CN117669851A - 面向公交线网优化的在线决策支持系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种面向公交线网优化的在线决策支持系统,包括输入模块和分析模块,输入模块用于接收输入的当前待优化线路;分析模块用于对当前待优化线路进行分析以获得线路效益预测,线路效益预测包括对线路日均客流的预测、对线路客流转化率的预测、对最高断面客流的预测、对线路周转率的预测、对当前待优化线路的线路输入的预测、对当前待优化线路与另外途经线路之间重复度的预测和对途径当前优化线路的沿途站点的另外途经线路的客流量的影响的预测。本发明的预测类型最终的预测结果能够通过报告模块报告给用户,以帮助用户进行在线决策,从而能够精准、高效、快捷的支持公交线网优化方案的顺利制定,进而使得公交线网的编制效率比以往大大提升。
Description
技术领域
本发明涉及公交线网优化技术领域,特别涉及一种面向公交线网优化的在线决策支持系统。
背景技术
作为城市建设的重要方面,城市公共交通的发展将影响城市政治、经济、社会甚至文化等诸多方面的发展。随着我国城镇化建设进程的加快以及居民生活水平的提高,居民的公共交通出行需求呈现多样化的特征,居民的出行结构也呈现多元化的特点。在这种情况下,如何充分利用线路、场站、车辆、道路等条件,使城市公共交通系统能够以尽可能低的成本、高效运送公交乘客,获取最大的社会效益、经济效益和环境效益,是公交发展面临的首要问题。
而现有技术中,对公交线网的优化仍然是主要依靠人工经验和直觉,调研投入高,规划周期长,落地性差,而且缺少对公交线网优化后效益可能性的预测,从而使得现有的公交线网优化方案不能精准、快捷和高效的进行。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种面相公交线网优化的在线决策支持系统,其能够针对待优化的线路进行有效的线路效益预测,从而能够精准、高效、快捷的支持公交线网优化方案的顺利进行。
本发明公开了一种面向公交线网优化的在线决策支持系统,包括输入模块和分析模块,其中输入模块用于接收输入的当前待优化线路;当前待优化线路能够为当前新开线路、当前待调整的现有线路和/或当前待撤销的现有线路;分析模块用于对当前待优化线路进行分析以获得线路效益预测,线路效益预测至少包括对线路日均客流和线路客流转化率的预测。
具体地,分析模块至少包括线路日均客流预测模块、线路客流转化率预测模块和报告模块,其中线路日均客流预测模块用于对当前待优化线路上每一沿途站点的站点日均客流进行计算,并且将计算获得的站点日均客流相加,获得当前待优化线路的线路日均客流;线路客流转化率预测模块用于基于线路日均客流获得当前待优化线路的线路客流转化率;报告模块用于将经分析模块获得的线路日均客流和线路客流转化率报告给用户。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中当前待优化线路的沿途站点包括在所属待优化线路上的现有站点和/或新开站点;线路日均客流预测模块包括现有站点日均客流计算模块、新开站点日均客流计算模块和汇总模块,其中现有站点日均客流计算模块用于对每一现有站点在所属待优化线路上的站点日均客流进行计算,以获得每一现有站点的站点日均客流;新开站点日均客流计算模块用于对每一新开站点在所属待优化线路上的站点日均客流进行计算,以获得每一新开站点的站点日均客流;汇总模块用于将每一现有站点的站点日均客流和每一新开站点的站点日均客流进行相加,以获得当前待优化线路的线路日均客流。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中在线决策支持系统还包括数据获取模块,数据获取模块用于获取现有站点日均客流计算用参数和新开站点日均客流计算用参数;其中现有站点日均客流计算用参数包括现有站点在其所属所有线路上最近N天的平均客流、当前待优化线路的线路配车数和现有站点在其所属所有线路上的营运车数之和;其中新开站点日均客流计算用参数包括新开站点M米覆盖范围内的人口数、人口出行比例、机动化出行比例、公交分担率和在新开站点P米范围内现有站点最近N天的平均客流,其中P小于M。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中借助于现有站点日均客流计算模块,现有站点的站点日均客流通过当前待优化线路在现有站点的配车比例与现有站点在其所属所有线路上最近N天的平均客流相乘获得,其中当前待优化线路在现有站点的配车比例基于当前待优化线路的线路配车数与现有站点在其所属所有线路上的营运车数之和相比获得。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中借助于新开站点日均客流计算模块,新开站点的站点日均客流通过新开站点客流与在新开站点P米重合范围内现有站点最近N天的平均客流相减获得,其中新开站点客流基于新开站点M米覆盖范围内的人口数与人口出行比例、机动化出行比例和公交分担率相乘获得,其中在平原城市的条件下,P和M能够取值为500米,在山地城市下,P能够取值为300米,M能够取值为500米,此时P小于M。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中借助于线路客流转化率预测模块,线路客流转化率通过线路日均客流与当前待优化线路的沿途站点M米范围内覆盖人口数相比而获得。这里是通过所获线路日均总客流与线路沿途所覆盖总人口数考虑去重后的比值进行计算。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中线路效益预测还包括对最高断面客流的预测,其中断面客流为在线路同一方向上相邻两个沿途站点的总客流;分析模块还包括最高断面客流预测模块,其用于对当前待优化线路每一沿途站点的断面客流进行计算,并且将其中的最大值作为当前待优化线路的最高断面客流。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中借助于最高断面客流预测模块,每一沿途站点的断面客流计算方式为:当前站点上车客流与当前站点下车客流相减,然后与当前站点的前一站点的断面客流相加;如果当前站点为当前待优化线路的首站,则当前站点的断面客流为上车客流,如果当前站点为当前待优化线路的末站,则当前站点的断面客流为0。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中线路效益预测还包括对周转率的预测;分析模块还包括周转率计算模块,其基于线路日均客流和最高断面客流的比值获得当前待优化线路的周转率。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中线路效益预测还包括对当前待优化线路的线路收入的预测;分析模块还包括线路收入计算模块,其基于线路日均客流与线路票价的乘积获得当前待优化线路的线路收入。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中线路效益预测还包括对当前待优化线路与另外途经线路之间重复度的预测;分析模块还包括线路重复度计算模块,其基于当前待优化线路和另外途经线路之间的重合长度与另外途经线路的线路长度的比值获得重复度。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中线路效益预测还包括在当前待优化线路为当前待撤销的现有线路的情况下对该现有线路被撤销后其站点OD是否存在无其它线路覆盖以及无覆盖客流的预测;分析模块还包括OD站点无覆盖客流判断模块,其能够基于全部公交线路的所有站间OD对,对所选现有线路被撤销后其中某两个站点是否有其他线路覆盖的OD进行判断,如果所选现有线路被撤销后,其中某两个站点因为被撤销而没有其它线路覆盖的OD了,则其会在所选现有线路中展示所对应两站点的名称和原OD客流数据。
在根据本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统中,其中线路效益预测还包括当前待优化线路对另外途经线路客流量的影响的预测;分析模块还包括影响客流预测模块。
具体地,借助于影响客流预测模块,通过以下步骤获得新开线路对另外途经线路客流量的影响的预测:
计算新开线路上每个现有站点的单车客流,其通过相应现有站点的站点日均客流与在该现有站点所有途经线路总配车数的比值获得;
基于获得的现有站点的单车客流计算获得相应现有站点的客流变化量,其通过相应现有站点的单车客流与新开线路配车数的乘积获得;
基于获得的现有站点的客流变化量计算相应现有站点上每一另外途经线路在现有站点上受影响的客流,其通过相应现有站点的客流变化量与每一另外途经线路在所有另外途经线路中的配车占比的乘积获得;
将每一另外途经线路在新开线路上每一现有站点受影响的客流相加,得出每一另外途经线路最终受影响的客流。
在待优化线路是新开线路的情况下,其中的现有站点的客流变化量为被分走客流,在待优化线路是撤销线路的情况下,其中的现有站点的客流变化量为增加客流;在待优化线路是待调整的现有线路的情况下,当调整为减少站点时,则其中的现有站点的客流变化量为增加客流,当调整为增加站点时,则其中的现有站点的客流变化量为被分走客流。
有益效果:在本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统,其能够接受对当前待优化线路的输入,并且能够对当前待优化线路的线路效益进行分析和预测,从而能够精准、高效、快捷的支持公交线网优化方案的顺利制定,进而使得公交线网的编制效率比以往大大提升。
下面结合附图中所示的实施例以及附图标记详细公开本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统。
附图说明
图1示出了当前待优化线路为当前新开线路时的流程图。
图2示出了当前待优化线路为当前待调整线路时的流程图。
图3示出了当前待优化线路为当前待撤销线路时的流程图。
图4为本发明的系统在新开线路情况下的主页面展示图。
图5为本发明的系统在新开线路情况下接收新开线路输入信息后的页面展示图。
图6为本发明的系统在新开线路情况下对线路效益预测的分析页面展示图。
图7为本发明的系统在新开线路情况下的审批页面展示图。
图8为本发明的系统在调整线路和撤销线路情况下的主页面展示图。
图9为本发明的系统在调整线路和撤销线路情况下接收线路输入信息后的页面展示图。
图10为本发明系统在调整线路和撤销线路情况下的审批页面展示图。
具体实施方式
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、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,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。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明提供了一种面向公交线网优化的在线决策支持系统,其能够在用户编制公交线路时对所编制的公交线路的效益进行分析、评估和预测,以对用户所制定的公交线网优化方案的决策提供支持和帮助。本发明的在线决策支持系统能够基于或者融合入基于地理信息或者地图数据的公交大数据系统中进行利用,例如申请人的在前专利CN114996373B所公开的基于地理信息系统的公交大数据系统。当然,本领域技术人员也能够理解到的是,本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统也能够单独形成独立得系统,其所需数据能够基于现有技术进行获取,在此不再赘述。
在本发明的实施例中,本发明的面向公交线网优化的在线决策支持系统至少包括输入模块和分析模块,其中输入模块用于接收对当前待优化线路的输入,所谓输入是指用户将当前待优化线路的数据输入到本发明的在线决策支持系统中,其能够通过电子屏幕或者其他人机交互界面实现。其中,当前待优化线路能够为当前待新开线路、当前待调整的现有线路和当前待撤销的现有线路,当为当前待新开线路时,所输入的当前待优化线路的数据能够包括公交营运车型、待优化线路的线路起点和线路终点、以及公交线路方向,当然,也能够通过选择当前现有站点的方式输入当前待新开线路的沿途站点,并且可基于地理信息数据或者地图信息数据选择输入当期待新开线路的通行路径;在当前待优化线路为当前待调整的现有线路的情况下,对当前待优化线路的输入能够包括路号、线路方向、待调整的线路通行路径以及沿途站点等数据信息;在当前待优化线路为当前待撤销的现有线路时,所输入数据能够为路号、线路方向、撤销原因等数据。以上输入的数据均能够在本发明的在线决策支持系统所融入的公交大数据系统中获取,或者所涉及的数据已存储在本发明的在线决策支持系统中,可以通过用户输入的方式进行调取,或者能够为接受用户自外界的输入并且将输入的数据进行存档。
在本发明的实施例中,分析模块用于对当前待优化线路进行分析以获得线路效益预测。具体地,分析模块能够包括判断模块,以根据用户的输入数据判断当前待优化线路的类型,即判断当前待优化线路是当前新开线路、当前待调整的现有线路和当前待撤销的现有线路中的哪一种。
在本发明中,线路分析模块会与基于地理信息系统的公交大数据系统形成数据传输,以接收和/或调取当前待优选线路所涉及的公交内部数据,例如基础设施数据、运营数据、安全数据和机务数据等等,其中基础设施数据包括站点数据、站场数据、充电桩数据和维修厂数据,运营数据包括线路数据、客流数据和班次数据,安全数据包括事故数据和限速数据等,机务数据包括车辆数据和维修保养车数据等。本发明的线路分析模块还能够与移动终端(如手机端、平板端或移动设备端)形成数据传输,以接收和/或调取移动终端发出的移动信令数据,另外,本发明的线路分析模块还能够与基于高德地图数据的系统形成数据传输,以接收和/或调取高德职住数据,所谓高德职住数据是指基于高德地图数据获知的一定区域内就业岗位数量与居民就业人工数量的比值数据。
在本发明中,线路效益预测包括对线路日均客流的预测、对线路客流转化率的预测、对最高断面客流的预测、对线路周转率的预测、对当前待优化线路的线路输入的预测、对当前待优化线路与另外途经线路之间重复度的预测、对现有线路被撤销后其站点OD是否存在无其它线路覆盖以及无覆盖客流的预测和对途径当前优化线路的沿途站点的另外途经线路的客流量的影响的预测。线路效益预测所包括的预测类型最终的预测结果均通过报告模块报告给用户,以帮助用户进行在线决策。
其中,对应于对线路日均客流的预测,本发明的分析模块包括线路日均客流预测模块,其用于对当前待优化线路上每一沿途站点的站点日均客流进行计算,并且将计算获得的站点日均客流相加,获得当前待优化线路的线路日均客流。其中当前待优化线路的沿途站点包括在所属待优化线路上的现有站点和/或新开站点。
针对于不同的站点类型,线路日均客流预测模块具有不同的功能模块,具体地,线路日均客流预测模块包括现有站点日均客流计算模块、新开站点日均客流计算模块和汇总模块,其中现有站点日均客流计算模块用于对每一现有站点在所属待优化线路上的站点日均客流进行计算,以获得每一现有站点的站点日均客流;新开站点日均客流计算模块用于对每一新开站点在所属待优化线路上的站点日均客流进行计算,以获得每一新开站点的站点日均客流;汇总模块用于将每一现有站点的站点日均客流和每一新开站点的站点日均客流进行相加,以获得当前待优化线路的线路日均客流。
其中在线决策支持系统还包括数据获取模块,数据获取模块用于获取现有站点日均客流计算用参数和新开站点日均客流计算用参数;其中现有站点日均客流计算用参数包括现有站点在其所属所有线路上最近N天的平均客流、当前待优化线路的线路配车数和现有站点在其所属所有线路上的营运车数之和,其中现有站点在其所属所有线路上最近N天的平均客流能够为最近30天工作日平均客流,即N为30,当然,本领域技术人员能够理解到的是,为追求参数的准确性,N也可以取大于30,例如40,50或60;当前待优化线路的线路配车数能够根据需要进行设定,而现有站点在其所属所有途经线路上的营运车数之和,是指当前待优化线路的线路配车数与途经共同现有站点的所有另外途经线路的配车数的总和,其中所有另外途经线路的配车数能够通过用户输入的方式获取,也能够通过系统中已存储的与线路配车数相关的数据进行获取。
另外,新开站点日均客流计算用参数包括新开站点M米覆盖范围内的人口数、人口出行比例、机动化出行比例、公交分担率和在新开站点P米范围内现有站点最近N天的平均客流,其中P小于M。其中,M能够取值为500,P能够取值为300,N能够取值为30,即新开站点M米覆盖范围内的人口数为新开站点500米覆盖范围内的人口数,在新开站点P米范围内现有站点最近N天的平均客流为在新开站点300米范围内现有站点最近30天的平均客流,当然M、P和N的值也能够需要选择为其他数值,这可以根据实际需要进行设定,而其中所涉及到的人口数和平均客流能够基于用户的输入进行获取,当然,也可以预先被存储在本发明的系统中,而在进行线路优化的日均客流计算时直接进行调取。另外的居民出行比例、机动化出行比例、公交分担率同样能够基于用户的输入进行获取,或者能够被预先存储在本发明的系统中,在进行与线路优化的日均客流相关的计算时直接进行调取。以重庆为例,其中的居民出行比例为0.6-0.85,机动化出行比例为56.4%,而公交分担率为31.8%,这些数据能够通过当地的公交运行数据进行获得,这些具体数值的计算不属于本发明所涉及的改进。
其中的居民出行比例是指某区域范围内某统计时段内居民出行人数与居住人口的比值;机动化出行比例是指采用机动化出行方式的人数与居民出行人数的比值;公交分担率是指采用公交出行的人数与机动化出行人数的比值。
在对现有站点的站点日均客流计算过程中,借助于现有站点日均客流计算模块,通过当前待优化线路在现有站点的配车比例与现有站点在其所属所有线路上最近N天的平均客流相乘获得,其中当前待优化线路在现有站点的配车比例基于当前待优化线路的线路配车数与现有站点在其所属所有线路上的营运车数之和相比获得,即,当前待优化线路在现有站点的配车比例为当前待优化线路的线路配车数除以相应现有站点在其所属所有线路(包括当前待优化线路和其它所有另外途经线路)上的营运车数的和而获得。
在对新开站点的站点日均客流计算过程中,借助于新开站点日均客流计算模块,通过新开站点客流与在新开站点P米重合范围内现有站点最近N天的平均客流相减获得,其中新开站点客流通过新开站点M米覆盖范围内的人口数与人口出行比例、机动化出行比例和公交分担率依次相乘获得。
在待优化线路上的每一现有站点和每一新开站点的站点日均客流计算完成后,将待优化线路上所有所涉站点的站点日均客流依次相加,从而获得对待优化线路的线路日均客流的预测。这使得用户在编制公交线路时,在公交线路落地前,能够在线获知当前待优化线路实际运行后的线路日均客流,从而帮助用户对是否编制当前待优化线路进行决策。
在对新开站点的站点日均客流计算过程中,由于减去了新开站点P米重合范围内现有站点最近N天的平均客流,从而使得对新开站点的站点日均客流的预测去除了与现有站点所重合的部分,从而使得最终的线路日均客流的预测更加精准。
在本发明中,在对线路客流转化率的预测中,借助于线路客流转化率预测模块,通过前述所获得的当前待优化线路的线路日均客流与当前待优化线路的沿途站点M米范围内覆盖人口数相比而获得。
基于对待优化线路的线路客流转化率的预测,使得用户在编制公交线路时,在公交线路落地前,能够在线获知当前待优化线路实际运行后的线路客流转化率,从而进一步帮助用户对是否编制当前待优化线路进行决策支持。
本发明还涉及对最高断面客流的预测,其中断面客流为在线路同一方向上相邻两个沿途站点的总客流,而最高断面客流是指在同一方向线路上所有站点断面客流的最大值。
在具体实现过程中,分析模块包括最高断面客流预测模块,其用于对当前待优化线路每一沿途站点的断面客流进行计算,并且将其中的最大值作为当前待优化线路的最高断面客流。具体地,借助于最高断面客流预测模块,每一沿途站点的断面客流计算方式为:当前站点上车客流与当前站点下车客流相减,然后与当前站点的前一站点的断面客流相加;如果当前站点为当前待优化线路的首站,则当前站点的断面客流为上车客流,如果当前站点为当前待优化线路的末站,则当前站点的断面客流为0。
在本发明中,对最高断面客流的预测以最近30天为一个周期,待优化线路中的新开站点不参与对断面客流的计算和预测,当一个站点经过多条线路,或者存在对向相同站点的情况下,按照站点总客流的平均值进行计算。
基于对待优化线路的最高断面客流的预测,使得用户在编制公交线路时,在公交线路落地前,能够在线获知当前待优化线路实际运行后的最高断面客流,从而进一步帮助用户对是否编制当前待优化线路进行决策支持。
本发明还涉及对线路周转率的预测,其基于前述所进行的线路日均客流的预测进行。具体地,线路效益预测还包括对当前待优化线路的线路收入的预测,分析模块还包括线路收入计算模块,其基于线路日均客流与线路票价的乘积获得当前待优化线路的线路收入。其中线路票价能够为针对待优化线路所制定的原始全额票价,也能够为在原始全额票价与在原始全额票据上进行的折扣比例的乘积,例如当规定当地市民使用公交卡进行搭乘公交线路时在原始全额票价上进行九折计价时,此时的线路票价为原始全额票据乘以0.9。
基于对待优化线路的线路收入的预测,使得用户在编制公交线路时,在公交线路落地前,就能够对当前待优化线路实际运行后的线路收入有清楚的了解,从而使得能够有效的帮助用户对是否编制当前待优化线路进行决策支持。
本发明还涉及对待优化线路的线路重复度的预测,具体地,分析模块还包括线路重复度计算模块,其基于当前待优化线路和另外途经线路之间的重合长度与另外途经线路的线路长度的比值获得重复度。例如,在当前待优化线路为新开线路时,某途经线路与新开线路重合长度为2.5km,所途径的线路长度为5km,则线路重复度为0.5。
同样地,基于对待优化线路的线路重复度的预测,使得用户在编制公交线路时,在公交线路落地前,就能够对当前待优化线路实际运行后的线路重复度有清楚的了解,从而使得能够有效的帮助用户对是否编制当前待优化线路进行决策支持。
在本发明中,线路效益预测还包括在当前待优化线路为当前待撤销的现有线路的情况下对该现有线路被撤销后其站点OD是否存在无其它线路覆盖以及无覆盖客流的预测;分析模块还包括OD站点无覆盖客流判断模块,其能够基于全部公交线路的所有站间OD对,对所选现有线路被撤销后其中某两个站点是否有其他线路覆盖的OD进行判断,如果所选现有线路被撤销后,其中某两个站点因为被撤销而没有其它线路覆盖的OD了,则其会在所选现有线路中展示所对应两站点的名称和原OD客流数据。优选地,无覆盖客流按照最近30天平均计算。
基于对待优化线路的OD站点无覆盖客流的预测,使得用户在编制公交线路时,在公交线路落地前,就能够对当前待优化线路实际运行后的站点OD是否存在无其它线路覆盖以及是否存在无覆盖客流的情况有清楚的了解,从而使得能够有效的帮助用户对是否编制当前待优化线路进行决策支持。
本发明还涉及对当前待优化线路对另外途经线路客流量的影响的预测,分析模块包括影响客流预测模块,具体如下:
在当前待优化线路为新开线路的情况下,借助于影响客流预测模块,通过以下步骤获得新开线路对另外途经线路客流量的影响的预测:
计算新开线路上每个现有站点的单车客流,其通过相应现有站点的站点日均客流与在该现有站点所有途经线路总配车数的比值获得;
基于获得的现有站点的单车客流计算获得相应现有站点的被分走客流,其通过相应现有站点的单车客流与新开线路配车数的乘积获得;
基于获得的现有站点的被分走客流计算相应现有站点上每一另外途经线路在现有站点上受影响的客流,其通过相应现有站点的被分走客流与每一另外途经线路在所有另外途经线路中的配车占比的乘积获得;
将每一另外途经线路在新开线路上每一现有站点受影响的客流相加,得出每一另外途经线路最终受影响的客流。
在当前待优化线路为新开线路的情况下的进行客流影响预测的示例:
设新开线路为A,新开线路A的配车数为20,另外的途经线路有B和C,另外途经线路B的配车数为40,另外途经线路C的配车数也为40,沿途共同的现有站点为站点1和站点2,其中站点1的站点日均客流为2000,站点1的所有途经线路总配车数为100,站点2的站点日均客流为1000,站点2的所有途经线路总配车数为100,则:
第一步,计算站点1和站点2的单车客流,其通过相应现有站点的站点日均客流与在该现有站点所有途经线路总配车数的比值获得,即,站点1的单车客流为20,站点2的单车客流为10;
第二步,计算站点1和站点2被分走客流,其通过相应现有站点的单车客流与新开线路配车数的乘积获得,即,新开线路A在站点1上分走客流为20*20=400,而站点2上分走客流为10*20=200;
第三步,计算另外的途经线路B在站点1和站点2上受影响的客流,其通过相应现有站点的被分走客流与每一另外途经线路在所有另外途经线路中的配车占比的乘积获得,即,另外的途经线路B在站点1受影响客流=400*(40/80)=200,在站点2受影响客流=200*(40/80)=100;
第四步,计算另外的途径线路B最终受影响的线路总客流,其通过将每一另外途经线路在新开线路上每一现有站点受影响的客流相加,得出每一另外途经线路最终受影响的客流,即,新开线路A后,另外途经线路B受影响客流=200+100=300(下降)。
另外的途径线路C在站点1和站点2上受影响的客流同样能够经上述第一步到第四部计算而获得。
在当前待优化线路为当前待撤销的现有线路的情况下,借助于影响客流预测模块,通过以下步骤获得当前待撤销的现有线路对另外途经线路客流量的影响的预测:
计算当前待撤销的现有线路上每个现有站点的单车客流,其通过相应现有站点的站点日均客流与在该现有站点所有途经线路总配车数的比值获得;
基于获得的现有站点的单车客流计算获得相应现有站点的增加客流,其通过相应现有站点的单车客流与当前待撤销的现有线路配车数的乘积获得;
基于获得的现有站点的增加客流计算相应现有站点上每一另外途经线路在现有站点上受影响的客流,其通过相应现有站点的增加客流与每一另外途经线路在所有另外途经线路中的配车占比的乘积获得;
将每一另外途经线路在新开线路上每一现有站点受影响的客流相加,得出每一另外途经线路最终受影响的客流。
在当前待优化线路为撤销线路的情况下的进行客流影响预测的示例:
设当前待撤销的线路为A,待撤销线路A的配车数为20,另外的途经线路有B和C,另外途经线路B的配车数为40,另外途经线路C的配车数也为40,沿途共同的现有站点为站点1和站点2,其中站点1的站点日均客流为2000,站点1的所有途经线路总配车数为100,站点2的站点日均客流为1000,站点2的所有途经线路总配车数为100,则:
第一步,计算站点1和站点2的单车客流,其通过相应现有站点的站点日均客流与在该现有站点所有途经线路总配车数的比值获得,即,站点1的单车客流为20,站点2的单车客流为10;
第二步,计算站点1和站点2所增加的客流,其通过相应现有站点的单车客流与待撤销线路A配车数的乘积获得,即,待撤销线路A在站点1上增加客流为20*20=400,而站点2上增加客流为10*20=200;
第三步,计算另外的途经线路B在站点1和站点2上受影响的客流,其通过相应现有站点的增加客流与每一另外途经线路在所有另外途经线路中的配车占比的乘积获得,即,另外的途经线路B在站点1受影响客流=400*(40/80)=200,在站点2受影响客流=200*(40/80)=100;
第四步,计算另外的途径线路B最终受影响的线路总客流,其通过将每一另外途经线路在待撤销线路上每一现有站点受影响的客流相加,得出每一另外途经线路最终受影响的客流,即,撤销线路A后,另外途经线路B受影响客流=200+100=300(上升)。
在撤销线路A后,另外的途径线路C在站点1和站点2上受影响的客流同样能够经上述第一步到第四部计算而获得。
另外地,在当前待优化线路为待调整现有线路的情况下,其可以分为减少站点、增加站点和站点不变的情况,如果减少站点,按撤销线路的方式计算其它另外途经线路受影响客流,如果增加站点,按新开线路的方式计算其它途经线路受影响客流,最后将减少、增加站点的计算结果汇总,得出途经线路受影响客流。如果站点不变,则无受影响客流。
基于对待优化线路对另外途经线路客流量的影响的预测,使得用户在编制公交线路时,在公交线路落地前,能够在线获知当前待优化线路实际运行后对另外途经线路客流量的影响,从而进一步帮助用户对是否编制当前待优化线路进行决策支持。
本发明的在线决策支持系统针对新开线路、调整线路和撤销线路的应用例如下所示。
具体应用例1
具体流程如本申请说明书附图1所示。
在该应用例下,当前待优化的线路为当前待新开线路的情况,用户(例如主营公司)在线提出新开线路需求,并且选择待新开线路所采用的车型、输入线路起点、输入线路终点并且选择线路方向,并且在基于地理信息系统和/或地图信息系统的公交大数据系统中点击途经点,然后选择想要的可通行路径,并且在下一步输入相关信息,其中重点是选择途经站点,到此阶段后,本发明的在线决策支持系统能够基于自身的输入模块、分析模块和报告模块自动生成技术分析报告,其中技术分析报告中包括对线路日均客流的预测、对线路客流转化率的预测、对最高断面客流的预测、对线路周转率的预测、对当前待优化线路的线路输入的预测、对当前待新开线路与另外途经线路之间重复度的预测和对途径当前新开线路的沿途站点的另外途经线路的客流量的影响的预测。用户查看经在线决策支持系统生成的分析报告后决定是否对当前新开线路的请求审批通过,如果是,则新开线路规划技术方案形成,然后主营公司上传新开线路实施手续,最终新开线路正式生成,如果否,则直接驳回当前新开线路的请求。
图4-图7示出了本发明的系统在具体应用例1的情况下的页面操作过程,其中图4为本发明的系统在新开线路情况下的主页面展示图,图5为本发明的系统在新开线路情况下接收新开线路输入信息后的页面展示图,图6为本发明的系统在新开线路情况下对线路效益预测的分析页面展示图,图7为本发明的系统在新开线路情况下的审批页面展示图。
具体应用例2
具体流程如本申请说明书附图2所示。
在该应用例下,当前待优化的线路为当前待调整线路的情况,用户(例如主营公司)能够在线输入调整线路的请求,同时输入路号和选择线路方向,并且在下一步输入相关信息,其中重点是选择途经站点,到此阶段后,本发明的在线决策支持系统能够基于自身的输入模块、分析模块和报告模块自动生成技术分析报告,其中技术分析报告中包括对线路日均客流的预测、对线路客流转化率的预测、对最高断面客流的预测、对线路周转率的预测、对当前待优化线路的线路输入的预测、对当前待调整线路与另外途经线路之间重复度的预测和对途径当前调整线路的沿途站点的另外途经线路的客流量的影响的预测。用户查看经在线决策支持系统生成的分析报告后决定是否对当前调整线路的请求审批通过,如果是,则调整线路规划技术方案形成,然后主营公司上传调整线路实施手续,最终调整线路正式生成,如果否,则直接驳回当前调整线路的请求。
具体应用例3
具体流程如本申请说明书附图3所示。
在该应用例下,当前待优化的线路为当前待撤销线路的情况,用户(例如主营公司)能够在线输入撤销线路的请求,同时输入路号和选择线路方向,并且在下一步输入撤销原因,到此阶段后,本发明的在线决策支持系统能够基于自身的输入模块、分析模块和报告模块自动生成技术分析报告,其中技术分析报告中包括对现有线路被撤销后其站点OD是否存在无其它线路覆盖以及无覆盖客流的预测和对途径当前优化线路的沿途站点的另外途经线路的客流量的影响的预测。用户查看经在线决策支持系统生成的分析报告后决定是否对当前撤销线路的请求审批通过,如果是,则撤销线路技术方案形成,然后主营公司上传撤销线路实施手续,最终撤销线路正式生成,如果否,则直接驳回当前撤销线路的请求。
图8-图10示出了本发明的系统在具体应用例2和3的情况下的页面操作过程,其中图8为本发明的系统在调整线路和撤销线路情况下的主页面展示图,图9为本发明的系统在调整线路和撤销线路情况下接收线路输入信息后的页面展示图,图10为本发明系统在调整线路和撤销线路情况下的审批页面展示图。
为了便于描述,在这里可以使用空间相对术语,如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等,用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是,空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如,如果附图中的器件被倒置,则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而,示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位),并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施方式例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种面向公交线网优化的在线决策支持系统,其特征在于,包括:
输入模块,用于接收输入的当前待优化线路;所述当前待优化线路能够为当前新开线路、当前待调整的现有线路和/或当前待撤销的现有线路;
分析模块,用于对当前待优化线路进行分析以获得线路效益预测,所述线路效益预测至少包括对线路日均客流和线路客流转化率的预测;
所述分析模块包括:
线路日均客流预测模块,其用于对当前待优化线路上每一沿途站点的站点日均客流进行计算,并且将计算获得的站点日均客流相加,获得当前待优化线路的线路日均客流;
线路客流转化率预测模块,用于基于所述线路日均客流获得当前待优化线路的线路客流转化率;
报告模块,用于将经分析模块获得的线路日均客流和线路客流转化率报告给用户。
2.根据权利要求1所述的面向公交线网优化的在线决策支持系统,其特征在于,
所述当前待优化线路的沿途站点包括在所属待优化线路上的现有站点和/或新开站点;
所述线路日均客流预测模块包括:
现有站点日均客流计算模块,其用于对每一现有站点在所属待优化线路上的站点日均客流进行计算,以获得每一现有站点的站点日均客流;
新开站点日均客流计算模块,其用于对每一新开站点在所属待优化线路上的站点日均客流进行计算,以获得每一新开站点的站点日均客流;
汇总模块,其用于将每一现有站点的站点日均客流和每一新开站点的站点日均客流进行相加,以获得当前待优化线路的线路日均客流。
3.根据权利要求2所述的面向公交线网优化的在线决策支持系统,其特征在于,
借助于现有站点日均客流计算模块,所述现有站点的站点日均客流通过当前待优化线路在现有站点的配车比例与现有站点在其所属所有线路上最近N天的平均客流相乘获得,其中当前待优化线路在现有站点的配车比例基于当前待优化线路的线路配车数与现有站点在其所属所有线路上的营运车数之和相比获得;
借助于新开站点日均客流计算模块,所述新开站点的站点日均客流通过新开站点客流与在新开站点P米重合范围内现有站点最近N天的平均客流相减获得,其中新开站点客流基于新开站点M米覆盖范围内的人口数与人口出行比例、机动化出行比例和公交分担率相乘获得。
4.根据权利要求2所述的面向公交线网优化的在线决策支持系统,其特征在于,
借助于线路客流转化率预测模块,所述线路客流转化率通过所述线路日均客流与当前待优化线路的沿途站点M米范围内覆盖人口数相比而获得。
5.根据权利要求1所述的面向公交线网优化的在线决策支持系统,其特征在于,
所述线路效益预测还包括对最高断面客流的预测,其中断面客流为在线路同一方向上相邻两个沿途站点的总客流;
所述分析模块还包括最高断面客流预测模块,其用于对当前待优化线路每一沿途站点的断面客流进行计算,并且将其中的最大值作为当前待优化线路的最高断面客流。
6.根据权利要求5所述的面向公交线网优化的在线决策支持系统,其特征在于,
借助于最高断面客流预测模块,每一沿途站点的断面客流计算方式为:当前站点上车客流与当前站点下车客流相减,然后与当前站点的前一站点的断面客流相加;如果当前站点为当前待优化线路的首站,则当前站点的断面客流为上车客流,如果当前站点为当前待优化线路的末站,则当前站点的断面客流为0。
7.根据权利要求5所述的面向公交线网优化的在线决策支持系统,其特征在于,
所述线路效益预测还包括对周转率的预测;
所述分析模块还包括周转率计算模块,其基于线路日均客流和最高断面客流的比值获得当前待优化线路的周转率。
8.根据权利要求1所述的面向公交线网优化的在线决策支持系统,其特征在于,
所述线路效益预测还包括对当前待优化线路的线路收入的预测;
所述分析模块还包括线路收入计算模块,其基于线路日均客流与线路票价的乘积获得当前待优化线路的线路收入。
9.根据权利要求1所述的面向公交线网优化的在线决策支持系统,其特征在于,
所述线路效益预测还包括对当前待优化线路与另外途经线路之间重复度的预测;
所述分析模块还包括线路重复度计算模块,其基于当前待优化线路和另外途经线路之间的重合长度与另外途经线路的线路长度的比值获得所述重复度;
和/或,
所述线路效益预测还包括在当前待优化线路为当前待撤销的现有线路的情况下对该现有线路被撤销后其站点OD是否存在无其它线路覆盖以及无覆盖客流的预测;
所述分析模块还包括OD站点无覆盖客流判断模块,其能够基于全部公交线路的所有站间OD对,对所选现有线路被撤销后其中某两个站点是否有其他线路覆盖的OD进行判断,如果所选现有线路被撤销后,其中某两个站点因为被撤销而没有其它线路覆盖的OD了,则其会在所选现有线路中展示所对应两站点的名称和原OD客流数据。
10.根据权利要求2-9中任一项所述的面向公交线网优化的在线决策支持系统,其特征在于,
所述线路效益预测还包括当前待优化线路对另外途经线路客流量的影响的预测;
所述分析模块还包括影响客流预测模块;
借助于影响客流预测模块,通过以下步骤获得新开线路对另外途经线路客流量的影响的预测:
计算新开线路上每个现有站点的单车客流,其通过相应现有站点的站点日均客流与在该现有站点所有途经线路总配车数的比值获得;
基于获得的现有站点的单车客流计算获得相应现有站点的客流变化量,其通过相应现有站点的单车客流与新开线路配车数的乘积获得;
基于获得的现有站点的客流变化量计算相应现有站点上每一另外途经线路在现有站点上受影响的客流,其通过相应现有站点的客流变化量与每一另外途经线路在所有另外途经线路中的配车占比的乘积获得;
将每一另外途经线路在新开线路上每一现有站点受影响的客流相加,得出每一另外途经线路最终受影响的客流;
在待优化线路是新开线路的情况下,其中的现有站点的客流变化量为被分走客流,在待优化线路是撤销线路的情况下,其中的现有站点的客流变化量为增加客流;
在待优化线路是待调整的现有线路的情况下,当调整为减少站点时,则其中的现有站点的客流变化量为增加客流,当调整为增加站点时,则其中的现有站点的客流变化量为被分走客流。
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104217250A (zh) * | 2014-08-07 | 2014-12-17 | 北京市交通信息中心 | 一种基于历史数据的城市轨道交通新线开通客流预测方法 |
WO2016045195A1 (zh) * | 2014-09-22 | 2016-03-31 | 北京交通大学 | 一种城轨路网客流估算方法 |
CN108197078A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-22 | 长安大学 | 一种基于公交ic卡数据计算公交断面客流量的方法 |
KR102223800B1 (ko) * | 2019-09-23 | 2021-03-04 | 한전케이디엔주식회사 | 빅데이터 기반 인공지능을 활용한 스마트 버스노선 제공 시스템 및 그 방법 |
CN113033921A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-06-25 | 北京市交通信息中心 | 一种基于多元逐步回归分析的公交线路客流预测方法 |
CN113345259A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-09-03 | 北京工业大学 | 一种基于数据驱动的地面公交线路调整的方法 |
CN114037158A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-11 | 北京京投亿雅捷交通科技有限公司 | 一种基于od路径的客流预测方法及应用方法 |
CN114819375A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-07-29 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种公交运营方案生成方法及装置 |
CN115222297A (zh) * | 2022-09-15 | 2022-10-21 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 公交线路优化调整方案评估方法、电子设备及存储介质 |
CN115456295A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-09 | 重庆交通开投科技发展有限公司 | 轨道新线开通客流分析方法以及分析系统 |
CN116311876A (zh) * | 2022-09-08 | 2023-06-23 | 武汉轩迪科技有限公司 | 路线调整方法、设备、存储介质及装置 |
-
2023
- 2023-12-07 CN CN202311676806.8A patent/CN117669851B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104217250A (zh) * | 2014-08-07 | 2014-12-17 | 北京市交通信息中心 | 一种基于历史数据的城市轨道交通新线开通客流预测方法 |
WO2016045195A1 (zh) * | 2014-09-22 | 2016-03-31 | 北京交通大学 | 一种城轨路网客流估算方法 |
CN108197078A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-22 | 长安大学 | 一种基于公交ic卡数据计算公交断面客流量的方法 |
KR102223800B1 (ko) * | 2019-09-23 | 2021-03-04 | 한전케이디엔주식회사 | 빅데이터 기반 인공지능을 활용한 스마트 버스노선 제공 시스템 및 그 방법 |
CN113345259A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-09-03 | 北京工业大学 | 一种基于数据驱动的地面公交线路调整的方法 |
CN113033921A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-06-25 | 北京市交通信息中心 | 一种基于多元逐步回归分析的公交线路客流预测方法 |
CN114037158A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-11 | 北京京投亿雅捷交通科技有限公司 | 一种基于od路径的客流预测方法及应用方法 |
CN114819375A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-07-29 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种公交运营方案生成方法及装置 |
CN116311876A (zh) * | 2022-09-08 | 2023-06-23 | 武汉轩迪科技有限公司 | 路线调整方法、设备、存储介质及装置 |
CN115222297A (zh) * | 2022-09-15 | 2022-10-21 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 公交线路优化调整方案评估方法、电子设备及存储介质 |
CN115456295A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-09 | 重庆交通开投科技发展有限公司 | 轨道新线开通客流分析方法以及分析系统 |
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