基于地铁空间的传染病扩散分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于地铁空间的传染病扩散分析方法，包括：根据列车运行时刻表对每辆列车进行编号，计算得到所述列车到达和离开每个站点的时刻；根据地铁线路图和地铁刷卡数据推断个体乘客的出行路径；根据推断出的个体乘客出行路径，将个体乘客匹配到细分的地铁空间；根据个体匹配后的细分地铁空间，分析地铁空间内的传染病扩散情况，制定防控措施。本发明专利技术还涉及一种基于地铁空间的传染病扩散分析系统。本发明专利技术能够更加准确地提取和度量个体之间的物理接触，通过与传染源个体发生物理接触的个体在地铁系统内的传播路径，准确分析地铁空间中的传染病扩散情况。

Analysis Method and System of Infectious Disease Diffusion Based on Metro Space

【技术实现步骤摘要】
基于地铁空间的传染病扩散分析方法及系统
本专利技术涉及一种基于地铁空间的传染病扩散分析方法及系统。
技术介绍
现在有关个体交互的传染病扩散研究一是基于建筑物等固定活动场所，比如家、工作地等，二是基于公共交通系统等移动性场所。在同一时间处于同一空间的个体对之间通常被认为发生了物理接触。当个体之间发生物理接触时，传染病通常通过空气传播(包括微粒、带菌飞沫和尘埃)和蚊子媒介传播。提取大规模个体间的物理接触关系，度量个体间的物理接触强度是研究呼吸道疾病、流感和登革热等传染病传播规律和现象并设计精准防控策略的关键基础。目前，已有针对公交车的研究，尚未有面向地铁系统的研究。而地铁具有人流量大、密闭性高、覆盖范围广等特点，在其中极易发生个体间物理接触，这在一定程度上加速了传染病的扩散，因此，研究其内部的传染病扩散规律、制定精准防控措施是十分必要的。由自动收费系统收集的地铁刷卡数据为调查大规模个体的物理接触提供了机会。由于地铁系统比公交系统更为庞大和复杂，提取地铁系统中的人-人物理接触存在诸多挑战(例如，换乘、上/下列车均无记录，难以判断个体在地铁系统中的具体乘车行为)，导致提取人-人物理接触存在较大难度。现有的传染病扩散分析技术的缺点如下：第一，目前有关个体交互的传染病扩散研究一是基于建筑物等固定活动场所，比如家、工作地等，二是基于公共交通系统等移动性场所，已有针对公交车的研究，尚未有面向地铁系统的研究；第二，由于地铁系统内部结构的庞大和复杂，研究其中的个体物理接触需要考虑多种情况，提取人-人物理接触存在较大难度。
技术实现思路
有鉴于此，有必要提供一种基于地铁空间的传染病扩散分析方法及系统。本专利技术提供一种基于地铁空间的传染病扩散分析方法，该方法包括如下步骤：a.根据列车运行时刻表对每辆列车进行编号，计算得到所述列车到达和离开每个站点的时刻；b.根据地铁线路图和地铁刷卡数据推断个体乘客的出行路径；c.根据推断出的个体乘客出行路径，将个体乘客匹配到细分的地铁空间；d.根据个体匹配后的细分地铁空间，分析地铁空间内的传染病扩散情况，制定防控措施。其中，所述的步骤a具体包括：获取地铁站乘客及地铁运行的源数据。其中，所述源数据包括：地铁刷卡数据、地铁线路图和地铁列车运营时刻表；根据获取的地铁站乘客及地铁运行的源数据，推断列车到达和离开每个站点的时刻，并对每辆列车进行编号。所述的步骤b具体包括：根据上述处理后的地铁刷卡数据，得到OD记录数据，对得到的OD记录数据进行异常数据清洗；结合地铁线路图，使用Dijkstra算法搜索时间最短路径来确定个体乘客的出行路径。所述的步骤c具体包括如下步骤：c1，根据地铁刷卡数据，计算个体乘客在每个站点的进出站步行时间；c2，根据出站刷卡时间戳计算下车时间戳，将非换乘个体乘客匹配到特定列车；c3，根据进站刷卡时间戳计算换乘前的上车时间戳，将单次换乘个体乘客匹配到特定列车；c4，根据换乘后列车的发车时间戳和换乘前列车的到达时间戳的差值，计算换乘站点的换乘时间；c5，用步骤c3推断出乘客乘坐的第一列和最后一列列车，并考虑换乘站的换乘时间，将多次换乘乘客匹配到特定列车。所述分析地铁空间内的传染病扩散情况是指，通过分析传染源个体及与其在同一地铁空间共现的个体频繁经过的站点、乘坐的列车模拟传染病的扩散情况；所述制定防控措施是指在传染源个体活跃度高的列车及站点加强消毒措施，减少病毒通过传染源个体接触的表面二次传播的可能性。本专利技术提供一种基于地铁空间的传染病扩散分析系统，该系统包括该系统包括计算模块、推断模块、匹配模块、分析模块，其中：所述计算模块用于根据列车运行时刻表对每辆列车进行编号，计算得到所述列车到达和离开每个站点的时刻；所述推断模块用于根据地铁线路图和地铁刷卡数据推断个体乘客的出行路径；所述匹配模块用于根据推断出的个体乘客出行路径，将个体乘客匹配到细分的地铁空间；所述分析模块用于根据个体匹配后的细分地铁空间，分析地铁空间内的传染病扩散情况，制定防控措施。其中，所述的计算模块具体用于：获取地铁站乘客及地铁运行的源数据。其中，所述源数据包括：地铁刷卡数据、地铁线路图和地铁列车运营时刻表；根据获取的地铁站乘客及地铁运行的源数据，推断列车到达和离开每个站点的时刻，并对每辆列车进行编号。所述的推断模块具体用于：根据上述处理后的地铁刷卡数据，得到OD记录数据，对得到的OD记录数据进行异常数据清洗；结合地铁线路图，使用Dijkstra算法搜索时间最短路径来确定个体乘客的出行路径。所述的匹配模块具体用于：根据地铁刷卡数据，计算个体乘客在每个站点的进出站步行时间；根据出站刷卡时间戳计算下车时间戳，将非换乘个体乘客匹配到特定列车；根据进站刷卡时间戳计算换乘前的上车时间戳，将单次换乘个体乘客匹配到特定列车；根据换乘后列车的发车时间戳和换乘前列车的到达时间戳的差值，计算换乘站点的换乘时间；推断出乘客乘坐的第一列和最后一列列车，并考虑换乘站的换乘时间，将多次换乘乘客匹配到特定列车。所述分析地铁空间内的传染病扩散情况是指，通过分析传染源个体及与其在同一地铁空间共现的个体频繁经过的站点、乘坐的列车模拟传染病的扩散情况；所述制定防控措施是指在传染源个体活跃度高的列车及站点加强消毒措施，减少病毒通过传染源个体接触的表面二次传播的可能性。本申请对地铁系统中发生的物理接触进行研究，针对地铁系统内部结构复杂、个体在系统内的出行行为难以识别的特点，提出了一种将个体与特定列车匹配的方法对个体出行进行划分，从而有助于更加准确地提取和度量个体之间的物理接触，通过与传染源个体发生物理接触的个体在地铁系统内的传播路径，分析地铁空间中的传染病扩散情况，提供了一种基于个体物理接触的传染病分析方法和系统。附图说明图1为本专利技术基于地铁空间的传染病扩散分析方法的流程图；图2是乘客刷卡出站事件示意图；图3是乘客匹配到特定列车示意图；图4是传染病传播扩散示意图；图5为本专利技术基于地铁空间的传染病扩散分析系统的硬件架构图。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本专利技术作进一步详细的说明。参阅图1所示，是本专利技术基于地铁空间的传染病扩散分析方法较佳实施例的作业流程图。步骤S1，根据列车运行时刻表对每辆列车进行编号，计算得到所述列车到达和离开每个站点的时刻。在本实施例中，从地铁集团公司公布的第一班和最后一班列车的时刻表以及每条地铁线路的列车发车间隔计算得到列车到达和离开每个站点的时刻。具体而言：首先，获取地铁站乘客及地铁运行的源数据。其中，所述源数据包括：地铁刷卡数据、地铁线路图和地铁列车运营时刻表。在本实施例中，所述源数据包括深圳市2012年9月20个工作日的地铁刷卡数据、深圳市2012年9月地铁线路图、深圳市2012年9月地铁列车运营时刻表。所述地铁刷卡数据包括：卡片ID、日期、时间戳、站点名称和类型；其中，所述类型包括：刷卡进站或刷卡出站。然后，根据获取的地铁站乘客及地铁运行的源数据，推断详细的列车运行时刻表。根据从地铁集团公司公布的第一班和最后一班列车的时刻表以及每条地铁线路的列车发车间隔，推断列车到达和离开每个站点的时刻，对每辆列车进行编号。步骤S2，根据上述地铁线路图和地铁刷卡数据推断个体乘客的出行路径。具体而言：首先，对上述获取的源数据进行数据预处理。采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于地铁空间的传染病扩散分析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：a.根据列车运行时刻表对每辆列车进行编号，计算得到所述列车到达和离开每个站点的时刻；b.根据地铁线路图和地铁刷卡数据推断个体乘客的出行路径；c.根据推断出的个体乘客出行路径，将个体乘客匹配到细分的地铁空间；d.根据个体匹配后的细分地铁空间，分析地铁空间内的传染病扩散情况，制定防控措施。

【技术特征摘要】
1.一种基于地铁空间的传染病扩散分析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：a.根据列车运行时刻表对每辆列车进行编号，计算得到所述列车到达和离开每个站点的时刻；b.根据地铁线路图和地铁刷卡数据推断个体乘客的出行路径；c.根据推断出的个体乘客出行路径，将个体乘客匹配到细分的地铁空间；d.根据个体匹配后的细分地铁空间，分析地铁空间内的传染病扩散情况，制定防控措施。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤a具体包括：获取地铁站乘客及地铁运行的源数据，其中，所述源数据包括：地铁刷卡数据、地铁线路图和地铁列车运营时刻表；根据获取的地铁站乘客及地铁运行的源数据，推断列车到达和离开每个站点的时刻，并对每辆列车进行编号。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的步骤b具体包括：根据上述处理后的地铁刷卡数据，得到OD记录数据，对得到的OD记录数据进行异常数据清洗；结合地铁线路图，使用Dijkstra算法搜索时间最短路径来确定个体乘客的出行路径。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的步骤c具体包括如下步骤：c1，根据地铁刷卡数据，计算个体乘客在每个站点的进出站步行时间；c2，根据出站刷卡时间戳计算下车时间戳，将非换乘个体乘客匹配到特定列车；c3，根据进站刷卡时间戳计算换乘前的上车时间戳，将单次换乘个体乘客匹配到特定列车；c4，根据换乘后列车的发车时间戳和换乘前列车的到达时间戳的差值，计算换乘站点的换乘时间；c5，用步骤c3推断出乘客乘坐的第一列和最后一列列车，并考虑换乘站的换乘时间，将多次换乘乘客匹配到特定列车。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述分析地铁空间内的传染病扩散情况是指，通过分析传染源个体及与其在同一地铁空间共现的个体频繁经过的站点、乘坐的列车模拟传染病的扩散情况；所述制定防控措施是指在传染源个体活跃度高的列车及站点加强消毒措施，减少病毒通过传染源个体接触的表面二次传播的可能性。6.一种基于地铁空间的...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹凌，张帆，刘康，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44