基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法技术

本发明专利技术实施例提供了一种基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法。该方法包括：定制公交最佳站点个数的确定、初始聚类合乘站点集的构造、聚类中心的修正操作以及聚类合乘站点生成结果判断。本发明专利技术能够基于乘客预约数据对定制公交合乘站点进行合理地布设，为当前阶段定制公交站点选址提供相应的参考，为定制公交的开通和实施提供方法支撑。本发明专利技术提出的定制公交合乘站点生成方法适用于任意真实路网的网络拓扑结构，摒弃了传统公交站点规划需人为根据经验主观调整的弊端，克服了当前定制公交站点布设研究未基于实际路网环境的缺点，确保了合乘站点布设的科学性、准确性、合理性和有效性。

Customized bus multiplication site generation method based on cluster center correction

The embodiment of the invention provides a customized bus multiplication site generation method based on the cluster center correction. The method includes the determination of the optimal number of customized bus stops, the construction of the initial clustering and multiplying station set, the revision operation of clustering center and the judgment of the result of clustering and multiplying station generation. The invention can reasonably arrange customized bus stops based on passenger reservation data, provide corresponding reference for the location of customized bus stops at the current stage, and provide method support for the opening and implementation of customized bus. The method for generating customized bus stops proposed by the invention is applicable to the network topology of any real road network, and abandons the disadvantage that traditional bus stops planning needs subjective adjustment according to experience, overcomes the disadvantage that the current research on customized bus stops layout is not based on the actual road network environment, and ensures the layout of bus stops. Scientific, accurate, reasonable and effective.

【技术实现步骤摘要】
基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法
本专利技术涉及智能公共交通
，尤其涉及一种基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法。
技术介绍
随着我国城市化进程的加快以及城市公交系统的局限性，定制公交逐渐进入人们的视野。到目前为止，国内许多城市已开设了定制公交线路，如北京、青岛、济南等，定制公交因其区别于传统公交的优质服务特性，已经成为部分城市居民出行的首要选择。而我国定制公交的发展仍处于初步探索阶段，对于定制公交的站点布设、线路设计、车辆调度等还未形成统一的方法论。因此，如何基于实际路网环境，根据乘客预约数据合理地对定制公交合乘站点进行布设是当前交通研究者值得深思的重要问题。目前，随着定制公交的开通和兴起，国内少部分学者开始着眼于定制公交站点布设理论研究，其中较为突出的学者包括胡列格、马继辉等，但由于研究时间较短，成果相对较少。当前研究所运用的方法多基于K-means聚类、层次聚类等方法，大部分成果采取其中一种聚类方法对本问题进行研究，并未考虑到所使用的单一方法本身的局限性，同时也并未将站点布设方法同实际路网匹配起来，即使考虑实际路网，也多为根据实际情况和站点生成位置人为主观调整，缺乏科学性和有效性。而国外人口密度较低，其需求响应型公交的定位主要为服务交通出行需求低密度区域的“门到门”运输，大部分相关研究均未考虑合乘站点设置问题，而是将每个乘客需求点作为一个站点进行研究，并不适合中国国情。因此，有必要设计一种定制公交合乘站点的生成方法，对定制公交合乘站点进行合理地布设，为当前阶段定制公交站点选址提供相应的参考。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供了一种基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法，以解决上述
技术介绍
中的问题。为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案：本专利技术的实施例提供的一种基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法，其特征在于，包括：步骤1：利用层次聚类法对乘客预约需求点进行分类，确定定制公交最佳站点的个数；步骤2：根据所述最佳站点个数及需求点的空间坐标，构造乘客需求集合和样本特征向量集合，并获取初始聚类合乘站点集；步骤3：对所述初始聚类合乘站点集中不与备选合乘站点重合的初始聚类中心，进行修正及聚类操作，使聚类中心落在路网上，得到聚类合乘站点；步骤4：通过更新的价值函数值，对所述聚类合乘站点的生成结果进行判断。优选地，所述的利用层次聚类法对乘客预约需求点进行分类，确定定制公交最佳站点的个数，包括：步骤1.1：采集乘客预约需求点的空间位置坐标数据，所述乘客预约需求包括：上车点和下车点；步骤1.2：计算所有需求点间的欧式距离；步骤1.3：将所有需求点根据所述欧式距离，按照最大距离度量准则进行层次聚类，生成聚类树；步骤1.4：确定最大距离的取值，根据所述聚类树，以最大距离取值为分类标准，确定出定制公交的最佳站点个数c。优选地，所述的确定最大距离的取值，根据所述聚类树，以最大距离取值为分类标准，确定出定制公交的最佳站点个数c，包括：对最大距离的取值如下：确定站点服务半径R，所述站点服务半径R为乘客的最大走行距离，取值为：500～1000m，站点的覆盖范围为以该站点为圆心、以R为半径向外辐射的圆形范围，将两站点间的最大距离取值为：4R；根据所述聚类树，以所述最大距离取值4R为分类标准，确定出定制公交的最佳站点个数c。优选地，所述的根据最佳站点个数及需求点的空间坐标，构造乘客需求集合和样本特征向量集合，并获取初始聚类合乘站点集，包括：步骤2.1：构造乘客需求集合X为：X＝{x1,x2,...,xn}，(1)其中，n为需求个数；所述乘客需求集合中的每一个需求xi的样本特征向量为：(xi1,xi2,...,xim)T，(2)其中，m为分类研究的指标个数，在需求点空间上进行聚集，取m＝2；步骤2.2：利用模糊c均值聚类法，获取初始聚类合乘站点集。优选地，所述的利用模糊c均值聚类法，获取初始聚类合乘站点集，包括：步骤2.2.1：定义模糊c空间，得到c×n的矩阵U，用值在[0,1]间的随机数初始化隶属矩阵U，使其满足下式：步骤2.2.2：构造聚类合乘站点坐标集合Y：Y＝{(x,y)|(x,y)∈S}，(4)其中，S表示路网中的备选合乘站点集，S为路网节点及路段中能够作为站点的中间点的总和；初始化Y，令步骤2.2.3：将所述矩阵U代入下式：其中，p为一个加权指数，且p∈(1,∞)；得出c个合乘站点的初始聚类中心，同时构造临时聚类合乘站点为：CL＝{ci|i＝1,...,c}，Card(CL)＝c，(6)其中，CL即所述初始聚类合乘站点集。优选地，所述的对初始聚类合乘站点集中不与备选合乘站点重合的初始聚类中心，进行修正及聚类操作，使聚类中心落在路网上，得到聚类合乘站点，包括：步骤3.1：重复判断操作，直至步骤3.2：所述判断操作为：若ci∈Y，则重新获取所述初始聚类合乘站点集，若不成立，则判断聚类中心ci的位置，生成对应的备选聚类站点集合Ci；步骤3.3：令CL＝CL\{ci}，并对所述备选聚类站点集合Ci进行判断，若Ci为空集，将ci存入Y中，返回步骤3.1进行所述重复判断操作；若返回步骤2.2，利用模糊c均值聚类法获取所述初始聚类合乘站点；否则，将Ci中的元素依次取出并记作a，则当前聚类合乘站点集Y'为：Y'＝{Y,a,CL}，(7)计算价值函数值的公式如下：其中，dij表示聚类中心i与需求点j的欧式距离；若选择所述Ci中使价值函数值最小的点作为聚类站点存入Y，否则，令Ci'＝Ci-Ci∩Y，选择Ci'中使价值函数值最小的点作为聚类站点存入Y，并记对应的价值函数值为F；步骤3.4：按照式(10)、(11)更新U矩阵的i+1至c行，返回步骤3.1；优选地，所述的生成对应的备选聚类站点集合Ci，包括：设UNIT为路网节点能构成的最小封闭多边形，为最小路网单元；步骤3.2.1：若生成的聚类中心ci位于路网单元UNIT内，则Ci为该单元各边所覆盖的所有S中的点构成的集合，所有S中的点包括顶点；步骤3.2.2：若生成的聚类中心ci位于路网上，则分别选择该路段上两侧距离ci最近的S中的点作为ci点的备选聚类站点，此时Ci为所选择的两个站点构成集合；步骤3.2.3：若生成的聚类中心ci与路网单元UNIT各边所覆盖的S中的点重合，则S中的点包括顶点。优选地，所述的通过更新的价值函数值，对所述聚类合乘站点的生成结果进行判断，包括：计算最终更新得到的价值函数值F相对上次价值函数值的改变量；若所述改变量大于或等于预设阈值ε，则令初始化的U矩阵为步骤3所述的乘客聚类中心的修正操作方法最终更新得到的U矩阵，并返回步骤2.2重新获取初始聚类合乘站点集，继续迭代；若所述改变量小于预设阈值ε，则停止计算，Y即为所求的定制公交聚类合乘站点集合。由上述本专利技术的实施例提供的技术方案可以看出，本专利技术实施例通过提出一种基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法，通过确定定制公交最佳站点个数，构造初始聚类合乘站点集，对乘客聚类中心进行修正操作以及对聚类合乘站点生成结果进行判断，从而实现对定制公交合乘站点的合理布设。本专利技术适用于任意真实路网的网络拓扑结构，能克服当前定制公交站点布设研究未基于实际路网环境的缺点，可确保合乘站点布设的科学性、准本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法，其特征在于，包括：步骤1：利用层次聚类法对乘客预约需求点进行分类，确定定制公交最佳站点的个数；步骤2：根据所述最佳站点个数及需求点的空间坐标，构造乘客需求集合和样本特征向量集合，并获取初始聚类合乘站点集；步骤3：对所述初始聚类合乘站点集中不与备选合乘站点重合的初始聚类中心，进行修正及聚类操作，使聚类中心落在路网上，得到聚类合乘站点；步骤4：通过更新的价值函数值，对所述聚类合乘站点的生成结果进行判断。

【技术特征摘要】
1.一种基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法，其特征在于，包括：步骤1：利用层次聚类法对乘客预约需求点进行分类，确定定制公交最佳站点的个数；步骤2：根据所述最佳站点个数及需求点的空间坐标，构造乘客需求集合和样本特征向量集合，并获取初始聚类合乘站点集；步骤3：对所述初始聚类合乘站点集中不与备选合乘站点重合的初始聚类中心，进行修正及聚类操作，使聚类中心落在路网上，得到聚类合乘站点；步骤4：通过更新的价值函数值，对所述聚类合乘站点的生成结果进行判断。2.根据权利要求1所述的基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法，其特征在于，所述的利用层次聚类法对乘客预约需求点进行分类，确定定制公交最佳站点的个数，包括：步骤1.1：采集乘客预约需求点的空间位置坐标数据，所述乘客预约需求包括：上车点和下车点；步骤1.2：计算所有需求点间的欧式距离；步骤1.3：将所有需求点根据所述欧式距离，按照最大距离度量准则进行层次聚类，生成聚类树；步骤1.4：确定最大距离的取值，根据所述聚类树，以最大距离取值为分类标准，确定出定制公交的最佳站点个数c。3.根据权利要求2所述的基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法，其特征在于，所述的确定最大距离的取值，根据所述聚类树，以最大距离取值为分类标准，确定出定制公交的最佳站点个数c，包括：对最大距离的取值如下：确定站点服务半径R，所述站点服务半径R为乘客的最大走行距离，取值为：500～1000m，站点的覆盖范围为以该站点为圆心、以R为半径向外辐射的圆形范围，将两站点间的最大距离取值为：4R；根据所述聚类树，以所述最大距离取值4R为分类标准，确定出定制公交的最佳站点个数c。4.根据权利要求1所述的基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法，其特征在于，所述的根据最佳站点个数及需求点的空间坐标，构造乘客需求集合和样本特征向量集合，并获取初始聚类合乘站点集，包括：步骤2.1：构造乘客需求集合X为：X＝{x1,x2,...,xn}，(1)其中，n为需求个数；所述乘客需求集合中的每一个需求xi的样本特征向量为：(xi1,xi2,...,xim)T，(2)其中，m为分类研究的指标个数，在需求点空间上进行聚集，取m＝2；步骤2.2：利用模糊c均值聚类法，获取初始聚类合乘站点集。5.根据权利要求4所述的基于聚类中心修正的定制公交合乘站点生成方法，其特征在于，所述的利用模糊c均值聚类法，获取初始聚类合乘站点集，包括：步骤2.2.1：定义模糊c空间，得到c×n的矩阵U，用值在[0,1]间的随机数初始化隶属矩阵U，使其满足下式：步骤2.2.2：构造聚类合乘站点坐标集合Y：Y＝{(x,y)|(x,y)∈S}，(4)其中，S表示路网中的备选合乘站点集，S为路网节点及路段中能...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫学东，李云伟，邵雯，刘凤，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京,11