CN112598338B - 路径选择模型的构建方法及客流分配方法 - Google Patents

路径选择模型的构建方法及客流分配方法 Download PDF

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CN112598338B CN202110232581.1A CN202110232581A CN112598338B CN 112598338 B CN112598338 B CN 112598338B CN 202110232581 A CN202110232581 A CN 202110232581A CN 112598338 B CN112598338 B CN 112598338B
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Abstract

本发明公开了一种路径选择模型的构建方法及客流分配方法，路径选择模型的构建方法包括：获取手机用户轨道出行轨迹数据；将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量；从所述候选路径集中，获取所述手机用户出行数量大于或等于第一预设数量的有效路径，得到有效路径集；获取有效路径数量大于或等于第二预设数量，且出行总数量大于或等于第三预设数量的OD对，确定所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用；根据所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用，标定路径选择模型。本发明利用大量的、真实的轨道出行路径选择数据，可标定出精度高、可靠性高的路径选择模型。

Description

路径选择模型的构建方法及客流分配方法
技术领域
本发明涉及交通流分配技术领域，具体而言，涉及一种路径选择模型的构建方法及客流分配方法。
背景技术
随着轨道网络规模的不断扩大，乘客可选的路径越来越多，简单的、基于最短路径的分配算法无法可靠地分配轨道客流。Logit等离散选择模型是分析复杂网络情况下的用户路径选择行为的有效模型，但是标定这类模型需要充足的样本，即轨道乘客的实际的路径数据。
乘客路径选择意愿调查是获得轨道乘客路径选择样本的传统方案。调查问卷方式的优点是可以获得收入、性别、年龄等多种用户属性。调查方式可以分为RP调查和SP调查。RP调查是基于实际出行路径选择的调查，SP调查是基于假想的路径集下的出行路径选择行为的调查。这两种方案的缺点如下：
1）RP调查的缺点是难以获得数量足够的用于标定离散选择模型所需要的样本。
2）SP调查虽然可以获得较多的有效样本，但是因路径集和费用等信息是假想的，所以基于SP调查的路径选择行为模型不一定符合实际的情况。
可见，传统调查方案难以获得标定离散选择模型所需的实际的路径选择数据，基于传统调查方案获得的实际路径选择数据标定获得的离散选择模型准确性较低。
发明内容
本发明解决的问题是传统调查方案难以获得标定离散选择模型所需的实际的路径选择数据，基于传统调查方案获得的实际路径选择数据标定获得的离散选择模型准确性较低。
为解决上述问题，本发明提供一种路径选择模型的构建方法，包括：
获取手机用户轨道出行轨迹数据；
将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量；
从所述候选路径集中，获取所述手机用户出行数量大于或等于第一预设数量的有效路径，得到有效路径集；
获取有效路径数量大于或等于第二预设数量，且出行总数量大于或等于第三预设数量的OD对，确定所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用；
根据所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用，标定路径选择模型。
可选地，所述获取手机用户轨道出行轨迹数据之后，所述将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量之前，还包括：
获取每个OD对间的初始路径集合；
获取所述初始路径集合中每条路径的换乘次数和实际行程时间；
根据所述每条路径的换乘次数，确定所述每条路径的最长行程时间；
将所述初始路径集合中，所述实际行程时间大于或等于所述最长行程时间的路径去除，得到所述候选路径集。
可选地，所述根据所述每条路径的换乘次数，确定所述每条路径的最长行程时间包括：
基于所述每条路径的换乘次数和第一预设公式计算所述每个路径的最长行程时间，其中，所述第一预设公式为：
Figure 127031DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 55672DEST_PATH_IMAGE002
为所述每个路径的最长行程时间，
Figure 253435DEST_PATH_IMAGE003
为所述每个路径的换乘次数，
Figure 676458DEST_PATH_IMAGE004
为预设的最小换乘次数，
Figure 908856DEST_PATH_IMAGE005
为预设的最短行程时间，
Figure 680503DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 693458DEST_PATH_IMAGE007
分别为不同换乘次数下的绝对容忍阈值，
Figure 575963DEST_PATH_IMAGE008
为相对容忍阈值。
可选地，所述获取每个OD对间的初始路径集合包括：
获取所述每个OD对间行程时间最短的预设数量的路径，组成所述初始路径集合。
可选地，所述将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量包含：
从所述手机用户轨道出行轨迹数据中，获取手机用户出行轨迹；
将所述候选路径集中与所述手机用户出行轨迹完全一致的路径与所述手机用户出行轨迹匹配，和/或，当所述手机用户出行轨迹为所述候选路径集中一条且仅一条路径的完全子集时，将所述手机用户出行轨迹与该路径匹配。
可选地，所述效用的效用函数为：
Figure 738567DEST_PATH_IMAGE009
，
其中，
Figure 681115DEST_PATH_IMAGE010
表示所述效用，
Figure 181367DEST_PATH_IMAGE011
为OD对
Figure 601984DEST_PATH_IMAGE012
之间编号为
Figure 74553DEST_PATH_IMAGE013
的路径除换乘步行时间和换乘等待时间以外的总行程时间，
Figure 1052DEST_PATH_IMAGE014
为所述换乘步行时间，
Figure 926283DEST_PATH_IMAGE015
为所述换乘次数，
Figure 212908DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 274405DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 371805DEST_PATH_IMAGE018
为待标定系数，
Figure 784332DEST_PATH_IMAGE019
指OD对的起点，
Figure 812330DEST_PATH_IMAGE020
指OD对的终点。
可选地，
Figure 56230DEST_PATH_IMAGE011
基于第二预设公式计算获得，所述第二预设公式包括：
Figure 245903DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 958775DEST_PATH_IMAGE022
为站点对
Figure 524886DEST_PATH_IMAGE012
之间编号为
Figure 826554DEST_PATH_IMAGE013
的路径行程时间，
Figure 249445DEST_PATH_IMAGE023
为编号为
Figure 636564DEST_PATH_IMAGE024
的轨道路段的长度，
Figure 822345DEST_PATH_IMAGE025
表示该路段属于编号为
Figure 712940DEST_PATH_IMAGE025
的轨道线路，
Figure 572312DEST_PATH_IMAGE026
为路段与路径之间的关联变量，
Figure 181148DEST_PATH_IMAGE027
为编号为
Figure 354640DEST_PATH_IMAGE028
的轨道线路的速度的倒数，
Figure 178371DEST_PATH_IMAGE029
为站点对
Figure 146327DEST_PATH_IMAGE012
之间编号为
Figure 304776DEST_PATH_IMAGE013
的路径在线路
Figure 16380DEST_PATH_IMAGE028
上的总长度，
Figure 694617DEST_PATH_IMAGE030
为总车内行驶时间，
Figure 833474DEST_PATH_IMAGE031
为线路
Figure 416902DEST_PATH_IMAGE028
上的一次站点停车时间，
Figure 728935DEST_PATH_IMAGE032
为线路
Figure 714208DEST_PATH_IMAGE028
上的停站次数，
Figure 837016DEST_PATH_IMAGE033
为总站点停车时间，
Figure 907740DEST_PATH_IMAGE034
为编号为
Figure 961147DEST_PATH_IMAGE035
的换乘线段的步行时间，
Figure 863244DEST_PATH_IMAGE036
为换乘线段与路径之间的关联变量，
Figure 343904DEST_PATH_IMAGE037
为一次换乘等待时间，
Figure 446465DEST_PATH_IMAGE038
为所述换乘次数，
Figure 303562DEST_PATH_IMAGE039
包括进出站时间和等车时间。
本发明还提出一种客流分配方法，包括：
将交通流输入至预设的路径选择模型，获得所述路径选择模型的输出结果，将所述输出结果作为客流分配结果，其中，所述路径选择模型基于如上所述的路径选择模型的构建方法生成。
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，实现如上所述的路径选择模型的构建方法或客流分配方法。
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，实现如上所述的路径选择模型的构建方法或客流分配方法。
本发明通过利用手机用户轨道出行轨迹数据，确定有效路径集，并提供大量的、真实的轨道出行路径选择数据，可满足路径选择模型（离散选择模型）的标定需要，样本充足，可建立精度高、可靠性高的路径选择模型。且本发明实施例应用于地铁等轨道交通网络，其所经站点固定，线路少，换乘节点少而固定，再结合实际的手机用户轨道出行轨迹数据，使得建立较为简单的路径选择模型也可得到较高的选择精度，构建方式简单，计算量低，使得后续基于路径选择模型的客流分配具有较高的分配效率。
附图说明
图1为本发明路径选择模型的构建方法的一实施例流程示意图；
图2为本发明路径选择模型的构建方法的另一实施例流程示意图；
图3为本发明路径选择模型的构建方法一实例中行程时间计算模型的行程时间估计值的相对误差的示意图；
图4为本发明路径选择模型的构建方法一实例中行程时间计算模型的行程时间估计值的绝对误差的示意图；
图5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。
本发明提出一种路径选择模型的构建方法。下文中以深圳地铁轨道交通为例进行说明。
如图1，在本发明路径选择模型的构建方法一实施例中，所述路径选择模型的构建方法包括：
步骤S10，获取手机用户轨道出行轨迹数据。
手机用户轨道出行轨迹数据，由多条路径及各路径的出行数量组成，其中，路径由途经站点组成，途经站点包含进站、出站、中间站点序列，以深圳市地铁5号线为例，起始点为5号线兴东站，终点站在5号线大学城站，则一条路径可表示为：兴东、留仙洞、西丽、大学城。又例如，如表1所示为手机用户轨道出行轨迹数据的一种示例。
表 1手机用户轨道出行轨迹汇总结果
Figure 60166DEST_PATH_IMAGE040
在步骤S10之前，还包括：对现实中的城市轨道交通网络进行抽象，构建轨道交通网络作为客流分配的网络基础；基于轨道交通网络确定所需的OD（起始点-终点）数据，由轨道线路站点对组成OD集合。
手机用户轨道出行轨迹数据，可由移动运营商提供，也可从采集手机用户地理位置信息的应用程序获得。
步骤S60，将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量。
将手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，可确定手机用户所选路径在候选路径集中的编号，确定每一条路径的手机用户出行数量。
候选路径集，可由每个OD对的所有路径组成，也可由每个OD对中行程时间最短的N个路径组成（N≥2）。
由于手机信令数据存在数据漂移等问题，手机用户轨道出行轨迹中存在较多的途经点缺失情况。表2显示了龙华到少年宫的轨迹列表按出行数排序（倒序）的结果。如表2所示，263个出行的站点序列与实际路径的站点序列一致，但229个出行只有进出站信息，丢失了全部的途经点信息，而其他出行站点序列也存在不同程度的中途站丢失现象。中途站点缺失现象，使得无法用站点序列集合确定站点对之间的有效路径集，需要采取一定手段确定有效路径集，此外，也使得基于手机用户轨道出行轨迹数据，难以或无法识别手机用户实际选择的路径，对于因途经点缺失导致无法唯一确定路径的手机用户轨道出行轨迹数据，需去除，以排除干扰。
表 2 手机用户轨道出行轨迹中的中途站丢失现象
Figure 711727DEST_PATH_IMAGE041
在将手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集时，保留能匹配且仅能匹配一条路径的手机用户轨道出行轨迹数据，将无法匹配至候选路径集，或者能匹配两条及两条路径以上的手机用户轨道出行轨迹数据去除，不作为后续实际使用的标定样本，筛选出有效数据用于路径选择模型的标定，保证路径选择模型精度。
步骤S70，从所述候选路径集中，获取所述手机用户出行数量大于或等于第一预设数量的有效路径，得到有效路径集。
为建立路径选择模型，首先需要明确有效路径集，即有可能被乘客选择的路径集合。
为保证路径选择模型标定样本的真实性、常规性（符合通常情况），根据手机用户出行数量筛选出有效路径。因为客流分配是基于常规情况的分配，手机用户出行数量较多的路径，是手机用户常规情况下会使用的路径，手机用户出行数量较少的路径，可能是特殊情况下、非常规情况下会使用的路径，也有可能是因数据漂移等问题产生的错误数据，因此，通过从候选路径集中，筛选出手机用户出行数量大于或等于第一预设数量的路径，作为有效路径，候选路径集中手机用户出行数量小于第一预设数量的路径，作为无效路径，筛除出去。
例如，排除候选路径集中手机用户出行数量少于3次的路径，把剩下的路径集作为最终的有效路径集。
步骤S80，获取有效路径数量大于或等于第二预设数量，且出行总数量大于或等于第三预设数量的OD对，确定所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用。
为提高模型标定数据的可靠性，将有效路径数量大于或等于第二预设数量，且出行总数量大于或等于第三预设数量的OD对，作为模型标定数据。对于有效路径数量较少，例如，仅为1条时，手机用户100%会选择该唯一的有效路径，无需判断选择概率，因而把有效路径数量过少的OD对排除出去，第二预设数量可选为2。对于出行总数量较少的OD对，例如，少于50条时，存在该OD对的设置不合理的可能，也因为出行总数量较少，数据量不足以标定出准确的路径选择模型，因而将出行总数量小于第三预设数量的OD对排除出去，第三预设数量可选为80至120。
一实施方式中，可保留有效路径数量大于或等于2，且出行总数量大于或等于100的OD对之间的出行轨迹，作为标定路径选择模型的样本。
一个OD对之间可能有多条路径，分别获取每条路径上实际的手机用户出行数量和效用。其中，基于前文所述的步骤，可确定每条路径上实际的手机用户出行数量。其中的效用，可以路径的行程时间、步行时间和/或换乘次数表征。
步骤S90，根据所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用，标定路径选择模型。
路径选择模型可基于Logit模型构建。其标定用数据包括：OD（起始站、终点站）、路径编号、出行数量、效用。一实施方式中，效用包含行程时间（不含步行时间）、步行时间和换乘次数。
在确定好标定用数据后，对路径选择模型进行标定，具体的标定方式为现有技术，此处不赘述。
本发明实施例通过利用手机用户轨道出行轨迹数据，确定有效路径集，并提供大量的、真实的轨道出行路径选择数据，可满足路径选择模型（离散选择模型）的标定需要，样本充足，可建立精度高、可靠性高的路径选择模型。且本发明实施例应用于地铁等轨道交通网络，其所经站点固定，线路少，换乘节点少而固定，再结合实际的手机用户轨道出行轨迹数据，使得建立较为简单的路径选择模型也可得到较高的选择精度，构建方式简单，计算量低，使得后续基于路径选择模型的客流分配具有较高的分配效率。
可选地，如图2，步骤S10之后，步骤S20之前，还包括：
步骤S20，获取每个OD对间的初始路径集合。
在确定标定用的OD对集合后，获取每个OD对间的初始路径集合。其中，标定用的OD对集合可人为基于实际需要确定。
OD对间的初始路径集合，可为OD对间的所有路径，也可为OD对间的部分路径。
可选地，步骤S20包括：
获取所述每个OD对间行程时间最短的预设数量的路径，组成所述初始路径集合。其中，预设数量可选为大于或等于2，可选为10。
可选地，基于k-最短路径搜索算法，搜索出每个OD对间行程时间最短的预设数量的路径。一实施方式中，k-最短路径搜索算法中，不设置站点停留时间、换乘等待时间等节点权重，而将站点停留时间转移到该站到后续站点间的行驶时间里，即站点区间的路段旅行时间为行驶时间和站点停留时间之和，将换乘等待时间转移到换乘连杆上，即换乘连杆的旅行时间为步行时间和换乘等待时间之和。
在选择轨道交通路径，行程时间是用户必考虑的因素，路径的行程时间越短，用户越有可能选择该路径。此外，对于地铁轨道交通，用户只能在特定的节点进入或离开轨道交通网络，且进入或离开轨道交通网络的节点数量相对较少，获取最短的预设数量的路径也较快。通过将每个OD对间行程时间最短的预设数量的路径组成初始路径集合，可降低后续步骤中的数据处理量，降低计算量，同时保证筛选出的路径中包含尽可能多的有效路径，即有可能被乘客选择的路径。
步骤S30，获取所述初始路径集合中每条路径的换乘次数和实际行程时间。
步骤S40，根据所述每条路径的换乘次数，确定所述每条路径的最长行程时间。
最长行程时间，是用于从初始路径集合中筛选出有效路径的行程上限。将实际行程时间大于或等于相应最长行程时间的路径筛除，筛选出实际行程时间小于相应最长行程时间的路径作为有效路径。
通过分析手机用户轨道出行轨迹数据，发现换乘次数对有效路径具有较大的影响，对于实际行程时间相等的两个路径，换乘次数越少，路径为有效路径的几率越大。因此，将每条路径的换乘次数与最长行程时间关联，基于每条路径的换乘次数，确定所述每条路径的最长行程时间，以获得更为准确的最长行程时间。
一实施方式中，以映射表的形式存储换乘次数与最长行程时间之间的对应关系。例如，0次换乘对应的最长行程时间为40分钟，1次换乘对应的最长行程时间为30-35分钟，2次换乘对应的最长行程时间为25-30分钟。
另一实施方式中，步骤S40包括：基于所述每条路径的换乘次数和第一预设公式计算所述每个路径的最长行程时间，其中，所述第一预设公式为：
Figure 570092DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 965302DEST_PATH_IMAGE002
为所述每个路径的最长行程时间，
Figure 310832DEST_PATH_IMAGE003
为所述每个路径的换乘次数，
Figure 743082DEST_PATH_IMAGE004
为预设的最小换乘次数，
Figure 744536DEST_PATH_IMAGE005
为预设的最短行程时间，
Figure 677857DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 81156DEST_PATH_IMAGE007
分别为不同换乘次数下的绝对容忍阈值，
Figure 402416DEST_PATH_IMAGE008
为相对容忍阈值，
Figure 156746DEST_PATH_IMAGE042
指
Figure 706807DEST_PATH_IMAGE043
、
Figure 230192DEST_PATH_IMAGE044
中的最小值，
Figure 722353DEST_PATH_IMAGE006
>
Figure 698400DEST_PATH_IMAGE007
。
可选地，
Figure 239102DEST_PATH_IMAGE045
、
Figure 710271DEST_PATH_IMAGE046
秒和
Figure 45437DEST_PATH_IMAGE047
秒。
当某一路径的实际换乘次数
Figure 836676DEST_PATH_IMAGE048
等于预设的最小换乘次数时，最长行程时间
Figure 915490DEST_PATH_IMAGE002
取
Figure 226517DEST_PATH_IMAGE049
，其中，
Figure 732585DEST_PATH_IMAGE050
指预设的最短行程时间与绝对容忍阈值之和，
Figure 11119DEST_PATH_IMAGE051
指预设的最短行程时间与相对容忍阈值之乘积。当某一路径的实际换乘次数
Figure 893625DEST_PATH_IMAGE048
大于预设的最小换乘次数时，最长行程时间
Figure 246109DEST_PATH_IMAGE002
取
Figure 1706DEST_PATH_IMAGE052
，即预设的最短行程时间与绝对容忍阈值之和。
通过上述预设公式，建立每条路径的换乘次数与最长行程时间的关联关系，对于具有不同换乘次数的路径，分别确定每条路径的最长行程时间，可保证最后确定的最长行程时间具有较高的准确性，保证筛选出的候选路径集具有较高准确性。
步骤S50，将所述初始路径集合中，所述实际行程时间大于或等于所述最长行程时间的路径去除，得到所述候选路径集。
初始路径集合中，将实际行程时间大于或等于最长行程时间的路径去除，剩余的路径组成候选路径集。因为在实际选择路径时，用户通常不会选择行程时间过大的路径，在这个阶段将行程时间过大的路径去除，可降低后续操作中的数据量，降低计算量。
本发明实施例通过将每条路径的换乘次数与最长行程时间关联，基于每条路径的换乘次数确定相应的最长行程时间，并基于最长行程时间，将实际行程时间大于或等于最长行程时间的路径去除，可减少后续数据处理量，保证筛选出的候选路径集的准确性，进而提高路径选择模型标定的准确性。
可选地，步骤S60包括：从所述手机用户轨道出行轨迹数据中，获取手机用户出行轨迹；将所述候选路径集中与所述手机用户出行轨迹完全一致的路径与所述手机用户出行轨迹匹配，和/或，当所述手机用户出行轨迹为所述候选路径集中一条且仅一条路径的完全子集时，将所述手机用户出行轨迹与该路径匹配。
其中，手机用户出行轨迹由站点组成，例如，兴东->留仙洞->西丽->大学城。将每条手机用户出行轨迹与候选路径集中的所有候选路径进行对比，判断是否能匹配成功。
与手机用户出行轨迹完全一致的路径指起始站点、途经站点、终站点都一致，例如，手机用户出行轨迹为a,b,c,d,e,f,g，路径1为a,b,c,d,e,f,g，则手机用户出行轨迹与路径1完全一致。
手机用户出行轨迹为候选路径集中一条且仅一条路径的完全子集，则根据手机用户出行轨迹可在候选路径集中确定唯一一条路径。例如，路径1为 a,b,c,d,e,f,g，路径2为a,b,c,I,j,k,f,g，若手机用户出行轨迹为a,b,c,d,f,g，则手机用户出行轨迹仅为路径1的完全子集，可确定该手机用户走的就是路径1，由此，一条手机用户出行轨迹可匹配一条且仅一条候选路径。若手机用户出行轨迹为a,b,c,f,g，则该手机用户出行轨迹为路径1、路径2共同的子集，无法确定手机用户实际选择的路径是哪一个，则无法成功匹配。
本发明实施例可将无法确定唯一路径的手机用户轨道出行轨迹数据去除，不作为路径选择模型标定样本，可筛选出有效的手机用户轨道出行轨迹数据，保证标定样本的有效性、准确性。
可选地，所述效用的效用函数为：
Figure 439641DEST_PATH_IMAGE009
，
其中，
Figure 922575DEST_PATH_IMAGE010
表示所述效用，
Figure 395144DEST_PATH_IMAGE011
为OD对
Figure 243015DEST_PATH_IMAGE012
之间编号为
Figure 981295DEST_PATH_IMAGE013
的路径除换乘步行时间和换乘等待时间以外的总行程时间，
Figure 205603DEST_PATH_IMAGE014
为所述换乘步行时间，
Figure 594996DEST_PATH_IMAGE015
为所述换乘次数，
Figure 879346DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 977359DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 802096DEST_PATH_IMAGE018
为待标定系数，不同的站点对
Figure 796728DEST_PATH_IMAGE012
具有相同的待标定系数
Figure 314297DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 27169DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 593279DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 691685DEST_PATH_IMAGE019
指OD对的起点，
Figure 317839DEST_PATH_IMAGE020
指OD对的终点。
其中，上述效用函数为可观测的效用函数。本发明实施例采用Logit模型建立路径选择模型。
其中，
Figure 520937DEST_PATH_IMAGE011
包括车内行驶时间、站点停车时间、等待时间、换乘等待时间和进出站时间。
Figure 625159DEST_PATH_IMAGE053
，
Figure 843651DEST_PATH_IMAGE054
均为已知量。
上述效用函数结构简单，仅考虑了行程时间、换乘步行时间以及换乘次数等关键的影响因素，同时，结合数量庞大的真实路径选择数据，具有较高的可靠性，可满足后续客流分配的精度。
可选地，
Figure 640705DEST_PATH_IMAGE011
基于第二预设公式计算获得，所述第二预设公式包括：
Figure 62591DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 236083DEST_PATH_IMAGE022
为站点对
Figure 246764DEST_PATH_IMAGE012
之间编号为
Figure 277037DEST_PATH_IMAGE013
的路径行程时间，
Figure 373169DEST_PATH_IMAGE023
为编号为
Figure 632243DEST_PATH_IMAGE024
的轨道路段的长度，
Figure 763010DEST_PATH_IMAGE025
表示该路段属于编号为
Figure 901868DEST_PATH_IMAGE025
的轨道线路，
Figure 547613DEST_PATH_IMAGE026
为路段与路径之间的关联变量，如果编号为
Figure 797328DEST_PATH_IMAGE024
的路段在站点对
Figure 595651DEST_PATH_IMAGE012
之间的编号为
Figure 905410DEST_PATH_IMAGE013
的路径上则
Figure 38451DEST_PATH_IMAGE026
为1，其他则
Figure 91858DEST_PATH_IMAGE026
为0，
Figure 931638DEST_PATH_IMAGE027
为编号为
Figure 222417DEST_PATH_IMAGE025
的轨道线路的速度的倒数，
Figure 577175DEST_PATH_IMAGE055
为站点对
Figure 434273DEST_PATH_IMAGE012
之间编号为
Figure 128559DEST_PATH_IMAGE013
的路径在线路
Figure 593170DEST_PATH_IMAGE025
上的总长度，
Figure 638486DEST_PATH_IMAGE030
为总车内行驶时间，
Figure 96012DEST_PATH_IMAGE031
为线路
Figure 644805DEST_PATH_IMAGE025
上的一次站点停车时间，
Figure 545896DEST_PATH_IMAGE032
为线路
Figure 812930DEST_PATH_IMAGE025
上的停站次数，
Figure 808568DEST_PATH_IMAGE033
为总站点停车时间，
Figure 477446DEST_PATH_IMAGE034
为编号为
Figure 736389DEST_PATH_IMAGE035
的换乘线段的步行时间，
Figure 38189DEST_PATH_IMAGE036
为换乘线段与路径之间的关联变量，如果编号为
Figure 40780DEST_PATH_IMAGE035
的换乘线段在站点对
Figure 626482DEST_PATH_IMAGE012
之间的编号为
Figure 790747DEST_PATH_IMAGE013
的路径上，则
Figure 836633DEST_PATH_IMAGE036
为1，其他则
Figure 377336DEST_PATH_IMAGE036
为0，
Figure 755227DEST_PATH_IMAGE037
为一次换乘等待时间，
Figure 418290DEST_PATH_IMAGE038
为所述换乘次数，
Figure 881632DEST_PATH_IMAGE039
包括进出站时间和等车时间。
使用实际的进出站刷卡数据，标定行程时间计算用参数：
Figure 39075DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 537053DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 43120DEST_PATH_IMAGE037
和
Figure 321655DEST_PATH_IMAGE039
。
Figure 204160DEST_PATH_IMAGE023
、
Figure 369693DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 46662DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 484597DEST_PATH_IMAGE036
、
Figure 233110DEST_PATH_IMAGE034
、
Figure 440101DEST_PATH_IMAGE038
为已知量。上述第二预设公式对未知变量：
Figure 366599DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 291830DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 578455DEST_PATH_IMAGE037
和
Figure 905531DEST_PATH_IMAGE039
是线性的，可用线性回归模型标定未知变量，具体标定方式为现有技术，此处不做限定，也不赘述。
在计算出
Figure 189882DEST_PATH_IMAGE022
后，用
Figure 146949DEST_PATH_IMAGE022
减去换乘步行时间和换乘等待时间，即可得到OD对
Figure 174948DEST_PATH_IMAGE012
之间编号为
Figure 418848DEST_PATH_IMAGE013
的路径除换乘步行时间和换乘等待时间以外的总行程时间
Figure 874100DEST_PATH_IMAGE011
。
上述第二预设公式中，路径行程时间
Figure 773923DEST_PATH_IMAGE022
包含车内行驶时间、站点停车时间、换乘步行时间、换乘等车时间、进出站时间以及等车时间等。本文假设同一线路上具有相同的速度和停站时间，即
Figure 153082DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 189171DEST_PATH_IMAGE031
只与线路有关，此外，还假设每个进出站刷卡记录对应的路径为距离最短的路径，由于绝大多数进出站刷卡记录无换乘（在同一个线路上）或最短距离的路径为唯一有效路径，该假设对标定公式中的未知参数影响非常小，不影响最后计算出的轨道路径行程时间的准确性。
为展现本发明路径选择模型的构建方法的精度，现给出以下实例。
为了标定行程时间计算用参数，收集了2019年3月5日（周二）全天约242万条进出站刷卡记录，并标定了公式（1）中的
Figure 877642DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 999182DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 182032DEST_PATH_IMAGE037
和
Figure 338207DEST_PATH_IMAGE039
（如表3）。
表 3路径行程时间参数标定结果
Figure 135262DEST_PATH_IMAGE056
上述参数可用于可靠地估计站点对之间的行程时间。本发明实例筛选了同一站点对之间进出站刷卡记录数超过50条的OD对，并用这些记录的平均行程时间评估了模型的精度，即评估过程中剔除了相同OD对的不同IC卡之间的行程时间差异。图3和图4分别表示估计值的相对误差和绝对误差。如图3和图4所示，相对误差的80%落在-10%~10%范围内，而绝对误差的80%落在-2.8~2.4分钟之内，可见行程时间计算模型具有较高的精度，满足后续分析需要。
针对每个OD对（站点对），本发明实例收集行程时间最短前10条路径作为初始路径集，采用c=1.333（
Figure 806415DEST_PATH_IMAGE057
为30分钟时，有效路径的行程时间时间允许多出10分钟）、
Figure 714328DEST_PATH_IMAGE058
秒和
Figure 538058DEST_PATH_IMAGE059
秒等参数筛选了有效路径，并与手机用户的出行轨迹进行了匹配。保留有效路径数量大于或等于2条且出行总数量大于等于100的OD对之间的出行轨迹，作为标定路径选择模型的样本。初始的手机用户轨迹有800多万条，由于很多OD对之间只有一条有效路径，加上中途站丢失等原因，筛除无效路径后，得到有效路径1557个，满足离散选择模型标定需要。路径选择模型（Logit模型）标定用数据如表4所示。
表 4 Logit模型标定用数据
Figure 506014DEST_PATH_IMAGE061
针对每个OD对的每一个路径，计算该路径的行程时间、步行时间和换乘次数，并用Logit模型标定系数。
如表5所示，计算结果符合预期。首先，旅行时间、步行时间和换乘次数的系数都为负数，且显著不等于0。其次，步行时间的系数绝对值大于行程时间的系数，说明步行具有更高的负边际效用。第三，换乘次数的系数的绝对值最大，与行程时间的系数的比值约为234，说明一次换乘的负效用约等于234秒。
表 5 Logit模型标定结果
Figure 602146DEST_PATH_IMAGE062
为了进一步评估路径选择模型的标定结果，选择了手机用户出行数量最多的5个OD对，比较了路径选择比例的实际值和预测值。如表6所示，预测值和实际值之间误差较小，可满足工程应用的需求。
表 6 Logit模型预测结果
Figure 376067DEST_PATH_IMAGE064
从上述发明实例可看出，本发明模型结构非常简单，仅考虑了行程时间、换乘步行时间以及换乘次数等几个关键的影响因素，但由于利用了数量庞大的真实路径选择数据，具有较高的可靠性，可满足客流分配的精度。
在本发明客流分配方法的一实施例中，所述客流分配方法包括：
将交通流输入至预设的路径选择模型，获得所述路径选择模型的输出结果，将所述输出结果作为客流分配结果，其中，所述路径选择模型基于如上所述的路径选择模型的构建方法生成。
其中，轨道客流分配，指将轨道起讫点的出行分布按照现有或规划中的轨道网络分配到各线路上，从而推测各断面和换乘站的交通量。
此处的交通流，指已知的客流量，当本发明客流分配方法应用于地铁轨道交通时，交通流指进站客流，可通过进站刷卡数据确定。
通过如上所述的路径选择模型的构建方法生成的路径选择模型，可准确地进行客流分配，相关解释说明如上文所述，此处不赘述。
如图5，在本发明计算机设备一实施例中，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102和处理器101，所述计算机程序被所述处理器101读取并运行时，实现如上任一实施例/实施方式所述的路径选择模型的构建方法或所述的客流分配方法，相关解释说明如上文所示，此处不赘述。
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/实施方式所述的路径选择模型的构建方法或所述的客流分配方法，相关解释说明如上文所示，此处不赘述。
虽然本发明公开披露如上，但本发明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发明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 (8)

1.一种路径选择模型的构建方法，其特征在于，包括：
获取手机用户轨道出行轨迹数据；
将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量；
从所述候选路径集中，获取所述手机用户出行数量大于或等于第一预设数量的有效路径，得到有效路径集；
获取有效路径数量大于或等于第二预设数量，且出行总数量大于或等于第三预设数量的OD对，确定所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用；
根据所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用，标定路径选择模型；
所述获取手机用户轨道出行轨迹数据之后，所述将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量之前，还包括：
获取每个OD对间的初始路径集合；
获取所述初始路径集合中每条路径的换乘次数和实际行程时间；
根据所述每条路径的换乘次数，确定所述每条路径的最长行程时间；
将所述初始路径集合中，所述实际行程时间大于或等于所述最长行程时间的路径去除，得到所述候选路径集；
所述根据所述每条路径的换乘次数，确定所述每条路径的最长行程时间包括：
基于所述每条路径的换乘次数和第一预设公式计算所述每个路径的最长行程时间，其中，所述第一预设公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 499565DEST_PATH_IMAGE002
为所述每个路径的最长行程时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为所述每个路径的换乘次数，
Figure 316212DEST_PATH_IMAGE004
为预设的最小换乘次数，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为预设的最短行程时间，
Figure 869202DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure DEST_PATH_IMAGE007
分别为不同换乘次数下的绝对容忍阈值，
Figure 454904DEST_PATH_IMAGE008
为相对容忍阈值。
2.如权利要求1所述的路径选择模型的构建方法，其特征在于，所述获取每个OD对间的初始路径集合包括：
获取所述每个OD对间行程时间最短的预设数量的路径，组成所述初始路径集合。
3.如权利要求1所述的路径选择模型的构建方法，其特征在于，所述将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量包含：
从所述手机用户轨道出行轨迹数据中，获取手机用户出行轨迹；
将所述候选路径集中与所述手机用户出行轨迹完全一致的路径与所述手机用户出行轨迹匹配，和/或，当所述手机用户出行轨迹为所述候选路径集中一条且仅一条路径的完全子集时，将所述手机用户出行轨迹与该路径匹配。
4.如权利要求1所述的路径选择模型的构建方法，其特征在于，所述效用的效用函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，
其中，
Figure 884749DEST_PATH_IMAGE010
表示所述效用，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为OD对
Figure 939424DEST_PATH_IMAGE012
之间编号为
Figure DEST_PATH_IMAGE013
的路径除换乘步行时间和换乘等待时间以外的总行程时间，
Figure 276864DEST_PATH_IMAGE014
为所述换乘步行时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为所述换乘次数，
Figure 733384DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 130868DEST_PATH_IMAGE018
为待标定系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
指OD对的起点，
Figure 859789DEST_PATH_IMAGE020
指OD对的终点。
5.如权利要求4所述的路径选择模型的构建方法，其特征在于，
Figure 751653DEST_PATH_IMAGE011
基于第二预设公式计算获得，所述第二预设公式包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 311947DEST_PATH_IMAGE022
为站点对
Figure 83594DEST_PATH_IMAGE012
之间编号为
Figure 34233DEST_PATH_IMAGE013
的路径行程时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为编号为
Figure 726858DEST_PATH_IMAGE024
的轨道路段的长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示该路段属于编号为
Figure 141658DEST_PATH_IMAGE025
的轨道线路，
Figure 897256DEST_PATH_IMAGE026
为路段与路径之间的关联变量，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为编号为
Figure 335191DEST_PATH_IMAGE028
的轨道线路的速度的倒数，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为站点对
Figure 818125DEST_PATH_IMAGE012
之间编号为
Figure 103743DEST_PATH_IMAGE013
的路径在线路
Figure 217193DEST_PATH_IMAGE028
上的总长度，
Figure 204741DEST_PATH_IMAGE030
为总车内行驶时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为线路
Figure 429049DEST_PATH_IMAGE028
上的一次站点停车时间，
Figure 303595DEST_PATH_IMAGE032
为线路
Figure 587946DEST_PATH_IMAGE028
上的停站次数，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为总站点停车时间，
Figure 62789DEST_PATH_IMAGE034
为编号为
Figure DEST_PATH_IMAGE035
的换乘线段的步行时间，
Figure 895048DEST_PATH_IMAGE036
为换乘线段与路径之间的关联变量，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为一次换乘等待时间，
Figure 138948DEST_PATH_IMAGE038
为所述换乘次数，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
包括进出站时间和等车时间。
6.一种客流分配方法，其特征在于，包括：
将交通流输入至预设的路径选择模型，获得所述路径选择模型的输出结果，将所述输出结果作为客流分配结果，其中，所述路径选择模型基于如权利要求1至5中任一项所述的路径选择模型的构建方法生成。
7.一种计算机设备，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至5中任一项所述的路径选择模型的构建方法，或如权利要求6所述的客流分配方法。
8.一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至5中任一项所述的路径选择模型的构建方法，或如权利要求6所述的客流分配方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113705902B (zh) * 2021-08-31 2024-02-27 中铁第一勘察设计院集团有限公司 一种基于人群管理的交通枢纽客运组织评价方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103020435A (zh) * 2012-12-03 2013-04-03 高新现代智能系统股份有限公司 轨道交通出行路径估算方法和系统
CN106097226A (zh) * 2016-06-20 2016-11-09 华南理工大学 基于层次规划的城市常规公交线网设计方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103810851B (zh) * 2014-01-23 2015-10-21 广州地理研究所 一种基于手机定位的交通出行模式识别方法
CN109905845A (zh) * 2018-12-10 2019-06-18 华南理工大学 一种基于手机信令的公交客流od获取方法
CN110175691B (zh) * 2019-04-09 2023-06-02 创新先进技术有限公司 规划区域交通运营线路的方法、装置和电子设备
CN112434844B (zh) * 2020-11-10 2024-01-26 郑州天迈科技股份有限公司 基于凸包计算和遗传算法排序线网的新开及延长方法
CN112381470B (zh) * 2021-01-12 2021-06-15 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 基于智能体的交通流量分配方法、设备及存储介质

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103020435A (zh) * 2012-12-03 2013-04-03 高新现代智能系统股份有限公司 轨道交通出行路径估算方法和系统
CN106097226A (zh) * 2016-06-20 2016-11-09 华南理工大学 基于层次规划的城市常规公交线网设计方法

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