站台节点之间生成上车弧和下车弧，其中，所述上车弧边缘权重为候车时间、车辆停靠时间及乘客上车时间之和，所述下车弧边缘权重为乘客下车时间。
可选地，令所述候车时间为
Figure 458053DEST_PATH_IMAGE002
，令所述车辆停靠时间为
Figure 852125DEST_PATH_IMAGE004
，令所述乘客上车时间为
Figure 279696DEST_PATH_IMAGE006
，令所述乘客下车时间为
Figure 59302DEST_PATH_IMAGE008
，基于下列公式计算
Figure 451975DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 67764DEST_PATH_IMAGE004
及
Figure 299025DEST_PATH_IMAGE009
：
Figure 182405DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 840919DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 944005DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 713377DEST_PATH_IMAGE017
，
其中，
Figure 218308DEST_PATH_IMAGE019
指车辆发车频率；
Figure 782145DEST_PATH_IMAGE021
指上车乘客数量；
Figure 876921DEST_PATH_IMAGE023
指下车乘客数量；
Figure 184405DEST_PATH_IMAGE025
指车辆站点停靠时间关于上下车乘客数量的函数关系；
Figure 278263DEST_PATH_IMAGE027
指车辆开门所需时间；
Figure 278580DEST_PATH_IMAGE029
指车辆关门所需时间；
Figure 90678DEST_PATH_IMAGE031
指车内饱和度。
可选地，所述将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，将虚拟站台节点与匹配的步行路段的节点连接包括：
将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，建立虚拟站台节点与步行路段的映射关系；
获取各个步行路段的节点，将各个虚拟站台节点与其匹配的步行路段的节点连接，生成上下公共交通网络的步行弧。
可选地，所述将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，建立虚拟站台节点与步行路段的映射关系包括：
遍历计算各个虚拟站台节点与所述步行网络中各步行路段的垂直距离，将各个虚拟站台节点分别匹配至垂直距离最短的步行路段。
可选地，所述生成多模式交通网络之后，还包括：
将所述多模式交通网络存储至图数据库。
可选地，所述基于各个目标栅格生成各个站点对应的虚拟站台节点包括：
将各个目标栅格的质心点作为各个站点对应的虚拟站台节点。
为实现上述目的，本发明还提供一种基于图数据库的多模式交通网络构建装置，包括：
获取单元，其用于获取道路数据；
步行网络生成单元，其用于基于所述道路数据生成步行网络；
获取单元，其还用于获取公共交通数据，其中，所述公共交通数据包括站点数据和线路数据；
公交网络生成单元，其用于生成栅格网络，各个栅格分别以栅格内位置固定的一点作为虚拟站台节点，将站点和栅格进行匹配，得到站点与虚拟站台节点的对应关系；将同一公共交通线路的相邻站点连接，将各个站点与其对应的虚拟站台节点连接，生成公共交通网络；
网络融合单元，其用于将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，将虚拟站台节点与匹配的步行路段的节点连接；生成多模式交通网络。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上任一项所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上任一项所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法。
通过生成虚拟站台节点，利用上下车边连接虚拟站台节点与实际线路的物理站点描述换乘行为，构建公共交通网络；将虚拟站台节点匹配至步行路段，通过步行弧连接虚拟站台节点及所属步行路段节点，实现步行网络与公共交通网络的融合；该网络拓扑可精准描述完整出行行为，同时利用实时路况数据、刷卡数据、发车频率等数据实时更新网络边缘权重，保证出行规划应用生成方案的合理性。
附图说明
图1为本发明基于图数据库的多模式交通网络构建方法一实施例示意图；
图2为本发明基于图数据库的多模式交通网络构建方法中道路数据的一实施例示意图；
图3为本发明基于图数据库的多模式交通网络构建方法中栅格匹配示例图；
图4为本发明基于图数据库的多模式交通网络构建方法另一实施例示意图；
图5为本发明基于图数据库的多模式交通网络构建方法中生成公共交通网络示例图；
图6为本发明基于图数据库的多模式交通网络构建方法中生成多模式交通网络的示例图；
图7为本发明基于图数据库的多模式交通网络构建方法中将虚拟站台节点匹配至步行路段的一实施方式示意图；
图8为本发明基于图数据库的多模式交通网络构建方法中将虚拟站台节点匹配至步行路段的示例图；
图9为本发明基于图数据库的多模式交通网络构建装置的一实施例示意图；
图10为本发明计算机设备的一实施例示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
本发明提出一种基于图数据库的多模式交通网络构建方法。在本发明基于图数据库的多模式交通网络构建方法的一实施例中，参照图1，所述基于图数据库的多模式交通网络构建方法包括：
步骤S10，获取道路数据，基于所述道路数据生成步行网络；
道路数据可预存于预置的道路数据库中，在获取道路数据时，直接从预置的道路数据库中调用相关数据，道路数据还可使用地图软件API接口，如高德软件API接口，或其他公共道路数据库接口获得。
可选地，道路数据可包含如图2所示的内容，道路数据由多个路段组成，各个路段的数据具体可包括路段形状（Shape）、路段ID、路段起节点（FROMNODE）、路段终节点（TONODE）、路段长度（LENGTH）及路段类型（TYPB）等。
道路数据可选为步行路段数据。一实施方式中，对每个路段进行预先标注，标注内容为是否为步行路段，在本步骤中，可直接基于该标注，提取步行路段，以如图2所示为例，可通过路段类型这一字段标识是否为步行路段；另一实施方式中，因道路一般区分不同的道路等级，如快速路、主干路、次干路、支路四级，越往后，道路等级越低，属于步行路段的可能就越高，因而可提取道路等级低于预设等级的路段作为步行路段，即筛选出道路等级较低的路段生成步行网络。
基于步行路段，生成步行网络，具体而言，包括：
步骤一：提取步行路段，得到步行路段集合；
步骤二：将各个步行路段补全为双向路段（因原始路段都为单向，但步行可以双向步行，因此补全为双向路段，具体可为各个步行路段增加反向路段），得到步行网络，其中，路段边缘权重为平均步行时间。
步骤三：计算上一步骤生成的步行网络的连通性，连接不连通节点，对步行网络进行修正，确保最后生成的步行网络为全连通图，即任意两个节点间都步行可达。因步行的自由性，将步行网络设置为全连通图更符合步行的实际情况，使得基于该步行网络构建的多模式交通网络做出的路径规划更符合实际情况，更为准确。
步骤S20，获取公共交通数据，其中，所述公共交通数据包括站点数据和线路数据；
此处的公共交通包含常规公交、快速公交和地铁。站点数据包含公交站点数据和地铁站点数据，线路数据包含公交线路数据和地铁线路数据。
步骤S30，生成栅格网络，各个栅格分别以栅格内位置固定的一点作为虚拟站台节点，将站点和栅格进行匹配，得到站点与虚拟站台节点的对应关系；
生成栅格网络，其中的栅格可选为正方形、长方形、三角形、不规则图形等多边形，栅格长宽为具有实际物理意义的参数，例如，栅格长宽均为1/4公里，如此一来即可通过控制栅格大小来控制整个多模式交通网络的精度。栅格内位置固定的一点，可选为栅格质心点，也可为目标栅格的某个顶点或栅格某条边上位置固定的一点。
将站点和栅格进行匹配，具体包括：
步骤一：以站点为起点作一条射线；
步骤二：统计射线与栅格网络中各个栅格的相交次数，确定与射线相交次数为奇数的栅格，站点在该栅格之内；
步骤三：建立栅格与其内部站点的映射关系，将该映射关系存储为字典格式，实现站点与栅格的匹配。
其中，如图3，以一正方形栅格为例，有站点1、站点2，以站点1为起点的射线与该正方形栅格的交点数量为2，以站点2为起点的射线与该正方形栅格的交点数量为1，则可确定站点1不在该正方形栅格内，站点2在该正方形栅格内。
通过将各个站点匹配至栅格网络，基于各个站点对应的虚拟站台节点，可描述换乘行为，还可通过灵活设置栅格大小及栅格形状控制多模式交通网络的网络规模及网络精度，确保网络适用于不同应用场景。其中，栅格越大，网络规模越小，网络精度越低；栅格越小，网络规模越大，网络精度越高。
步骤S40，将同一公共交通线路的相邻站点连接，将各个站点与其对应的虚拟站台节点连接，生成公共交通网络；
具体而言，步骤S40包括：
步骤一：连接公共交通线路的相邻两个站点，两个站点之间的边作为线路行驶弧，边缘权重为该断面车辆行驶时间，其中，令该断面车辆行驶时间为
Figure 965968DEST_PATH_IMAGE033
，其计算公式为：
Figure 179912DEST_PATH_IMAGE035
；
步骤二：连接虚拟栅格质心点及栅格内的站点，生成上车弧和下车弧，上车弧边缘权重为候车时间、车辆停靠时间及乘客上车时间之和；下车弧边缘权重为乘客下车时间。
以站点为节点，相邻站点的行驶道路为边，同时增加虚拟站台节点作为换乘节点，连接虚拟站台节点和站点，作为上下车换乘边，可构建单一模式的公共交通网络，此处单一模式的公共交通网络指公交或者地铁其中一者的交通网络，步骤S40中生成的公共交通网络即为单一模式的公共交通网络。
步骤S50，将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，将虚拟站台节点与匹配的步行路段的节点连接；
步骤S60，生成多模式交通网络。
在公共交通网络生成后，通过虚拟站台节点连接公共交通网络和步行网络，实现公共交通网络与步行网络的融合，生成包含步行网络的多模式交通网络。具体而言，在步行网络中确定一与虚拟站台节点匹配的步行路段，这里的匹配，可指虚拟站台节点实际位置与步行路段距离最小，也可指虚拟站台节点与步行路段垂直距离最小。
一实施方式中，通过执行步骤S20-S40，生成多个单一模式的公共交通网络，再依次将各个公共交通网络与步行网络融合，最终得到包含多种公共交通模式和步行模式的多模式交通网络。
通过采用栅格，将公共交通的站点匹配至栅格网络，确定站点与虚拟站台节点的对应关系，将虚拟站台节点与站点连接生成上下车边，将虚拟站台节点匹配至步行网络，描述公共交通换乘行为，进而实现步行网络与公共交通网络的融合，使得最终得到的多模式交通网络可独立支撑路径规划，保证路径规划结果的合理性。
可选地，所述将各个站点与其对应的虚拟站台节点连接还包括：
在各个站点与其对应的虚拟站台节点之间生成上车弧和下车弧，其中，所述上车弧边缘权重为候车时间、车辆停靠时间及乘客上车时间之和，所述下车弧边缘权重为乘客下车时间。
如图5给出了一生成公共交通网络的示例图，图5示出了两个公交线路线路1、线路2组成公共交通网络的过程，其中，线路1包含站点1、2、3、4，线路2包含站点3、4、5、6，为各个站点匹配至栅格网络，将各个站点匹配的栅格质心点作为各个站点对应的虚拟站台节点，连接同一线路的相邻站点生成行驶弧，连接站点及其对应的虚拟站台节点生成上车弧和下车弧，最后生成公交网络。
其中，候车时间可基于车辆发车频率确定，也可通过车辆历史记录数据计算出候车时间，如过去10天内的平均候车时间。
车辆停靠时间，可基于车辆历史记录数据计算，例如，计算过去10天内车辆实际停靠时间的平均值作为此处的车辆停靠时间。
乘客下车时间/乘客上车时间，可基于当前车内实际的乘客数量确定。
可选地，令所述候车时间为
Figure 351130DEST_PATH_IMAGE002
，令所述车辆停靠时间为
Figure 916104DEST_PATH_IMAGE036
，令所述乘客上车时间为
Figure 830970DEST_PATH_IMAGE006
，令所述乘客下车时间为
Figure 397955DEST_PATH_IMAGE037
，基于下列公式计算
Figure 5654DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 792345DEST_PATH_IMAGE036
及
Figure 245323DEST_PATH_IMAGE038
：
Figure 699438DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 212459DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 752024DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 772808DEST_PATH_IMAGE041
，
其中，
Figure 81429DEST_PATH_IMAGE019
指车辆发车频率；
Figure 765352DEST_PATH_IMAGE042
指上车乘客数量；
Figure 526634DEST_PATH_IMAGE023
指下车乘客数量；
Figure 852573DEST_PATH_IMAGE025
指车辆站点停靠时间关于上下车乘客数量的函数关系；
Figure 15701DEST_PATH_IMAGE043
指车辆开门所需时间；
Figure 870525DEST_PATH_IMAGE029
指车辆关门所需时间；
Figure 877359DEST_PATH_IMAGE031
指车内饱和度。其中，车内饱和度可通过车内图像数据确定，也可通过上车乘客数量和下车乘客数量确定，上车乘客数量可通过刷卡数据确定，下车乘客数量可通过车内图像数据或感应数据确定。
通过在各个站点与其对应的虚拟站台节点之间生成上车弧和下车弧，基于上述公式计算上车弧和下车弧的权重，利用实时路况数据、刷卡数据、发车频率等数据实时更新网络边缘权重，既考虑了基于实时路况的车辆行驶时间，又考虑了基于站台人数和车内人数的的上下车时间，在一定程度上确保网络边缘权重的准确性，保证出行规划应用生成方案的合理性。
可选地，步骤S50包括：
步骤S51，将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，建立虚拟站台节点与步行路段的映射关系；
可通过虚拟站台节点的实际地理位置与步行路段的实际地理位置的相对关系，建立虚拟站台节点与步行路段的映射关系。一实施方式中，可通过将与虚拟站台节点的实际距离最小的步行路段，作为与虚拟站台节点匹配的步行路段。站点一般都设置在步行路段上，因而可通过计算站点与步行路段的垂直距离，确定站点所处的步行路段。另一实施方式中，记录各个步行路段的站点坐标，计算虚拟站台节点的实际坐标与各个步行路段上的站点坐标之间的距离，距离最小的步行路段即与虚拟站台节点相匹配。
步骤S52，获取各个步行路段的节点，将各个虚拟站台节点与其匹配的步行路段的节点连接，生成上下公共交通网络的步行弧。
每个步行路段设置有路段节点，如图2所示，可为起节点（FROMNODE）和终节点（TONODE）。图6中示出了生成多模式公交网络的一种示例图，其中的多模式公交网络，三角形的虚拟站台节点与正六边形的路段节点连接，生成上下公共交通网络的步行弧，可实现步行网络与公共交通网络的融合，便于多模式公交网络的形成。
可选地，步骤S51包括：
步骤S511，遍历计算各个虚拟站台节点与所述步行网络中各步行路段的垂直距离，将各个虚拟站台节点分别匹配至垂直距离最短的步行路段。
如图7和图8，初始化虚拟站台节点与步行路段数据，遍历计算各个虚拟站台节点与各个步行路段的垂直距离，比较虚拟站台节点与每个步行路段的垂直距离，将虚拟站台节点匹配至垂直距离最小的路段。
一实施方式中，参照图7，初始化虚拟站台节点集合列表、步行路段集合列表，虚拟站台节点（图7中简称站台节点）与步行路段映射字典。其中虚拟站台节点列表包含站台节点ID、名称、经纬度信息，初始化时包含所有虚拟站台节点；步行路段集合列表包含路段ID、路段起终点ID、路段地理坐标信息，初始化时包含所有步行路段；映射字典用于存储虚拟站台节点ID与所属步行路段的ID及垂直距离D，初始化时为空。
首先，初始化虚拟站台节点及步行路段数据，再判断虚拟站台节点列表是否为空，其中，每完成一个虚拟站台节点的匹配操作，就将该虚拟站台节点从虚拟站台节点列表中去除；
若虚拟站台节点列表为空，则说明虚拟站台节点集合列表中的所有虚拟站台节点都已完成步行路段匹配，结束匹配流程；
若虚拟站台节点列表不为空，则判断步行边列表是否为空，若步行边列表为空，则说明在当前的虚拟站台节点下，所有步行边都已计算完，则返回执行所述判断虚拟站台节点列表是否为空的步骤，更新站点，重置步行列表，步行列表重置后，包含所有步行路段；
若步行边列表不为空，则计算当前的虚拟站台节点与当前步行网络边的垂直距离d，此处的垂直距离指实际地理位置的垂直距离；
判断当前的虚拟站台节点对应的映射字典是否为空；
若映射字典为空，则存储当前的虚拟站台节点与步行网络边的垂直距离，返回执行所述判断步行边列表是否为空的步骤；
若映射字典不为空，则获取映射字典中存储的垂直距离D；
判断是否存在d<D；
若d<D，说明虚拟站台节点与当前步行路段距离更新，应更新站点与步行边的映射关系，即更新映射字典中的路段ID和垂直距离D，更新后，返回执行所述判断步行边列表是否为空的步骤；
若d>D，则不更新映射字典，返回执行所述判断步行边列表是否为空的步骤。
通过遍历计算各个虚拟站台节点与步行网络中各步行路段的垂直距离，确定其中每个虚拟站台节点对应的垂直距离最小的步行路段，将虚拟站台节点匹配至与其垂直距离最小的步行路段，连接虚拟站台节点与所属道路路段节点作为上下公共交通网络的步行弧，步行弧长度为实际步行距离,使最后生成的多模式交通网络更符合实际情况。
可选地，步骤S60之后还包括:
步骤S70，将所述多模式交通网络存储至图数据库。
采用图数据库存储上述步骤生成的多模式交通网络，可利用图数据库面向大规模复杂网络速度查询速度优势，确保前端应用的快速响应，同时图数据库具有高度可扩展性，可以对已存在的网络结构增加新的边、节点、标签和子图，而不会对现有的查询和应用程序的功能产生影响，可以支撑公交线网的快速评估优化调整。
一实施方式中，如图4，从预置的存储有基础道路数据的数据库中，抽取道路等级较低的路段生成步行网络；从预置的存储有基础公共交通线路数据的数据库中，抽取基础公交线路数据，将同一条线路的相邻站点相连，然后将公交站点匹配至栅格中，栅格质心点作为虚拟站台节点，连接虚拟站台节点与线路站点，生成公共交通网络；将虚拟站台节点匹配至步行网络，连接虚拟站台节点与其所属的步行路段的节点，融合公共交通网络与步行道路网络，生成多模式交通网络；最后将多模式交通网络批量插入图数据库，存储多模式网络拓扑结构及网络数据信息。具体而言，包括：
基于步行道路信息生成步行道路网络，基于公共交通线路数据，生成公共交通网络（具体步骤如前文所述，此处不赘述）；将公共交通网络中的站点（虚拟站台节点）与步行道路网络匹配，将站点（虚拟站台节点）与匹配路段的路段节点连接，以融合公共交通网络与步行道路网络，生成多模式交通网络；最后将多模式交通网络批量插入图数据库，存储网络数据信息。在基于如图4生成的多模式交通网络执行路径规划等操作时，可由前端设备（如手机等移动终端）向应用后台发起路径规划等操作请求，由后台查询图数据库中的多模式交通网络，返回结果。
为便于理解，还给出一实施方式如下：
通过生成虚拟站台节点，利用上下车边连接虚拟站台节点与实际线路的物理站点描述换乘行为，构建公共交通网络；将虚拟站台节点匹配至步行路段，通过步行弧连接虚拟站台节点及所属步行路段节点，实现步行网络与公共交通网络的融合；该网络拓扑可精准描述完整出行行为，同时利用实时路况数据、刷卡数据、发车频率等数据实时更新网络边缘权重，保证出行规划应用生成方案的合理性。
本发明以图论建模思想为基础构建不同公共交通方式子网络（公交、轨道、步行），然后基于换乘站点和步行道路网络分别建立各子网络之间和各子网络与道路网络之间的联系，从而形成一个涵盖多种交通方式的、子网间有规则叠加、各子网相关联且与道路网络关联的多模式公共交通网络模型，作为多方式出行规划底层数据支撑。
（1）步行网络生成
步骤一: 抽取道路等级较低的主干道、次干道、支路路段信息，得到步行路段集合；
步骤二: 补全双向路段，路段边缘权重为平均步行时间，得到步行网络；
步骤三: 计算步行网络连通性，连接不连通节点，对步行网络进行修正；
通过以上三步确保生成的步行网络为全连通图，任意两个节点间都是步行可达。
（2）公共交通网络生成
基于基础公交线路数据，以公交站点为节点，同一条线路的相邻站点的行驶道路为边，同时增加虚拟站台节点作为换乘节点，连接虚拟站台节点和公交站点，作为上下车换乘边，构建单一模式的公共交通网络，可参见图5。主要包括：
步骤一：基于基础公交线路数据，提取线路，站点，断面长度信息；
步骤二：连接同一条线路的相邻两个站点作为线路行驶弧，权重为该断面车辆行驶时间；
步骤三：生成栅格，将站点匹配至栅格网络，连接虚拟栅格质心点及栅格内的公交站点，生成上车弧和下车弧，上车弧边缘权重为平均候车时间与车辆停靠时间及上车时间之和；下车弧边缘权重为乘客下车时间，其中，上车弧边缘权重和下车弧边缘权重的计算公式如上文所述，此处不赘述。
（3）网络融合
将虚拟栅格质心点匹配至步行网络的步行路段，连接虚拟栅格质心点与所属步行路段作为上下公共交通网络的步行弧，将步行网络和公共交通网络融合，生成多模式交通网络，可参见图6。具体包括：
步骤一：遍历计算栅格质心点与步行路段的垂直距离；
步骤二：将栅格质心点匹配至垂直距离最短的步行路段；
步骤三：连接栅格质心点与匹配的步行路段的节点作为上下公共交通网络步行弧。
上述实施例通过生成虚拟站台节点，利用上下车边连接虚拟站台节点与实际线路的物理站点描述换乘行为，构建公共交通网络；将虚拟站台节点匹配至步行路段，通过步行弧连接虚拟站台节点及所属步行路段节点，实现步行网络与公共交通网络的融合；该网络拓扑可精准描述完整出行行为，同时利用实时路况数据、刷卡数据、发车频率等数据实时更新网络边缘权重，保证出行规划应用生成方案的合理性。
本发明还提出一种基于图数据库的多模式交通网络构建装置，在本发明基于图数据库的多模式交通网络构建装置的一实施例中，如图9，所述基于图数据库的多模式交通网络构建装置包括：
获取单元101，其用于获取道路数据；
步行网络生成单元102，其用于基于所述道路数据生成步行网络；
获取单元101，其还用于获取公共交通数据，其中，所述公共交通数据包括站点数据和线路数据；
公交网络生成单元103，其用于生成栅格网络，各个栅格分别以栅格内位置固定的一点作为虚拟站台节点，将站点和栅格进行匹配，得到站点与虚拟站台节点的对应关系；将同一公共交通线路的相邻站点连接，将各个站点与其对应的虚拟站台节点连接，生成公共交通网络；
网络融合单元104，其用于将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，将虚拟站台节点与匹配的步行路段的节点连接；生成多模式交通网络。
本发明还提出一种计算机设备。在本发明计算机设备一实施例中，如图10，计算机设备包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质201和处理器202，所述计算机程序被所述处理器202读取并运行时，实现如上任一实施例/实施方式所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法，相关解释说明如上文所示，此处不赘述。
本发明还提出一种计算机可读存储介质。在本发明计算机设备一实施例中，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上任一实施例/实施方式所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法，相关解释说明如上文所示，此处不赘述。
虽然本公开披露如上，但本公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于图数据库的多模式交通网络构建方法，其特征在于，包括：
获取道路数据，基于所述道路数据生成步行网络；
获取公共交通数据，其中，所述公共交通数据包括站点数据和线路数据；
生成栅格网络，各个栅格分别以栅格内位置固定的一点作为虚拟站台节点，将站点和栅格进行匹配，得到站点与虚拟站台节点的对应关系；
将同一公共交通线路的相邻站点连接，将各个站点与其对应的虚拟站台节点连接，生成公共交通网络；
将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，将虚拟站台节点与匹配的步行路段的节点连接；
生成多模式交通网络。
2.如权利要求1所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法，其特征在于，所述将各个站点与其对应的虚拟站台节点连接还包括：
在各个站点与其对应的虚拟站台节点之间生成上车弧和下车弧，其中，所述上车弧边缘权重为候车时间、车辆停靠时间及乘客上车时间之和，所述下车弧边缘权重为乘客下车时间。
3.如权利要求2所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法，其特征在于，令所述候车时间为
Figure 226002DEST_PATH_IMAGE001
，令所述车辆停靠时间为
Figure 339583DEST_PATH_IMAGE002
，令所述乘客上车时间为
Figure 437989DEST_PATH_IMAGE003
，令所述乘客下车时间为
Figure 595301DEST_PATH_IMAGE004
，基于下列公式计算
Figure 765776DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 666735DEST_PATH_IMAGE002
及
Figure 88489DEST_PATH_IMAGE004
：
Figure 416703DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 307429DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 12080DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 553920DEST_PATH_IMAGE009
，
其中，
Figure 53034DEST_PATH_IMAGE010
指车辆发车频率；
Figure 929592DEST_PATH_IMAGE011
指上车乘客数量；
Figure 172355DEST_PATH_IMAGE012
指下车乘客数量；
Figure 771964DEST_PATH_IMAGE013
指车辆站点停靠时间关于上下车乘客数量的函数关系；
Figure 238717DEST_PATH_IMAGE014
指车辆开门所需时间；
Figure 556566DEST_PATH_IMAGE015
指车辆关门所需时间；
Figure 88172DEST_PATH_IMAGE016
指车内饱和度。
4.如权利要求1至3中任一项所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法，其特征在于，所述将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，将虚拟站台节点与匹配的步行路段的节点连接包括：
将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，建立虚拟站台节点与步行路段的映射关系；
获取各个步行路段的节点，将各个虚拟站台节点与其匹配的步行路段的节点连接，生成上下公共交通网络的步行弧。
5.如权利要求4所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法，其特征在于，所述将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，建立虚拟站台节点与步行路段的映射关系包括：
遍历计算各个虚拟站台节点与所述步行网络中各步行路段的垂直距离，将各个虚拟站台节点分别匹配至垂直距离最短的步行路段。
6.如权利要求1至3中任一项所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法，其特征在于，所述生成多模式交通网络之后，还包括：
将所述多模式交通网络存储至图数据库。
7.如权利要求1至3中任一项所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法，其特征在于，各个栅格分别以栅格质心点作为虚拟站台节点。
8.一种基于图数据库的多模式交通网络构建装置，其特征在于，包括：
获取单元，其用于获取道路数据；
步行网络生成单元，其用于基于所述道路数据生成步行网络；
获取单元，其还用于获取公共交通数据，其中，所述公共交通数据包括站点数据和线路数据；
公交网络生成单元，其用于生成栅格网络，各个栅格分别以栅格内位置固定的一点作为虚拟站台节点，将站点和栅格进行匹配，得到站点与虚拟站台节点的对应关系；将同一公共交通线路的相邻站点连接，将各个站点与其对应的虚拟站台节点连接，生成公共交通网络；
网络融合单元，其用于将各个站点对应的虚拟站台节点分别匹配至所述步行网络中的步行路段，将虚拟站台节点与匹配的步行路段的节点连接；生成多模式交通网络。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于图数据库的多模式交通网络构建方法。
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