一种基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法，首先，针对所要研究的目标线路，根据GPS轨迹数据，提取出所有共线公交线路；提取共线公交线路的IC刷卡数据，单位时间内到各站的车辆数数据；提取车辆运行时间数据。其次，对提取出的各项数据进行分析和处理。基于客流数据计算出乘客偏好系数，确定公交线路的全天工作时段、公交服务车辆的最大载客量、标准满载率、首末车发车时间以及最大、最小发车间隔。再次，将处理好的数据输入到构建好的多目标优化模型当中得到优化的公交发车时刻表。本发明专利技术提出的地面公交固定线路时刻表的优化方法，能够满足客流需求，增强公交运营效率，降低公交行驶延误，提高服务可靠性，提高乘客满意度。

An Optimal Method of Timetable for Fixed Line of Ground Bus Based on Large Data

The invention discloses an optimization method of fixed line timetable for ground bus based on large data. Firstly, according to the GPS trajectory data of the target line to be studied, all common line bus lines are extracted; IC card data of common line bus lines are extracted, the number of vehicles arriving at each station in a unit time is extracted; and vehicle running time data are extracted. Secondly, the extracted data are analyzed and processed. Passenger preference coefficient is calculated based on passenger flow data to determine the full-day working time of bus lines, maximum passenger volume of bus service vehicles, standard full load rate, departure time of first and last vehicles and maximum and minimum departure intervals. Thirdly, the processed data are input into the constructed multi-objective optimization model to get the optimized bus departure schedule. The optimization method of fixed line timetable of ground bus proposed by the invention can meet passenger flow demand, enhance bus operation efficiency, reduce bus travel delay, improve service reliability and improve passenger satisfaction.

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法
有效的公交发车时刻表是平衡乘客的服务需求与公交企业的运营成本之间矛盾的重要手段。本专利技术在不增加公交运营成本的前提下，利用海量的IC卡刷卡数据与GPS轨迹数据，对共线公交线路的客流进行OD客流分配，对公交发车时刻表进行优化，将公交发车间隔和可变的公交出行需求进行关联匹配，提高上座率，控制满载率，得到目标路线的最佳运营时刻表，对提高公交运营效率及满意度有重要作用，属于城市公共交通系统领域。
技术介绍
公交是城市基础设施建设的重要组成部分。时刻表优化对于提高公交企业经济效益、提升市民出行质量具有重要意义。公交数据来自基础设施、IC卡、车载GPS、手机基站等多个数据源，具有体量大、种类多、速度快、真实性强等显著特征，能够透视复杂现象真实地记录乘客、车辆、线路与路网行为。然而，目前我国大部分公交企业在调度管理环节很少借力公交数据，引发诸多问题。例如，调度人员依据主观经验确定发车时刻表与司乘人员配班计划，缺乏科学依据；采用人工计数方式统计客流，在高峰时段误差很大。同时，在我国地铁运营里程持续增长、规模不断扩大的背景下，公交上座率持续下降。因此，当前公交企业如果能够在内外部因素的共同作用下，有效地利用公交数据进行客流分配，时刻表优化研究，这样就可以提高公交上座率，真正实现公交数据的决策有用性。
技术实现思路
针对目前国内公交时刻表人工定制为主，以及沿线公交运行和客流需求数据获取困难等问题，本专利技术提出了一种基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法，该方法基于城市公交调度中同型车的公交车辆分配与发车频率优化的问题进行建模；同时基于多条公交线路的发车频率及客流量数据，提出了在目标线路的客流运载量最大化，总在途运行时间最小化，满载率最接近标准满载率的目标下，建立公交发车频率优化问题的模型，对原有的公交时刻表进行优化，以得到适应沿线交通状况和公交客流需求的公交时刻表。本专利技术提出的一种基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法，通过以下步骤实现：(1)根据道路信息，对目标线路中的站点信息进行筛选，提取出具体交通地点的GPS点坐标；通过对交通地点的GPS点坐标的中心坐标地图进行匹配，识别出所研究的目标线路的单趟公交车的GPS轨迹数据；(2)针对所研究的目标线路，基于GPS轨迹数据提取出所有与目标线路有重合部分的公交线路即共线公交线路；对所有共线公交线路的IC卡刷卡数据、GPS轨迹数据进行收集；(3)对步骤(2)收集的IC卡刷卡数据、GPS轨迹数据进行预处理，所述预处理包括通过清洗、转换和/或规约化处理解决底层数据冗余、缺失、噪音等问题；(4)通过对公交车行驶方向进行标注，将步骤(3)预处理后的IC卡刷卡数据与预处理后GPS轨迹数据进行交叉匹配，并基于上下车时间记录校正上下车位置数据，得到精准的IC卡刷卡数据。(5)针对既有公交线路，处理IC卡刷卡数据，得到OD客流数据，开展大样本个体统计分析，刻画群体乘客在共线公交线路之间的选择偏好，构建共线客流时空分配模型，预测不同调度计划下的共线公交线路的客流量；(6)结合步骤(5)预测的客流量，综合考虑客流量、运营效率目标及乘客舒适度、安全性的满载率约束，避开拥堵时段，调整公交运营时刻表。进一步的，上述基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法中，所述步骤(5)中所述刻画群体乘客在共线公交线路之间的选择偏好。具体为：基于历史数据，刻画群体乘客在共线公交线路之间的选择偏好系数为：其中，λij为群体乘客在共线公交线路中从第i站到第j站选择目标线路的偏好系数；i,j为公交停靠站点，i,j＝1,2,…,I；nli为目标公交线的服务车辆在第l个时间段内到达第i站的车次；mlij为除所优化线路的其它共线公交线路在第l个时间段内到达第i站并经过j站的车次；Qlij为在目标线路第l个时间段内从第i站并去往j站的乘客数量；Pij为所有共线公交线路在第l个时间段内从第i站并去往第j站的乘客总数。进一步的，上述基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法中，所述步骤(5)中的共线客流时空分配模型具体为：其中，Q为一天运行时间内，目标线路所承载的总客流量；l为一天中的第l个时间段，l＝1,2,…,L；λij为群体乘客在共线公交线路中从i站到j站选择目标线路的偏好系数；i，j为公交停靠站点，i,j＝1,2,…,I；nli为目标公交线车辆在第l个时间段内到达第i站的车次；mlij为其它共线公交线路在第l个时间段内到达第i站并经过j站的车次；Qlij为在目标线路第l个时间段内从第i站并去往j站的乘客数量。进一步的，上述基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法中，通过车辆运行总时间最小化来提高运营效率目标：其中，k为一天中发出的第k次车，k＝1,2,…,K；tk,1为第k趟车在第一站的时刻即发出时间；tk,I为第k趟车在第I站的时刻即到站时间。进一步的，上述基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法中，结合客流量预测结果，综合考虑客流量、运营效率目标及乘客舒适度、安全性，满载率αp应尽量接近一个预设的期望满载率α0，即mind++d-；其中：αp-α0+d--d+＝0其中：车辆在高峰期的满载率，αp可以通过以下公式计算：其中，C为目标线路的公交车所能容纳的最大乘客数量；αp为在l时段内车辆的满载率；f为站点，p为高峰期，p1为早高峰，p2为晚高峰，Qlij为在目标线路第l个时间段内从第i站并去往j站的乘客数量。进一步的，上述基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法中，考虑公交线路的全天工作时段，即首班车发出时间Ts，末班车发出时间Te，相邻两班车之间的最大发车间隔Hmax，相邻两班车之间的最小发车间隔Hmin。结合目标线路的运行时间数据，时间流约束为：其中：tk,i-1为第k次车在第i-1站的时刻，Tii-1(tk,i-1)表示第k次车在第i-1站的时刻为tk,i-1，则其从第i-1站到第i站的运行时间，且：其中：H(h＝1,2,...,H)为将一天的公交运行时间的时间段，Thi-1表示在第h个时段内到达i-1站，则从第i-1站到第i站所需要的时间。公交公司在实际运营中对最大最小发车间隔的限制约束：Hmin≤tk,1-tk-1,1≤Hmax,k＝2,3，...,K,公交公司在实际运营中对首末班发车时间的限制约束：t1,1＝Ts,tK,1＝Te.进一步的，上述基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法中，通过构建发车时刻优化的多目标模型来调整公交的发车时间。本专利技术采用上述技术方案，具有以下有益效果：1.无需进行大规模的交通调查，节省了大量的人力和时间。只要公交车上装有AFC刷卡系统与GPS设备，即可基于IC刷卡数据与GPS轨迹数据，提取出所研究的目标线路所处的公交网即其所有的共线公交线路的OD客流数据，各线路车辆单位时间段内到各站频率及目标线路的车辆运行时间。2.基于实际的公交运行数据和现实中对公交运行的约束，通过构建发车时刻优化的多目标模型来调整公交发车时间，无需人工主观制定，在极大提高公交时刻表优化科学性的同时，也有效减少了公交调度人员的工作负担。3.基于大数据的公交时刻表优化研究，利用真实的历史数据，将最新的历史数据输入模型并得到最新的优本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法，其特征在于，通过以下步骤实现：(1)根据道路信息，对目标线路中的站点信息进行筛选，提取出具体交通地点的GPS点坐标；通过对交通地点的GPS点坐标的中心坐标地图进行匹配，识别出所研究的目标线路的单趟公交车的GPS轨迹数据；(2)针对所研究的目标线路，基于GPS轨迹数据提取出所有与目标线路有重合部分的公交线路即共线公交线路；对所有共线公交线路的IC卡刷卡数据、GPS轨迹数据进行收集；(3)对步骤(2)收集的IC卡刷卡数据、GPS轨迹数据进行预处理，包括：清洗、转换和/或规约化处理；(4)对公交车行驶方向进行标注，将步骤(3)预处理后的IC卡刷卡数据与预处理后GPS轨迹数据进行交叉匹配，并基于上下车时间记录校正上下车位置数据，得到精准的IC卡刷卡数据；(5)针对既有公交线路，处理IC卡刷卡数据，得到OD客流数据，开展大样本个体统计分析，刻画群体乘客在共线公交线路之间的选择偏好，构建共线客流时空分配模型，预测不同调度计划下的共线公交线路的客流量；(6)结合步骤(5)预测的客流量，综合考虑客流量、运营效率目标及乘客舒适度、安全性的满载率约束，避开拥堵时段，调整公交运营时刻表。...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法，其特征在于，通过以下步骤实现：(1)根据道路信息，对目标线路中的站点信息进行筛选，提取出具体交通地点的GPS点坐标；通过对交通地点的GPS点坐标的中心坐标地图进行匹配，识别出所研究的目标线路的单趟公交车的GPS轨迹数据；(2)针对所研究的目标线路，基于GPS轨迹数据提取出所有与目标线路有重合部分的公交线路即共线公交线路；对所有共线公交线路的IC卡刷卡数据、GPS轨迹数据进行收集；(3)对步骤(2)收集的IC卡刷卡数据、GPS轨迹数据进行预处理，包括：清洗、转换和/或规约化处理；(4)对公交车行驶方向进行标注，将步骤(3)预处理后的IC卡刷卡数据与预处理后GPS轨迹数据进行交叉匹配，并基于上下车时间记录校正上下车位置数据，得到精准的IC卡刷卡数据；(5)针对既有公交线路，处理IC卡刷卡数据，得到OD客流数据，开展大样本个体统计分析，刻画群体乘客在共线公交线路之间的选择偏好，构建共线客流时空分配模型，预测不同调度计划下的共线公交线路的客流量；(6)结合步骤(5)预测的客流量，综合考虑客流量、运营效率目标及乘客舒适度、安全性的满载率约束，避开拥堵时段，调整公交运营时刻表。2.根据权利要求1所述的基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法，其特征在于：所述步骤(5)中所述刻画群体乘客在共线公交线路之间的选择偏好，具体为：基于历史数据，刻画群体乘客在共线公交线路之间的选择偏好系数为：其中，λij为群体乘客在共线公交线路中从第i站到第j站选择目标线路的偏好系数；i,j为公交停靠站点，i,j＝1,2,…,I；nli为目标公交线的服务车辆在第l个时间段内到达第i站的车次；mlij为除所优化线路的其它共线公交线路在第l个时间段内到达第i站并经过j站的车次；Qlij为在目标线路第l个时间段内从第i站并去往j站的乘客数量；Pij为所有共线公交线路在第l个时间段内从第i站并去往第j站的乘客总数。3.根据权利要求1所述的基于大数据的地面公交固定线路时刻表的优化方法，其特征在于：所述步骤(5)中的共线客流时空分配模型具体为：其中，Q为一天运行时间内，目标线路所承载的总客流量；l为一天中的第l个时间段，l＝1,2,…,L；λij为群体乘客在共线公交线路中从i站到j站选择目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：于海涛，李想，赵翰毅，肖冉东，杜勇，吕卫锋，
申请(专利权)人：北京市交通信息中心，北京化工大学，北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11