基于乘客出行体验的公交APP软件制造技术

本发明专利技术公开了基于乘客出行体验的公交APP软件，通过数据调查，根据结构方程模型确定对于不同性别S、年龄L、职业W的乘客选择对于到站时间T、车内载客率M、车外拥堵度H、目的地的行驶时间G的选择接受等级，采用能够同时分析并处理多个因变量的结构方程模型来测算乘客的选择行为，同时，APP记录乘客的出行轨迹，分析乘客在选择公交班次的习惯特征，根据该乘客的习惯特征，给出在某次出行的最佳选择。本发明专利技术提供更为“人性化”的出行体验，乘客可以只接受软件提供实时运行信息自主进行选择路线，也可以根据自己的个人偏好让软件帮助决策，同时可以“一键化”操作，软件更具自己的行为习惯来决策最优的选择。

【技术实现步骤摘要】
基于乘客出行体验的公交APP软件
本专利技术涉及公共交通
，特别涉及基于乘客出行体验的公交APP软件。
技术介绍
公交出行是城市居民生活中不可或缺的一部分，随着手机公交APP的出现，居民公交出行的信息化水平有了较大的提升。公交APP提供等待的信息虽然不能使等待的时间减少，但从心理学上讲，提供一些预期的公交到达信息有利于降低出行者等待中的心理感受，同时也便于出行者及时改变出行方案。现有的手机公交APP种类较多，但功能单一，查询信息量少，难以满足居民多样化的公交等车需求。当前手机公交APP主要存在以下几点不足：1、现有APP仅能提供某条线路到某一公交站点的时间，缺少多条公交线路到站时间的实时对比分析，比如居民从A点到B点有4条公交线线路，居民如只看1条线路的到站时间，可能会出现最先到站的并不是这条线路，失去了线路监控的意义；部分公交站点站台比较长，站台内部有多个上客点，有的公交站甚至分为A、B两个站台，当提前到站的线路并非监控的线路(上客点不同)，可能会导致乘客“飞奔”至公交车，影响了公交车的等待时间，同时造成了安全隐患；2、由于受交通拥堵和交叉口排队等车的影响，部分公交车线路会出现“串车”现象，即同一条公交线路的前一辆车和后一辆车相距很近，现有APP已经能查到两辆车相距很近，但无法查询两辆车的载客率，可能会导致前辆车乘客爆挤、后辆车乘客很空的现象，也可能出现乘客为了避开拥挤多花时间等待后一辆车，却发现依然很拥挤的现象；3、从A点到B点有多条公交线路到达时，当公交线路行驶路径不同时，道路的路面设施(车道规模、是否有公交专用道)以及道路拥堵情况可能会也不一样，达到目的地所花的时间也有所差异，乘客无法综合考虑“等车时间”和“行驶时间”来确定乘坐哪一趟公交车能最快到达目的地；4、公交公司现阶段主要通过IC卡数据统计客流密度来调整公交线路，但随着智能手机应用的普及，通过手机数据来统计公交车上的客流数据比IC卡更为精确和方便。现有公交APP没有统计客流数据的功能，公交公司无法根据手机数据来调整公交线路、实施定制公交、预约公交等，从而使公交线路更合理、乘客乘坐公交更方便。5、现有公交APP无法记录乘客的出行特征(比如某乘客在不同的时间段对出行时间要求高还是出行舒适度要求高)、乘客的常用的公交站点、乘客常选的公交线路，从而“人性化”的为乘客提供公交线路选择。因此，需要对现有的公交APP软件进行改进，以克服现有技术的缺陷。
技术实现思路
有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术提供基于乘客出行体验的公交APP软件，实现的目的之一是提供更为“人性化”的出行体验，乘客可以只接受软件提供实时运行信息自主进行选择路线，也可以根据自己的个人偏好让软件帮助决策，同时可以“一键化”操作，软件更具自己的行为习惯来决策最优的选择。为实现上述目的，本专利技术公开了基于乘客出行体验的公交APP软件；包括“自主选择”模式、“辅助决策”模式，还包括“私人订制”模式；所述“私人订制”模式的执行步骤如下：a、通过问卷调查以及APP对不同乘客出行特征的记录，可以得出每一所述乘客的性别S、年龄L、职业W对待到站时间T、车内载客率M、车外拥堵度H、目的地的行驶时间G的接受程度；b、根据上述每一所述乘客的出行特征的记录，采用结构方程模型来测算乘客的选择行为，所述结构方程模型如下：Δ＝Γy+Ωx+6(1)；式(1)中，y表示不同乘客的内生变量组成的向量，表示为矩阵[Si，Li，Wi]；x表示不同乘客的外生变量组成的向量，表示为矩阵[Ti，Mi，Hi，Gi]；Γ表示内生变量间的随机联系矩阵；Ω表示外生变量对内生变量的直接随机效应矩阵；表示结构方程的残差项；c、根据问卷调查的数据和模型测算的数据产生协方差矩阵S；所述模型测算的数据是籍由前述结构方程模型为输入x所得到的y的数据，所述问卷调查的数据中x、y数据都是调查得到的，在本专利技术就是籍由缩小所述模型测算的数据与所述问卷调查的数据的差距，让结构方程模型得出的数据更可靠；d、根据所述协方差矩阵S和所述结构方程模型，用数学方法找出所述结构方程模型成立时隐含的理论协方差矩阵∑(θ)，所述理论协方差矩阵∑(θ)同时符合所述结构方程模型和所述协方差矩阵S；所述理论协方差矩阵∑(θ)与所述样本的所述协方差矩阵S的差距越小，表示模型越能吻合数据；所述∑(θ)同时符合所述结构方程模型和所述协方差矩阵S是指在所述协方差矩阵S和所述结构方程模型均可参与计算；所述理论协方差矩阵∑(θ)与所述样本的所述协方差矩阵S的差距通过将两个矩阵里面的数值进行比较来确定，数值越相近则差距越小；同时通过矩阵计算出来的结果差距也越小；e、当所述不同乘客的外生变量组成的向量x的协方差矩阵∑xx(θ)＝Φ，残差向量的协方差矩阵为Ψ，则推导出：d、根据结构方程模型确定对于不同性别S、年龄L、职业W的乘客选择对于到站时间T、车内载客率M、车外拥堵度H、目的地的行驶时间G的选择接受等级；e、所述APP软件记录乘客的出行轨迹，分析乘客在选择公交班次的习惯特征，根据该乘客的习惯特征，给出在某次出行的最佳选择，即根据所述结构方程模型，不同乘客的内生变量组成的向量y为一个确定的值，在多次出行的历史记录中，分析出乘客的所述内生变量间的随机联系矩阵Γ、所述外生变量对内生变量的直接随机效应矩阵Ω和所述结构方程模型的残差项最后得出所述结构方程模型的值Δ和所述外生变量组成的向量x。优选的，在所述步骤a中，每一所述乘客的所述性别S分为男女2类；所述年龄L分布在6-76岁，以5岁为一个阶段，共分为14个阶段；所述职业W分为机关团体事业单位工作人员、企业(或公司)行政办公业务人员、个体经营者、商业服务业工作人员、农林牧渔劳动者、生产工人、学生、无业、其它共9类。更优选的，在所述“自主选择”模式下，所述APP软件仅仅提供到站时间在20分钟以内的公交车的运行信息，所述运行信息包括位置信息、载客信息和/或拥堵信息。更优选的，在所述“辅助决策”模式，所述APP软件根据乘客的需求为乘客选择满意到站时间在20分钟以内的公交线路，包括到站时间最短、车内较为宽松、道路运行通畅三种选项。更优选的，所述到站时间最短是指所述APP软件将所有公交线路的所有公交车辆按照到站时间由短到长排序，载客率和道路运行状况作为参考因素，并车排除上载客率和道路拥挤度高的公交车辆。更优选的，所述车内较为宽松是指所述APP软件将所有公交线路的所有公交车辆按照车内载客率由宽松到拥挤排序，到站时间和道路运行状况作为参考因素，并排除到站时间长和道路拥挤度高的公交车辆。更优选的，所述道路运行通畅是指所述APP软件将所有公交线路的所有公交车辆按照道路运行状态由通畅到拥堵排序，到站时间和车内载客率作为参考因素，并排除到站时间长和车上载客率高的公交车辆。优选的，乘客第一次使用所述APP软件时，还需要执行注册步骤，所述注册步骤包括采集乘客的年龄信息、性别信息和职业信息。本专利技术的原理如下：1、客观条件分析1)到站时间T：查询从A点到B点的所有公交线路，列表查询每条线路最近一班车的到站时间，时间范围为20分钟以内，假设分别为T1、T2…Tn，按照到站时间由小到大排序，并根据GPS实时定位对列表进行实时更新，提高APP监控精度，确保到站时间最短的线路始本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于乘客出行体验的公交APP软件；其特征在于，包括“自主选择”模式、“辅助决策”模式，还包括“私人订制”模式；所述“私人订制”模式的执行步骤如下：a、通过问卷调查以及APP对不同乘客出行特征的记录，可以得出每一所述乘客的性别S、年龄L、职业W对待到站时间T、车内载客率M、车外拥堵度H、目的地的行驶时间G的接受程度；b、根据上述每一所述乘客的出行特征的记录，采用结构方程模型来测算乘客的选择行为，所述结构方程模型如下：

【技术特征摘要】
1.基于乘客出行体验的公交APP软件；其特征在于，包括“自主选择”模式、“辅助决策”模式，还包括“私人订制”模式；所述“私人订制”模式的执行步骤如下：a、通过问卷调查以及APP对不同乘客出行特征的记录，可以得出每一所述乘客的性别S、年龄L、职业W对待到站时间T、车内载客率M、车外拥堵度H、目的地的行驶时间G的接受程度；b、根据上述每一所述乘客的出行特征的记录，采用结构方程模型来测算乘客的选择行为，所述结构方程模型如下：式(1)中，y表示不同乘客的内生变量组成的向量，表示为矩阵[Si，Li，Wi]；x表示不同乘客的外生变量组成的向量，表示为矩阵[Ti，Mi，Hi，Gi]；Γ表示内生变量间的随机联系矩阵；Ω表示外生变量对内生变量的直接随机效应矩阵；表示结构方程的残差项；c、根据问卷调查的数据和模型测算的数据产生协方差矩阵S；所述模型测算的数据是籍由所述结构方程模型为输入x所得到的y的数据；d、根据所述协方差矩阵S和所述结构方程模型，用数学方法找出所述结构方程模型成立时隐含的理论协方差矩阵∑(θ)，所述理论协方差矩阵∑(θ)同时符合所述结构方程模型和所述协方差矩阵S；所述理论协方差矩阵∑(θ)与所述样本的所述协方差矩阵S的差距越小，表示模型越能吻合数据；所述∑(θ)同时符合所述结构方程模型和所述协方差矩阵S是指在所述协方差矩阵S和所述结构方程模型均可参与计算；所述理论协方差矩阵∑(θ)与所述样本的所述协方差矩阵S的差距通过将两个矩阵里面的数值进行比较来确定，数值越相近则差距越小；同时通过矩阵计算出来的结果差距也越小；e、当所述不同乘客的外生变量组成的向量x的协方差矩阵∑xx(θ)＝Φ，残差向量的协方差矩阵为Ψ，则推导出：d、根据结构方程模型确定对于不同性别S、年龄L、职业W的乘客选择对于到站时间T、车内载客率M、车外拥堵度H、目的地的行驶时间G的选择接受等级；e、所述APP软件记录乘客的出行轨迹，分析乘客在选择公交班次的习惯特征，根据该乘客的习惯特征，给出在某次出行的最佳选择，即根据所述结构方程模型，不同乘客的内生变量组成的向量y为一个确定的值，在多次出行的历史记录中，分析出乘客的所述内生变量间的随...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋应红，吴金龙，狄迪，汪勇，
申请(专利权)人：上海市城市建设设计研究总院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31