CN114693494A - 一种基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法及系统，用户将其出行需求及所选服务方式发布到系统，由系统共享用户出行计划，通过系统内设的预测指标体系对用户的出行计划提供备选出行方案，同时系统可以根据用户需求的变化，动态调整预测指标体系的权重，及时推送出行用户最优的出行方案；出行过程中根据路况实时数据信息，动态调整优化后续行程的出行方案，供用户进行二次优化选择，并针对于用户的特定需求推出定制服务；出行完成后用户进行一体化支付，并邀请用户反馈出行体验以供改进系统预测方案和服务。该发明通过志愿者动态协助，在保障安全出行的基础上，提升视力残疾人、肢体残疾人的出行幸福度，提高残疾人专用设施的利用率。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法及系统，属于残疾人公共交通出行领域。
背景技术
据中国残联最新统计的数据显示，各类残疾人总数已达8500万，约占中国总人口的比例的6.21％，平均每5个家庭中就有一个家庭有残疾人，其中有出行困难的主要是视障残疾和肢体残疾这两类，其数量占到近一半总数。统计发现，残疾人专用设施的利用率并不高，并且残疾人的出行方案一般只考虑了其出行方面的安全性。这种方案仅仅考虑其能否保障自身的安全,在遇到困难或紧急情况时是否能及时发送求助信息，却忽略了残疾人是由于对外界的感知受到限制，所以出行次数少，但内心渴望融入社会，不愿被看作“特殊人”。
目前残疾人出行时主要采用传统出行方式，传统出行方式是在分析残疾人出行困难现状的基础上，采取国内外现存的成熟的无障碍设施技术，改善残疾人出行困难问题，即在不同区段采用不同交通方式并分段支付出行费用，但其形式仍是一种传统的复合出行方式，未能很好地形成一体化、链条化出行，并且残疾人无障碍设施的利用率也并不高。
在此背景下，为充分考虑残疾人群体出行现状及需求，可通过将传统出行方式与互联网、大数据结合起来，引导市场主体打造跨方式的残疾人出行数字化服务体系，整合交通服务商、交通运营商、出行者之间的出行信息资源，利用现阶段社会资源打造一体化志愿者服务平台，推动出行各环节的电子化、无感化，推进快速支付等技术应用，实现智能出行、智能支付、智能服务，以提高现有无障碍设施的利用率和残疾人出行幸福指数为目的，将传统交通出行方式转变为一种基于区块链的残疾人定制公共交通出行系统及方法。其中，智能出行指融合传统交通方式，利用智能动态优化来提高设施的利用率，实现残疾人的一体出行；智能支付指残疾人无需分段支付，可在完成出行计划后统一支付出行费用，实现残疾人的一键支付；智能服务指根据残疾人自身需求提供定制服务。
发明内容
本发明提供一种基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法及系统，充分考虑残疾人出行的安全性以及幸福度，在现有无障碍设施基础上，利用系统智能化调控路线、推送无障碍设施位置信息以及给予残疾人定制服务。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：采集用户信息，在匹配运营平台注册用户账号，将用户账号录入区块链中，对用户群体中的残疾人进行标注；
步骤S2：用户出行前，在区块链系统中提出需求，系统广播用户需求以及共享出行计划；
步骤S3：通过系统分享的用户需求，结合公共交通车辆位置信息及道路状态信息，利用大数据进行综合分析和权重计算，对多种出行方法进行综合排序，将出行方法推送至用户处，其中，利用大数据进行权重计算时，首先利用层次分析法计算针对不同用户的各指标主观权重值，接着利用实际数据通过熵权法计算各指标的客观权重值，最后利用线性加权法计算得出最优权重值，即为针对残疾人用户提出的定制化出行系统指标权重；
步骤S4：用户对步骤S3中位于综合排序首位的出行方法进行选择预定，区块链系统建立完善的出行链信息，提醒用户相关行程安排；若用户未选择，则继续对步骤S3中综合排序的出行方法进行预定选择；
步骤S5：提醒用户选择服务方式，提供志愿者服务，包括专人陪伴式服务以及专人半陪伴式服务；
步骤S6：追踪公共交通车辆位置信息及道路状态信息，利用短时交通流预测技术，及时调整出行推送路线并推送给用户；用户在进行接驳换乘时，区块链系统向用户推送待接驳公共交通车辆的信息，用户选择接收推送出行方案或更改出行方案；
步骤S7：用户根据确定的出行方案实施，区块链系统进行乘车费用计算，向用户推送，用户进行支付；
步骤S8：完成出行后，用户向区块链系统反馈评价信息，区块链系统对反馈的信息进行大数据统计与分析，更新出行方法；
作为本发明的进一步优选，将用户账号录入区块链系统后，同时将用户账号绑定其亲属以及好友账号；
区块链系统提前收集残疾人用户出行习惯，收集的内容主要包括用户出行目的、出行时间、出行范围分布以及对公共交通工具的偏好程度，其中用户对公共交通工具的偏好程度包括出行时间、换乘次数、换乘距离、步行距离、出行成本以及出行舒适度；
作为本发明的进一步优选，步骤S1中，采集用户信息包括用户的姓名、残疾鉴定等级、身份证号、年龄、联系方式以及家庭结构；
作为本发明的进一步优选，步骤S3中，区块链系统分享用户需求后，利用的大数据为物联网提供的实时道路路况信息、无障碍设施覆盖情况、志愿者响应时间、线网基础数据、票务数据以及天气信息，与收集到的用户信息进行结合；
作为本发明的进一步优选，利用层次分析法计算针对不同用户的各指标主观权重值的具体步骤为：
步骤S311：建立层次结构模型，所述的层次结构模型包括三类，分别为目标层O、准则层C以及方案层P，其中，目标层O为用户选择的出行路线，方案层P为推送的多种出行方法，准则层包括七个指标ak，k＝1，2,3,4,5,6,7，分别为无障碍设施覆盖程度a1、志愿者服务响应时间a2、经济性a3、安全性a4、可达性a5、舒适性a6、迅速性a7；
步骤S312：根据用户出行偏好程度构造判断矩阵z：
| z | a<sub>1</sub> | a<sub>2</sub> | a<sub>3</sub> | a<sub>4</sub> | a<sub>5</sub> | a<sub>6</sub> | a<sub>7</sub> |
| a<sub>1</sub> | a<sub>11</sub> | a<sub>12</sub> | a<sub>13</sub> | a<sub>14</sub> | a<sub>15</sub> | a<sub>16</sub> | a<sub>17</sub> |
| a<sub>2</sub> | a<sub>21</sub> | a<sub>22</sub> | a<sub>23</sub> | a<sub>24</sub> | a<sub>25</sub> | a<sub>26</sub> | a<sub>27</sub> |
| a<sub>3</sub> | a<sub>31</sub> | a<sub>32</sub> | a<sub>33</sub> | a<sub>34</sub> | a<sub>35</sub> | a<sub>36</sub> | a<sub>37</sub> |
| a<sub>4</sub> | a<sub>41</sub> | a<sub>42</sub> | a<sub>43</sub> | a<sub>44</sub> | a<sub>45</sub> | a<sub>46</sub> | a<sub>47</sub> |
| a<sub>5</sub> | a<sub>51</sub> | a<sub>52</sub> | a<sub>53</sub> | a<sub>54</sub> | a<sub>55</sub> | a<sub>56</sub> | a<sub>57</sub> |
| a<sub>6</sub> | a<sub>61</sub> | a<sub>62</sub> | a<sub>63</sub> | a<sub>64</sub> | a<sub>65</sub> | a<sub>66</sub> | a<sub>67</sub> |
| a<sub>7</sub> | a<sub>71</sub> | a<sub>72</sub> | a<sub>73</sub> | a<sub>74</sub> | a<sub>75</sub> | a<sub>76</sub> | a<sub>77</sub> |
其中，aij表示ai与aj对生成方案影响之比，i＝1,2,...,7，j＝1,2,...,7，满足
aij＞0，尽可能满足aij·ajk＝aik，ak为用户所确定的第k个指标权重，k＝1,2,...,7；
步骤S313：检验一致性，检验公式为
RI通过查表获知RI＝1.32，CI为一致性指标，且
n为通过各区段的线路数，其中，将矩阵z按列归一化得到z'，利用算数平均法计算主观权重值W1，计算公式为
接着计算zW1，求取λmax，
λmax为最大特征值，z为判断矩阵；
步骤S314：当CR＜0.10时，认为根据用户偏好程度估算出的判断矩阵的一致性是可以接受的；若一致性比例CR＞0.1，系统排出判断矩阵中矛盾点由用户进一步确定两者重要程度，重新构造判断矩阵；
计算各指标客观权重值的具体步骤为：
步骤S321：根据实际数据，计算目标层O、准则层C以及方案层P中各元素的熵值Ej得到相应的权重值Wi 2，i＝1,2,...,7，其中，Ei越小其权重值Wi 2越大，反之权重值Wi 2越小；
步骤S322：利用熵值Ei计算相应的客观权重值Wi 2，得到最终的客观权重值xi为：
| W<sub>1</sub><sup>2</sup> | W<sub>2</sub><sup>2</sup> | W<sub>3</sub><sup>2</sup> | W<sub>4</sub><sup>2</sup> | W<sub>5</sub><sup>2</sup> | W<sub>6</sub><sup>2</sup> | W<sub>7</sub><sup>2</sup> |
| x<sub>1</sub> | x<sub>2</sub> | x<sub>3</sub> | x<sub>4</sub> | x<sub>5</sub> | x<sub>6</sub> | x<sub>7</sub> |
；
对获得的模型主观权重以及客观权重进行优化组合，运用线性加权法寻找最优组合，组合公式为Wi＝αiWi 1+(1-αi)Wi 2，其中，αi表示根据拟合方法得到的七个指标权重的主要线性系数，i＝1,2,...,7；
作为本发明的进一步优选，在步骤S311中，基础指标为无障碍设施覆盖程度以及志愿者服务响应时间，附加指标为经济性、安全性、可达性、舒适性以及迅速性；
其中，无障碍设施覆盖程度为
志愿者服务响应时间a2＝t1-t2(min)，t1表示志愿者接受用户志愿请求的时间；t2表示用户发布志愿请求的时间；
经济性包括交通费率、套餐出行，其中，交通费率指在两地间每单位出行里程的用度；
安全性包括行车事故率、车辆安全指数、财产损失率，其中，车辆安全指数主要对一些安全配置的情况进行评估；
舒适性包括座位舒适程度、乘车环境舒适程度、车辆满载率、车速变化，其中，乘车环境舒适程度包括公共卫生服务水平、车内拥挤、通风状况以及车内噪声状况；
迅速性包括车辆响应时间、车辆运行速度以及出行时耗；
作为本发明的进一步优选，步骤S4中，区块链系统根据用户提交的出行信息生成备选出行方案，计算方案层对准则层的层次单排序，结合上述步骤计算所得的准则层对总目标的排序得出层级总排序，最后进行一致性检验，给用户推送排序靠前的出行方案；
作为本发明的进一步优选，步骤S6中，由于用户在出行过程中会受随机因素影响，因此需根据实时线路信息、作为空闲度等优化剩余行程路线；构造基于用户满意度的路径优化模型如下线性整数规划模型：
目标函数：
目标函数maxY表示残疾人用户出行的无障碍设施覆盖率、志愿者服务响应时间、安全性、舒适性指标达到最大；目标函数minU表示残疾人用户出行的步行距离、经济性、迅速性指标值达到最小，通过综合两个目标函数保证用户满意度的最大化；
其中，模型符号说明及决策变量定义为：
m：用户出行过程中的区段个数；
n：通过各区段的线路数；
ak：某用户所确定的第k个指标权重，分别为k＝1时的无障碍设施覆盖率、k＝2时的志愿者服务响应时间、k＝3时的经济性、k＝4时的迅速性、k＝5时的安全性、k＝6时的可达性以及k＝7时的舒适性；
Tij：通过第i区段的第j条路线的无障碍设施覆盖率；
Sij：第i区段的第j条路线内志愿者服务响应时间；
Pij：表示第i区段中的j线路承担的里程数；
Qij：表示第i区段中的j线路的交通费率；
dij：通过第i区段的第j条路线需步行的直线距离：
Fij：第i区段中的j线路的车辆运行时耗；
Wij：通过第i区段的第j条路线的车辆安全指数，车辆安全系数主要指对一些安全配置的情况进行评估后得到的数值；
Uij:通过第i区段的第j条路线的乘车环境舒适程度；
Eij：表示第i区段中的j线路用户出行费用消耗最大值；
fi：表示第i区段中的j线路用户所能承受的最低出行时耗；
ui：表示第i区段中的j线路用户所能承受的最低出行舒适度；
决策变量：
模型的约束条件包括
其中，约束条件(1)表示所选择的路线无障碍设施覆盖率大于或等于80％，约束条件(2)表示所选择的路线等待志愿者服务响应时间小于或等于1小时，约束条件(3)表示所选择的路线所服务的用户的出行费用消耗量未超过该用户所能承受的最大经济能力，约束条件(4)表示所选择的路线所服务的用户的出行时耗未超过该用户所能承受的最大出行时耗，约束条件(5)表示所选择的路线所服务的用户的乘车舒适度不能低于该用户所能承受的最低舒适度，约束条件(6)表示所选择的路线需要用户步行的距离小于或等于0.5千米，约束条件(7)表示每个区段只能选择一条线路；
作为本发明的进一步优选，志愿者包括三种情况，在出行前为家庭、社区、街道、残联、基金会、退休人员以及好友，在出行中为公共交通工作人员以及周围乘客，在出行后为家庭、社区、街道、残联、基金会、退休人员、好友以及目的地接应人；
步骤S5中用户在选择服务方式时，对视力障碍者还包括语音帮助以及人工帮助，同时帮助时自动询问是否携带导盲犬；
一种用于区块链的残疾人定制公共交通出行方法的系统，包括用户服务层、数据来源层以及系统应用层，用户服务层包括用户需求、出行方法选择、支付以及意见反馈，数据来源层包含大数据信息，具体的为用户基础数据、无障碍设施数据、物联网数据以及一体化售票数据，系统应用层匹配用户服务层的需求，提供支持。
通过以上技术方案，相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过设立志愿者服务机制，针对残疾人用户出行轨迹以及每次出行的需求给予协助，通过引导提高用户对公共交通的熟悉度以及无障碍设施的利用率；
2、本发明实现动态出行方案的调整，并建立完整出行链信息提醒体系；
3、本发明形成一套完整的动态残疾人出行方案，有效改善残疾人参与交通出行的低频现状，为残疾人参与各项交通活动提供支持与保障；
4、本发明在保障残疾人出行安全性的基础上提高其出行幸福指数。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明提供的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法的流程图；
图2是本发明提供的残疾人出行全过程的定制服务图；
图3是本发明提供的系统框架示意图；
图4是本发明提供的账户关联略图；
图5是本发明提供的账户关联示意图；
图6是本发明提供的基础指标以及附加指标示意图；
图7是本发明提供的预测用户出行方案的层次结构模型示意图。
具体实施方式
如背景技术中阐述的，针对残疾人出行的现状及需求，除了提供其相关的出行服务，也应考虑到残疾人群的出行幸福指数，充分利用现有公共资源，基于此，本申请提供了一种基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，这里首先要阐述一下本申请采用基于区块链的原因，从科技层面来看，区块链涉及数学、密码学、互联网和计算机编程等很多科学技术问题；从应用视角来看，简单来说，区块链是一个分布式的共享账本和数据库，具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点；这些特点保证了区块链的“诚实”与“透明”，为区块链创造信任奠定基础；而区块链丰富的应用场景，基本上都基于区块链能够解决信息不对称问题，实现多个主体之间的协作信任与一致行动。简而言之，本申请采用区块链，就是为了解决特殊人群，如残疾人群需要及时准确的获知回应，给予相关出行帮助。
本申请提供的定制公共交通出行方法，主要是如图1所示，首先需要用户将其出行需求及所选服务方式发布到系统中，由系统共享用户的出行计划，通过系统内设的预测指标体系对用户的出行计划提供备选出行方案，同时系统可以根据用户需求的变化，动态调整预测指标体系的权重，及时推荐给出行用户最优的出行方案；出行过程中根据路况实时数据信息，动态调整优化后续行程的出行方案，供用户进行二次优化选择，并针对于用户的特定需求推出定制服务；出行完成后用户进行一体化支付，并邀请用户反馈出行体验以供改进系统预测方案和服务。
接下来对本申请提供的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法做具体陈述，具体包括以下步骤：
步骤S1：采集用户信息，在匹配运营平台注册用户账号，将用户账号录入区块链中，对用户群体中的残疾人进行标注；这里采集的信息包括姓名、残疾鉴定等级、身份证号、年龄、手机号、家庭结构、收入水平等，并且在使用者录入信息时，需要录入残疾证照片；在验证用户的身份后，系统为用户在各大运营平台注册账号。
为了匹配满足用户的需求，区块链系统提前收集残疾人用户出行习惯，收集的内容主要包括用户出行目的、出行时间、出行范围分布以及对公共交通工具的偏好程度，其中用户对公共交通工具的偏好程度包括出行时间、换乘次数、换乘距离、步行距离、出行成本以及出行舒适度，以上述调查所得数据为基础，充分考虑用户心理和身体因素个性化进行最优推荐。
当然在这之间，将残疾用户的账号与其亲属、好友等账号进行绑定(图4所示)，以残疾人亲属的账号为中心，向下单向绑定残疾人和出行过程中志愿服务者的账号，建立小型定制出行监管系统，账号中心可以通过定位共享，实时查看关联用户的出行状况、已产生的出行计划以及志愿者所提供的帮助等，以便增强残疾人的出行安全感；在关联用户发布共享要求到出行结束期间，系统会分时段(选择出行计划、开始本次出行、换乘前后、结束本次出行)向中心账号推送其残疾人的出行信息，以便提高残疾人出行的安全性。在安全出行方面，可以随时查看用户的出行位置、乘坐交通工具的信息，为了进一步保障残疾人的安全出行，提高其出行舒适度，本申请引入了志愿者的概念，志愿者服务情况如图2所示，其可以引导协助残疾人在外出行情况。
步骤S2：用户出行前，在区块链系统中提出需求，系统广播用户需求以及共享出行计划；
步骤S3：通过系统分享的用户需求，结合公共交通车辆位置信息及道路状态信息(区块链系统分享用户需求后，利用的大数据为物联网提供的实时道路路况信息、无障碍设施覆盖情况、志愿者响应时间、线网基础数据、票务数据以及天气信息，与收集到的用户信息进行结合)，利用大数据(大数据为物联网提供的实时道路路况信息、无障碍设施覆盖情况、志愿者响应时间、线网基础数据、票务数据以及天气信息，与收集到的用户信息进行结合)进行综合分析和权重计算，对多种出行方法进行综合排序，将出行方法推送至用户处，其中，利用大数据进行权重计算时，首先利用层次分析法计算针对不同用户的各指标主观权重值，接着利用实际数据通过熵权法计算各指标的客观权重值，最后利用线性加权法计算得出最优权重值，即为针对残疾人用户提出的定制化出行系统指标权重；
在本步骤中，首先利用层次分析法计算针对不同用户的各指标主观权重值的具体步骤为：
步骤S311：建立层次结构模型，所述的层次结构模型如图7所示包括三层，分别为目标层O、准则层C以及方案层P，其中，目标层O为用户选择的出行路线，方案层P为推送的多种出行方法，准则层包括七个指标ak，k＝1，2,3,4,5,6,7，分别为无障碍设施覆盖程度a1、志愿者服务响应时间a2、经济性a3、安全性a4、可达性a5、舒适性a6、迅速性a7；
步骤S312：根据用户出行偏好程度构造判断矩阵z：
| z | a<sub>1</sub> | a<sub>2</sub> | a<sub>3</sub> | a<sub>4</sub> | a<sub>5</sub> | a<sub>6</sub> | a<sub>7</sub> |
| a<sub>1</sub> | a<sub>11</sub> | a<sub>12</sub> | a<sub>13</sub> | a<sub>14</sub> | a<sub>15</sub> | a<sub>16</sub> | a<sub>17</sub> |
| a<sub>2</sub> | a<sub>21</sub> | a<sub>22</sub> | a<sub>23</sub> | a<sub>24</sub> | a<sub>25</sub> | a<sub>26</sub> | a<sub>27</sub> |
| a<sub>3</sub> | a<sub>31</sub> | a<sub>32</sub> | a<sub>33</sub> | a<sub>34</sub> | a<sub>35</sub> | a<sub>36</sub> | a<sub>37</sub> |
| a<sub>4</sub> | a<sub>41</sub> | a<sub>42</sub> | a<sub>43</sub> | a<sub>44</sub> | a<sub>45</sub> | a<sub>46</sub> | a<sub>47</sub> |
| a<sub>5</sub> | a<sub>51</sub> | a<sub>52</sub> | a<sub>53</sub> | a<sub>54</sub> | a<sub>55</sub> | a<sub>56</sub> | a<sub>57</sub> |
| a<sub>6</sub> | a<sub>61</sub> | a<sub>62</sub> | a<sub>63</sub> | a<sub>64</sub> | a<sub>65</sub> | a<sub>66</sub> | a<sub>67</sub> |
| a<sub>7</sub> | a<sub>71</sub> | a<sub>72</sub> | a<sub>73</sub> | a<sub>74</sub> | a<sub>75</sub> | a<sub>76</sub> | a<sub>77</sub> |
其中，aij表示ai与aj对生成方案影响之比，i＝1,2,...,7，j＝1,2,...,7，满足
aij＞0，尽可能满足aij·ajk＝aik，ak为用户所确定的第k个指标权重，k＝1,2,...,7；
图6所示，上述准则层给出的七个指标可以分为基础指标以及附加指标，其中基础指标为无障碍设施覆盖程度以及志愿者服务响应时间，附加指标为经济性、安全性、可达性、舒适性以及迅速性；
其中，无障碍设施覆盖程度为
志愿者服务响应时间a2＝t1-t2(min)，t1表示志愿者接受用户志愿请求的时间；t2表示用户发布志愿请求的时间；
经济性包括交通费率、套餐出行，其中，交通费率指在两地间每单位出行里程的用度；
安全性包括行车事故率、车辆安全指数、财产损失率，其中，车辆安全指数主要对一些安全配置的情况进行评估；
舒适性包括座位舒适程度、乘车环境舒适程度、车辆满载率、车速变化，其中，乘车环境舒适程度包括公共卫生服务水平、车内拥挤、通风状况以及车内噪声状况；
迅速性包括车辆响应时间、车辆运行速度以及出行时耗。
步骤S313：检验一致性，检验公式为
RI通过查表获知RI＝1.32，CI为一致性指标，且
n为通过各区段的线路数，其中，将矩阵z按列归一化得到z'，利用算数平均法计算主观权重值W1，计算公式为
接着计算zW1，求取λmax，
λmax为最大特征值，z为判断矩阵；
步骤S314：当CR＜0.10时，认为根据用户偏好程度估算出的判断矩阵的一致性是可以接受的；若一致性比例CR＞0.1，系统排出判断矩阵中矛盾点由用户进一步确定两者重要程度，重新构造判断矩阵；
计算各指标客观权重值的具体步骤为：
步骤S321：根据实际数据，计算目标层O、准则层C以及方案层P中各元素的熵值Ej得到相应的权重值Wi 2，i＝1,2,...,7，其中，Ei越小其权重值Wi 2越大，反之权重值Wi 2越小；
步骤S322：利用熵值Ei计算相应的客观权重值Wi 2，得到最终的客观权重值xi为：
| W<sub>1</sub><sup>2</sup> | W<sub>2</sub><sup>2</sup> | W<sub>3</sub><sup>2</sup> | W<sub>4</sub><sup>2</sup> | W<sub>5</sub><sup>2</sup> | W<sub>6</sub><sup>2</sup> | W<sub>7</sub><sup>2</sup> |
| x<sub>1</sub> | x<sub>2</sub> | x<sub>3</sub> | x<sub>4</sub> | x<sub>5</sub> | x<sub>6</sub> | x<sub>7</sub> |
；
对获得的模型主观权重以及客观权重进行优化组合，运用线性加权法寻找最优组合，组合公式为Wi＝αiWi 1+(1-αi)Wi 2，其中，αi表示根据拟合方法得到的七个指标权重的主要线性系数，i＝1,2,...,7。
步骤S4：区块链系统根据用户提交的出行信息生成备选出行方案，计算方案层对准则层的层次单排序，结合上述步骤计算所得的准则层对总目标的排序得出层级总排序，最后进行一致性检验，给用户推送排序靠前的出行方案，用户对步骤S3中位于综合排序首位的出行方法进行选择预定，区块链系统建立完善的出行链信息，提醒用户相关行程安排；若用户未选择，则继续对步骤S3中综合排序的出行方法进行预定选择；
当用户预定行程后，系统会建立完善的出行链信息提醒体系，根据用户行程安排，为用户提供出行前、中、后的服务信息提醒，同时为保障残疾人的平安出行，在换乘前(通常取5min步行距离，即约400m半径范围内)系统会自动提示服务台的位置，并给予安全出行提示；且对于出行中更新的公交信息，通过相关信息发布媒介给予特别提醒；推送出行路径周边商业区、公园、酒店、餐饮、医院及其他用户常关注的地点信息，以便用户可通过自身需求提前预定酒店等。
步骤S5：提醒用户选择服务方式，提供志愿者服务，包括专人陪伴式服务以及专人半陪伴式服务；也可以选择协助方式，包括语音帮助以及人工帮助，对视力障碍者，后台也会自动询问“是否携带导盲犬”，然后特别提醒其出行过程中的驾驶员，防止出现导盲犬被限制同乘的情况，志愿者协助系统既保障残疾人出行的安全，又提高残疾人无障碍设施的利用率以及其出行的幸福指数。
步骤S6：追踪公共交通车辆位置信息及道路状态信息，利用短时交通流预测技术，及时调整出行推送路线并推送给用户；用户在进行接驳换乘时，区块链系统向用户推送待接驳公共交通车辆的信息，用户选择接收推送出行方案或更改出行方案，以保障用户拥有绝对自主权；
这里涉及一个动态调节问题，这是由于用户在出行过程中会受随机因素影响，因此需根据实时线路信息、作为空闲度等优化剩余行程路线；构造基于用户满意度的路径优化模型如下线性整数规划模型：
目标函数：
目标函数maxY表示残疾人用户出行的无障碍设施覆盖率、志愿者服务响应时间、安全性、舒适性指标达到最大；目标函数minU表示残疾人用户出行的步行距离、经济性、迅速性指标值达到最小，通过综合两个目标函数保证用户满意度的最大化；
其中，模型符号说明及决策变量定义为：
m：用户出行过程中的区段个数；
n：通过各区段的线路数；
ak：某用户所确定的第k个指标权重，分别为k＝1时的无障碍设施覆盖率、k＝2时的志愿者服务响应时间、k＝3时的经济性、k＝4时的迅速性、k＝5时的安全性、k＝6时的可达性以及k＝7时的舒适性；
Tij：通过第i区段的第j条路线的无障碍设施覆盖率；
Sij：第i区段的第j条路线内志愿者服务响应时间；
Pij：表示第i区段中的j线路承担的里程数；
Qij：表示第i区段中的j线路的交通费率；
dij：通过第i区段的第j条路线需步行的直线距离：
Fij：第i区段中的j线路的车辆运行时耗；
Wij：通过第i区段的第j条路线的车辆安全指数，车辆安全系数主要指对一些安全配置的情况进行评估后得到的数值；
Uij:通过第i区段的第j条路线的乘车环境舒适程度；
Eij：表示第i区段中的j线路用户出行费用消耗最大值；
fi：表示第i区段中的j线路用户所能承受的最低出行时耗；
ui：表示第i区段中的j线路用户所能承受的最低出行舒适度；
决策变量：
模型的约束条件包括
其中，约束条件(1)表示所选择的路线无障碍设施覆盖率大于或等于80％，约束条件(2)表示所选择的路线等待志愿者服务响应时间小于或等于1小时，约束条件(3)表示所选择的路线所服务的用户的出行费用消耗量未超过该用户所能承受的最大经济能力，约束条件(4)表示所选择的路线所服务的用户的出行时耗未超过该用户所能承受的最大出行时耗，约束条件(5)表示所选择的路线所服务的用户的乘车舒适度不能低于该用户所能承受的最低舒适度，约束条件(6)表示所选择的路线需要用户步行的距离小于或等于0.5千米，约束条件(7)表示每个区段只能选择一条线路。
步骤S7：用户根据确定的出行方案实施，区块链系统进行乘车费用计算，向用户推送，用户进行支付；本申请中采用的是一体化支付方式，利用统一Maas云平台的不同支付账号，提供建立在银联卡背景下的电子支付，设置微信、支付宝、银行卡等多种支付平台的接口，可为用户提供套餐支付和提前月付、现支现付三种方式，通过购买一站式出行套票、周票、月票等套餐，使不同用户能按需选择支付方式，用户上车后需通过扫描二维码等方式进行后台出行记录，在选择套餐支付时，系统需调用用户之前乘坐交通方式的乘车交易信息，并结合当前乘车信息，利用预先写入区块链的智能合约计算当前乘坐费用，从而在完成本次出行后进行一体化扣款操作。
步骤S8：用户在完成本次出行计划后，建立对服务商的运行服务评价体系，通过线上建立平台与用户互动的渠道，让用户对于票价、换乘指引、出行服务舒适度、线路协调度、志愿者响应等方面进行反馈，其中反馈方式包含发评价、打分、留言、投诉等，用户可以通过投诉渠道投诉交通服务商，系统协调双方关系，以便提升服务质量；通过用户共享的出行计划及反馈信息，也可为其他用户提供出行建议；此外，由后台对反馈的信息进行大数据统计与分析，从而更新预测路径时所需权重，以便为将来出行方案的推送进行有向选择。
关于本申请的一个创新点，就是志愿者，如图5所示，志愿者包括三种情况，在出行前为家庭、社区、街道、残联、基金会、退休人员以及好友，在出行中为公共交通工作人员以及周围乘客，在出行后为家庭、社区、街道、残联、基金会、退休人员、好友以及目的地接应人；同时将这些志愿者进行了联动，如对公交工作者实行服务联动机制，即各岗位负责各自工作范围内的定制服务，通过合作与相互协调，完成全程服务。首先，在提供无障碍服务的过程中，衔接区域之间要形成整体、系统、规范的服务线，保证残疾人从出行开始到结束全程接受工作人员全面的无障碍服务，例如：入站口的工作人员提供帮扶服务，通过对讲机与其他相应岗位的工作人员联系，帮助其后续行至候车站台。
另外需要阐述的是，本申请强调一个定制服务，针对残疾人制定的定制服务还包括以下内容：第一，后台通过定时询问乘客是否需要帮助，以及是要需要呼救，以提高残疾人出行的安全性和幸福指数。
第二，定制服务分为长期、短期、一次三种类型，短期和一次这两类定制服务的使用人群，主要适用于除残疾人外的由于意外受伤导致行动不便的人群。
第三，每类残疾人的出行需求都不同，肢体残疾人的主要困难是行动不便，他们对无障碍设施需求高，有的可以独立行走，有的则需要别人帮助才能行走，所以对这类人群的定制服务主要在行动上给予无障碍关怀，比如：在无障碍设施需求方面主要对无障碍出入口通道、垂直电梯或自动扶梯、无障碍车厢等需求较大，同时要避免站外换乘，选择站内换乘(有垂直电梯、自动扶梯等)。在选择路径方面，在路径满足无障碍设施齐全的情况下，可通过乘车时间、换乘次数等参数进行优化路径。
第四，视力残疾人判断周围环境主要依靠听觉器官，与行动障碍者对无障碍设施的偏重不同，视觉障碍者更依赖于盲道、盲文、他人协助、导盲犬、垂直电梯、自动扶梯等。所以定制服务主要在于提供语音指引，例如在出行过程中通过广播、手机语音提示等方式对车辆运行信息进行公告，从而使残疾人对公交车辆运行情况做出相应的反应；在选择路径方面，无障碍设施不齐全时可通过志愿者、周围好心人帮助引导出行。
第五，针对其出行路线，提前准备一些辅助设置，特别是对于一些正在试用期的残疾人辅助设施，可以询问残疾人是否愿意在出行过程中使用，并在后续给予反馈意见。通过此项措施增加残疾人的生活参与感，促进残疾人与普通人之间的沟通，提高他们的出行幸福指数。
第六，无障碍设施的可视化：除提供公交线路具体走向、中途换乘、运行时间等基本信息外，系统需要特别提醒途中无障碍设施的具体地理位置，如无障碍通道的出入口、无障碍垂直电梯、无障碍升降平台、无障碍厕所、轮椅坡道、盲道、低位服务设施等，通过地图和图标的形式，用户能很方便地获得即时信息。
上述阐述，可以总结出本申请用于区块链的残疾人定制公共交通出行方法的系统，如图3所示，包括用户服务层、数据来源层以及系统应用层，用户服务层包括用户需求、出行方法选择、支付以及意见反馈，数据来源层包含大数据信息，具体的为用户基础数据、无障碍设施数据、物联网数据以及一体化售票数据，系统应用层匹配用户服务层的需求，提供支持，包括线路查询以及规划系统、结算系统、可视化、终端服务系统以及客服管理系统。
综上，本申请提供的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法及系统，能通过志愿者动态协助的方式，在保障安全出行的基础上，提升视力残疾人、肢体残疾人的出行幸福度，提高残疾人专用设施的利用率。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本申请中所述的“和/或”的含义指的是各自单独存在或两者同时存在的情况均包括在内。
本申请中所述的“连接”的含义可以是部件之间的直接连接也可以是部件间通过其它部件的间接连接。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (10)
1.一种基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
步骤S1：采集用户信息，在匹配运营平台注册用户账号，将用户账号录入区块链中，对用户群体中的残疾人进行标注；
步骤S2：用户出行前，在区块链系统中提出需求，系统广播用户需求以及共享出行计划；
步骤S3：通过系统分享的用户需求，结合公共交通车辆位置信息及道路状态信息，利用大数据进行综合分析和权重计算，对多种出行方法进行综合排序，将出行方法推送至用户处，其中，利用大数据进行权重计算时，首先利用层次分析法计算针对不同用户的各指标主观权重值，接着利用实际数据通过熵权法计算各指标的客观权重值，最后利用线性加权法计算得出最优权重值，即为针对残疾人用户提出的定制化出行系统指标权重；
步骤S4：用户对步骤S3中位于综合排序首位的出行方法进行选择预定，区块链系统建立完善的出行链信息，提醒用户相关行程安排；若用户未选择，则继续对步骤S3中综合排序的出行方法进行预定选择；
步骤S5：提醒用户选择服务方式，提供志愿者服务，包括专人陪伴式服务以及专人半陪伴式服务；
步骤S6：追踪公共交通车辆位置信息及道路状态信息，利用短时交通流预测技术，及时调整出行推送路线并推送给用户；用户在进行接驳换乘时，区块链系统向用户推送待接驳公共交通车辆的信息，用户选择接收推送出行方案或更改出行方案；
步骤S7：用户根据确定的出行方案实施，区块链系统进行乘车费用计算，向用户推送，用户进行支付；
步骤S8：完成出行后，用户向区块链系统反馈评价信息，区块链系统对反馈的信息进行大数据统计与分析，更新出行方法。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，其特征在于：将用户账号录入区块链系统后，同时将用户账号绑定其亲属以及好友账号；
区块链系统提前收集残疾人用户出行习惯，收集的内容主要包括用户出行目的、出行时间、出行范围分布以及对公共交通工具的偏好程度，其中用户对公共交通工具的偏好程度包括出行时间、换乘次数、换乘距离、步行距离、出行成本以及出行舒适度。
3.根据权利要求2所述的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，其特征在于：步骤S1中，采集用户信息包括用户的姓名、残疾鉴定等级、身份证号、年龄、联系方式以及家庭结构。
4.根据权利要求3所述的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，其特征在于：步骤S3中，区块链系统分享用户需求后，利用的大数据为物联网提供的实时道路路况信息、无障碍设施覆盖情况、志愿者响应时间、线网基础数据、票务数据以及天气信息，与收集到的用户信息进行结合。
5.根据权利要求4所述的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，其特征在于：利用层次分析法计算针对不同用户的各指标主观权重值的具体步骤为：
步骤S311：建立层次结构模型，所述的层次结构模型包括三类，分别为目标层O、准则层C以及方案层P，其中，目标层O为用户选择的出行路线，方案层P为推送的多种出行方法，准则层包括七个指标ak，k＝1，2,3,4,5,6,7，分别为无障碍设施覆盖程度a1、志愿者服务响应时间a2、经济性a3、安全性a4、可达性a5、舒适性a6、迅速性a7；
步骤S312：根据用户出行偏好程度构造判断矩阵z：
其中，aij表示ai与aj对生成方案影响之比，i＝1,2,...,7，j＝1,2,...,7，满足
尽可能满足aij·ajk＝aik，ak为用户所确定的第k个指标权重，k＝1,2,...,7；
步骤S313：检验一致性，检验公式为
RI通过查表获知RI＝1.32，CI为一致性指标，且
n为通过各区段的线路数，其中，将矩阵z按列归一化得到z'，利用算数平均法计算主观权重值W1，计算公式为
接着计算zW1，求取λmax，
λmax为最大特征值，z为判断矩阵；
步骤S314：当CR＜0.10时，认为根据用户偏好程度估算出的判断矩阵的一致性是可以接受的；若一致性比例CR＞0.1，系统排出判断矩阵中矛盾点由用户进一步确定两者重要程度，重新构造判断矩阵；
计算各指标客观权重值的具体步骤为：
步骤S321：根据实际数据，计算目标层O、准则层C以及方案层P中各元素的熵值Ej得到相应的权重值Wi 2，i＝1,2,...,7，其中，Ei越小其权重值Wi 2越大，反之权重值Wi 2越小；
步骤S322：利用熵值Ei计算相应的客观权重值Wi 2，得到最终的客观权重值xi为：
；
对获得的模型主观权重以及客观权重进行优化组合，运用线性加权法寻找最优组合，组合公式为Wi＝αiWi 1+(1-αi)Wi 2，其中，αi表示根据拟合方法得到的七个指标权重的主要线性系数，i＝1,2,...,7。
6.根据权利要求5所述的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，其特征在于：在步骤S311中，基础指标为无障碍设施覆盖程度以及志愿者服务响应时间，附加指标为经济性、安全性、可达性、舒适性以及迅速性；
其中，无障碍设施覆盖程度为
志愿者服务响应时间a2＝t1-t2(min)，t1表示志愿者接受用户志愿请求的时间；t2表示用户发布志愿请求的时间；
经济性包括交通费率、套餐出行，其中，交通费率指在两地间每单位出行里程的用度；
安全性包括行车事故率、车辆安全指数、财产损失率，其中，车辆安全指数主要对一些安全配置的情况进行评估；
舒适性包括座位舒适程度、乘车环境舒适程度、车辆满载率、车速变化，其中，乘车环境舒适程度包括公共卫生服务水平、车内拥挤、通风状况以及车内噪声状况；
迅速性包括车辆响应时间、车辆运行速度以及出行时耗。
7.根据权利要求6所述的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，其特征在于：步骤S4中，区块链系统根据用户提交的出行信息生成备选出行方案，计算方案层对准则层的层次单排序，结合上述步骤计算所得的准则层对总目标的排序得出层级总排序，最后进行一致性检验，给用户推送排序靠前的出行方案。
8.根据权利要求7所述的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，其特征在于：步骤S6中，由于用户在出行过程中会受随机因素影响，因此需根据实时线路信息、作为空闲度等优化剩余行程路线；构造基于用户满意度的路径优化模型如下线性整数规划模型：
目标函数：
目标函数maxY表示残疾人用户出行的无障碍设施覆盖率、志愿者服务响应时间、安全性、舒适性指标达到最大；目标函数minU表示残疾人用户出行的步行距离、经济性、迅速性指标值达到最小，通过综合两个目标函数保证用户满意度的最大化；
其中，模型符号说明及决策变量定义为：
m：用户出行过程中的区段个数；
n：通过各区段的线路数；
ak：某用户所确定的第k个指标权重，分别为k＝1时的无障碍设施覆盖率、k＝2时的志愿者服务响应时间、k＝3时的经济性、k＝4时的迅速性、k＝5时的安全性、k＝6时的可达性以及k＝7时的舒适性；
Tij：通过第i区段的第j条路线的无障碍设施覆盖率；
Sij：第i区段的第j条路线内志愿者服务响应时间；
Pij：表示第i区段中的j线路承担的里程数；
Qij：表示第i区段中的j线路的交通费率；
dij：通过第i区段的第j条路线需步行的直线距离：
Fij：第i区段中的j线路的车辆运行时耗；
Wij：通过第i区段的第j条路线的车辆安全指数，车辆安全系数主要指对一些安全配置的情况进行评估后得到的数值；
Uij:通过第i区段的第j条路线的乘车环境舒适程度；
Eij：表示第i区段中的j线路用户出行费用消耗最大值；
fi：表示第i区段中的j线路用户所能承受的最低出行时耗；
ui：表示第i区段中的j线路用户所能承受的最低出行舒适度；
决策变量：
模型的约束条件包括
其中，约束条件(1)表示所选择的路线无障碍设施覆盖率大于或等于80％，约束条件(2)表示所选择的路线等待志愿者服务响应时间小于或等于1小时，约束条件(3)表示所选择的路线所服务的用户的出行费用消耗量未超过该用户所能承受的最大经济能力，约束条件(4)表示所选择的路线所服务的用户的出行时耗未超过该用户所能承受的最大出行时耗，约束条件(5)表示所选择的路线所服务的用户的乘车舒适度不能低于该用户所能承受的最低舒适度，约束条件(6)表示所选择的路线需要用户步行的距离小于或等于0.5千米，约束条件(7)表示每个区段只能选择一条线路。
9.根据权利要求8所述的基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法，其特征在于：志愿者包括三种情况，在出行前为家庭、社区、街道、残联、基金会、退休人员以及好友，在出行中为公共交通工作人员以及周围乘客，在出行后为家庭、社区、街道、残联、基金会、退休人员、好友以及目的地接应人；
步骤S5中用户在选择服务方式时，对视力障碍者还包括语音帮助以及人工帮助，同时帮助时自动询问是否携带导盲犬。
10.一种用于区块链的残疾人定制公共交通出行方法的系统，其特征在于：包括用户服务层、数据来源层以及系统应用层，用户服务层包括用户需求、出行方法选择、支付以及意见反馈，数据来源层包含大数据信息，具体的为用户基础数据、无障碍设施数据、物联网数据以及一体化售票数据，系统应用层匹配用户服务层的需求，提供支持。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210458597.9A CN114693494A (zh) | 2022-04-24 | 2022-04-24 | 一种基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202210458597.9A CN114693494A (zh) | 2022-04-24 | 2022-04-24 | 一种基于区块链的残疾人定制公共交通出行方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114693494A true CN114693494A (zh) | 2022-07-01 |
Family
ID=82144207
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114693494A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115565277A (zh) * | 2022-08-24 | 2023-01-03 | 杭州华卓信息科技有限公司 | 一种基于区块链的电子陪护证管理方法、装置及存储介质 |
| CN116431923A (zh) * | 2023-04-24 | 2023-07-14 | 浪潮智慧科技有限公司 | 一种针对城市道路的交通出行预测方法、设备及介质 |
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- 2022-04-24 CN CN202210458597.9A patent/CN114693494A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115565277A (zh) * | 2022-08-24 | 2023-01-03 | 杭州华卓信息科技有限公司 | 一种基于区块链的电子陪护证管理方法、装置及存储介质 |
| CN115565277B (zh) * | 2022-08-24 | 2023-07-25 | 杭州华卓信息科技有限公司 | 一种基于区块链的电子陪护证管理方法、装置及存储介质 |
| CN116431923A (zh) * | 2023-04-24 | 2023-07-14 | 浪潮智慧科技有限公司 | 一种针对城市道路的交通出行预测方法、设备及介质 |
| CN116431923B (zh) * | 2023-04-24 | 2024-02-02 | 浪潮智慧科技有限公司 | 一种针对城市道路的交通出行预测方法、设备及介质 |
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