一种出基于出租客流转化的公交线网优化方法技术

本发明专利技术涉及一种出基于出租客流转化的公交线网优化方法，步骤为：根据地图数据进行网格划分，得到每个网格编号和坐标；根据公交刷卡数据、出租车GPS数据和步骤1的网格分布，进行出行链识别和热门OD挖掘，得到两种交通方式的出行需求分布；根据需求分布，进行NTRDM模型建立和参数初始化，得到NTRDM模型；根据所建立NTRDM模型，利用蚁群算法进行求解，得到当前线网中应该调整的网格编号、站点、线路以及具体的调整方案。本发明专利技术可以准确挖掘公交出行需求，优化地面公交存在的各项问题，有效提高当前公交线网的服务水平。

【技术实现步骤摘要】
一种出基于出租客流转化的公交线网优化方法
本专利技术涉及一种出基于出租客流转化的公交线网优化方法，属于智能交通

技术介绍
地面公交作为多元化公共交通的重要组成部分，其交通状况的好坏直接影响到居民的生活水平以及发展速度。然而，近年来，地面公交频繁出现出行时间长、换乘次数多、站点覆盖率低和舒适度差等问题暴露出当前公交线网存在的不合理因素。另一方面，出租作为大容量公共交通的补充，已经越来越成为一种普遍性的居民出行方式，出租车运营信息从一个重要的侧面反映出城市居民的交通需求。城市交通移动设备和传感设备采集的大量交通数据为研究群体出行模式和规律提供了可能，如果能够通过基于这些数据服务，并利用大数据相关方法将部分出租客流转换为公交客流，必将大大提高公交出行方式的服务水平和运载能力。现有技术中，大连海事大学的于滨等公布的专利“一种城市公交线网优化方法”(公开号：CN104217086A)综合考虑了乘客和运营者双方的利益，通过在OD对之间搜索直流客流密度最大化的线路进行线网优化。首先建立客流需求矩阵，然后依据单位长度公交线路运送的公交客流量最大为目标，搜索路网中该起终点对之间的所有可能的线本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种出基于出租客流转化的公交线网优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据地图数据进行网格划分，得到每个网格编号和坐标；步骤2：根据公交刷卡数据、出租车GPS数据和步骤1的网格编号，进行出行链识别和热门OD挖掘，得到公交和出租车两种交通方式的出行需求分布；步骤3：根据步骤2的出行需求分布，建立NTRDM模型和参数初始化；步骤4：利用蚁群算法求解步骤3所建立NTRDM模型，得到当前公交线网中应该调整的网格编号、站点、线路以及具体的调整方案。

【技术特征摘要】
1.一种出基于出租客流转化的公交线网优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据地图数据进行网格划分，得到每个网格编号和坐标；步骤2：根据公交刷卡数据、出租车GPS数据和步骤1的网格编号，进行出行链识别和热门OD挖掘，得到公交和出租车两种交通方式的出行需求分布；步骤3：根据步骤2的出行需求分布，建立NTRDM模型和参数初始化；步骤4：利用蚁群算法求解步骤3所建立NTRDM模型，得到当前公交线网中应该调整的网格编号、站点、线路以及具体的调整方案。2.根据权利要求1所述的出基于出租客流转化的公交线网优化方法，其特征在于：所述步骤1具体实现如下：基于公交站点设置标准以及乘客前往公交站点所设定的最大步行距离，将地图数据划分为设定的网格，保存每个网格编号、顶点坐标以及中心点坐标，达到融合出租OD和公交OD的目的。3.根据权利要求1所述的出基于出租客流转化的公交线网优化方法，其特征在于：所述步骤2具体实现如下：(21)根据计价器数据得到乘客的上车时间和下车时间，然后再结合GPS数据得到该时刻的位置，得到该乘客的OD以及路径信息，再将OD所对应的经纬度映射到步骤1中划分的网格，得到以网格为单位的出租出行OD信息。(22)根据公交车刷卡数据，进行乘客的出行链识别和OD提取，再将公交出行OD所对应的经纬度映射到步骤1中划分的网格，得到以网格为单位的公交出行OD信息。(23)，对步骤(21)和(22)提取的两种交通方式的OD计算客流量，并过滤小客流的OD，得到两种交通方式的热门出行OD，并将此热门OD作为出行需求分布。4.根据权利要求1所述的出基于出租客流转化的公交线网优化方法，其特征在于：所述步骤3中，NTRDM模型建立如下：Two＝Lo×Vw,Twd＝Ld×Vw,Tdrive＝Lr×Vdrives.t.lmin≤l≤lmaxl/d≤1.4500≤la≤800e≤3Pold<PnewO,D∈F其中，TOD表示乘客花费的总时间，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜博文，黄博，熊桂喜，王晶晶，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11