一种基于复杂网络的公交大站快车站点推荐方法技术

本发明专利技术涉及一种基于复杂网络的公交大站快车站点推荐方法，步骤S1：提取公交线路每个站点的上行和下行公交客流集散量；步骤S2：构建有向加权的公交网络模型；采用带权重的PageRank算法计算每个公交站点的重要性程度值；步骤S3：计算每个站点的潜在上车客流及潜在下车客流；将上车客流和下车客流相加，作为每个站点的潜在客流集散量；步骤S4：将站点的客流集散量、重要性程度值及潜在客流集散量分别标准化，利用层次分析法计算各指标的权重，将标准化后的指标加权求和得到综合评分；步骤S5：基于综合评分，结合大站快车站点设置的理念，得到最终的大站快车线路的站点组合。本发明专利技术能提高公交对潜在乘客的吸引力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于复杂网络的公交大站快车站点推荐方法
本专利技术涉及城市公共交通
，具体涉及一种基于复杂网络的公交大站快车站点推荐方法。
技术介绍
交通问题一直是影响城市发展的主要瓶颈之一，交通研究者意识到公共交通出行、公交优先是缓解城市拥堵，解决大城市交通问题的重要的手段。公交大站快车是一种越站运行的辅助公交调度形式，能有效地疏散重要站点的乘客，提升公交出行水平，从而缓解城市交通拥堵。公交采用的基本调度形式一般为全程车，即车辆按固定线路从起点发车，沿线每个车站均停靠，并驶完全程。大站快车车辆按计划从线路起点站行驶至终点站，中途有选择性地在部分重要站点进行停靠。设计和研究一种合理的大站快车站点推荐方法具有重要意义。针对大站快车站点选择，一是许多研究将大站快车的站点设置在客流集散量大、站点不均衡系数较高的全程车站点处。这种方式未考虑公交站点在整个公交网络中的重要性，可能导致一些客流较低但通达性更高的站点被忽略。这不仅会导致城市公交网络的鲁棒性下降，也会降低该线路对换乘客流的吸引力。二是设计大站快车线路时仅考虑单一的公交客流数据，未考虑大站快车本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于复杂网络的公交大站快车站点推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤S1：基于公交客流OD数据和公交线网数据提取出公交线路每个站点的上行和下行公交客流集散量；/n步骤S2：基于公交乘客OD数据，构建有向加权的公交网络模型；采用带权重的PageRank算法计算每个公交站点的重要性程度值；/n步骤S3：基于出租车客流OD数据和公交线网数据，计算每个站点的潜在上车客流及潜在下车客流；将上车客流和下车客流相加，作为每个站点的潜在客流集散量；/n步骤S4：将站点的客流集散量、重要性程度值及潜在客流集散量分别标准化，利用层次分析法计算各指标的权重，将标准化后的指标加权求和得到综合评分；/n步...

【技术特征摘要】
1.一种基于复杂网络的公交大站快车站点推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：基于公交客流OD数据和公交线网数据提取出公交线路每个站点的上行和下行公交客流集散量；
步骤S2：基于公交乘客OD数据，构建有向加权的公交网络模型；采用带权重的PageRank算法计算每个公交站点的重要性程度值；
步骤S3：基于出租车客流OD数据和公交线网数据，计算每个站点的潜在上车客流及潜在下车客流；将上车客流和下车客流相加，作为每个站点的潜在客流集散量；
步骤S4：将站点的客流集散量、重要性程度值及潜在客流集散量分别标准化，利用层次分析法计算各指标的权重，将标准化后的指标加权求和得到综合评分；
步骤S5：基于综合评分，结合大站快车站点设置的理念，得到最终的大站快车线路的站点组合。


2.根据权利要求1所述的一种基于复杂网络的公交大站快车站点推荐方法，其特征在于：步骤S1中所述提取出公交线路每个站点的上行和下行公交客流集散量的具体内容为：
步骤S11：按照公交线路数据，分别提取上行或下行的公交站点集{s1,s2,...,si,...,sn}，si为上行或下行方向的第i个公交站点；
步骤S12：结合公交客流数据，计算出每条客流OD的出行方向上行或下行；
DRCTOD＝index(sD)-index(sO)
其中，index(sO)为公交线路站点上行方向顺序表的乘客出发站点O点的索引值，index(sD)为公交线路站点上行方向顺序表的乘客目的站点D点的索引值；DRCTOD为客流OD的出行方向，DRCTOD大于0为上行，DRCTOD小于0为下行；
步骤S13：根据计算得到的客流OD方向进一步将客流OD分为上行OD和下行OD，基于客流上行和下行OD计算每个站点si在上行或下行方向的上车和下车人次之和，即为各公交站点的客流集散量；



其中，为上行或下行站点si的客流集散量，为上行或下行站点si上车人数总和，为上行或下行站点si下车人数总和。


3.根据权利要求1所述的一种基于复杂网络的公交大站快车站点推荐方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：设公交站点数为N，构建一个N行N列的公交复杂网络客流矩阵M；遍历公交客流数据，统计每个站点对si与sj之间是否存在公交客流，若有，将其客流数量赋值给公交复杂网络客流矩阵M中的S(i,j)；无客流则S(i,j)为0；



其中，N的取值为城市所有公交站点的总和；i,j的取值范围为[1,N]；
步骤S22：计算公交复杂网络客流矩阵M的概率转移矩阵T，即公交复杂网络客流矩阵M的每一个元素除以该元素所在行的所有非零元素的和；将无客流流出的站点所对应行的所有元素赋值为1/N；

其中，
步骤S23：为每个公交站点si赋予初始的PageRank值Vi(0)，并满足
迭代计算每个公交站点si的PageRank值Vi，计算公式为:



迭代的停止条件为：



最终即得到所有公交站点的重要性程度值，其中公交站点si的重要性程度值为Vi；
其中Vi(k)为第k次迭代公交站点si的PageRank值；c为阻尼系数，取0.85；公交站点sj为公交站点si的链入站点，即乘客能够通过乘坐公交从sj到达si。


4.根据权利要求2所述的一种基于复杂网络的公交大站快车站点推荐方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：基于步骤S1中提取的上行或下行的公交线路站点集{s1,s2,...,si,...,sn}，遍历所有出租车客流OD对，若出租车客流OD的上车点到公交线路上行或下行站点集中站点si的距离在设置的阈值内，阈值范围为100m—500m，则该出租车OD对的上...

【专利技术属性】
技术研发人员：邬群勇，万云鹏，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建;35