一种地铁乘客出行路径识别方法技术

本发明专利技术公开了一种地铁乘客出行路径识别方法。该方法包括：在获得的合理路径集中搜寻各路径上进站、换乘和出站的目击者，形成目击证据链的路径和车次链条数，其中所述目击证据链表示在进站、换乘和出站均有目击者且这些目击者的车次能够形成串联，所述目击者表示已经确定了出行路径的乘客；基于所述目击证据链确定目标乘客的出行路径。本发明专利技术将确定了出行路线和车次的乘客作为目击者，为目标乘客的出行路径做出佐证，能够精准、便捷、高效地识别地铁乘客的出行路径，进而掌握地铁乘客出行路径的选择规律。选择规律。选择规律。

【技术实现步骤摘要】
一种地铁乘客出行路径识别方法


[0001]本专利技术涉及客流监测
，更具体地，涉及一种地铁乘客出行路径识别方法。

技术介绍

[0002]了解乘客出行路径是提升地铁运营管理水平的前提，只有充分掌握乘客在路网中的路径选择规律和特点，才能合理制定和优化行车计划及运营管控方案。对于有多家运营单位的城市轨道交通系统，掌握乘客真实出行路径将实现精准地进行清分清算，从而有利于建立有效的激励机制促进运营者提高线路服务水平。
[0003]在现有技术中，识别乘客出行路径的方法主要有三类：
[0004]第一类是建立路径选择模型。路径选择模型以随机效用理论为基础，认为交通网络中的每一个出行方案都有一个确定的效用值，出行方案的效用受到乘客个体差异与随机因素的影响，假设随机因素服从一定的分布，并以此建立非集计模型，乘客基于不同的感知成本来选择其认为最优的路径。一般来说，模型所考虑的对乘客选择路径的影响因素包括出行时间、换乘次数、步行距离、车厢拥挤度等，通过实地调查或问卷等方式获取样本数据并估计模型参数，然后利用模型对出行乘客进行路径分配。
[0005]第二类是利用AFC(Automatic Fare Collection System)数据。AFC数据属于全样本数据，可反映每一个进出轨道系统的乘客的进出站时间、空间信息，但是无法直接反映乘客在轨道系统内部的轨迹。目前已有的方法分为两种：一是将AFC数据和路径选择模型相结合，利用AFC数据记录的出行时间作为观测值，标定路径选择模型的参数。二是根据AFC的时间要素来判断，假设站台没有滞留的现象，到达站台的乘客一定会坐上他们遇到的第一辆列车，并假设乘客走行时间遵循正态分布、乘客到达时间遵循随机分布，根据乘客旅行时间寻找匹配度最高的路径。
[0006]第三类是利用手机信令数据。手机信令数据可以反映出人们切换基站的轨迹，但不能确定其是否是地铁出行。基于手机信令数据的乘客出行路径识别主要是筛选地铁出行，通过出行站点匹配算法和路径有效性判别方法来实现。
[0007]经分析，上述三类识别乘客出行路径的技术方案主要存在以下缺陷：
[0008]对于路径选择模型的方法有三个关键问题难以解决。一是模型中的有些属性难以准确测量。精准的路径选择需要输入影响乘客感知成本的各阶段属性，如候车时间、车内时间、换乘时间等等，而在拥挤情况下则难以准确评估。二是调查成本高。为了获取乘客乘车偏好数据，实验人员需要在站点进行实地调查，询问乘客的起讫点(origin-destination)和乘坐路线，即行为调查(Revealed Preference)，或者发放乘车路径选择意向调查问卷，即意向调查(Stated Preference)，两种方式调查和处理数据均费时费力，获取的数据也容易出现误差。三是参数不具备普适性。不同OD对间的路网结构、路径属性不同，模型中的各参数也不同，有限的调查数据难以服务于大规模路网，而标定的统一参数并不能精准适用各OD对。
[0009]对于既有利用AFC数据的方法，无论是与路径选择模型还是与时间分布相结合，都
不能反映乘客真实的出行路径。因为是乘客选择某条路径，所以才有了路径选择特征，而不是因为路径选择特征使得某位乘客选择了某条路径，是不同性格、不同步行速度的乘客在不同的路径以不同的旅行时间出行构成了出行时间分布，而不是出行时间分布使得某位乘客以某条路径出行。例如，当得到几条路径各自的出行时间分布时，并不能推断旅行时间为确定值的某位乘客其真实出行的路径，甚至以某条路径出行的概率也是难以估计的，因为几条路径的出行人数基数本身就是不同的，而各路径的出行人数基数恰恰是乘客路径选择的结果，因此会掉入到循环论证的陷阱。并且，现有方法所设定的假设在现实中难以满足，在实际应用过程中会遇到障碍。
[0010]对于利用手机信令数据的方法，尽管手机信令数据挖掘为直接获取乘客的出行路径提供了可能，但由于通信信号不是随时处于100％的稳定状态，因此可能会出现在出行过程中发生了跨越位置区的行为、基站却没有记录位置区更新的信令事件，导致存在较大误差。并且，手机信令数据挖掘所得到的乘客出行路径无法反映出进站时间、出站时间。此外，手机信令数据归属移动运营商，数据获取的渠道有限，并不能广泛应用到地铁日常运营。

技术实现思路

[0011]本专利技术的目的是克服上述现有技术的缺陷，提供一种地铁乘客出行路径识别方法，针对地铁网络尤其是复杂地铁网络，通过对AFC数据的挖掘，精准识别每一位乘客的每一次出行路径，进而将各乘客的出行链完整复原。
[0012]本专利技术的技术方案是，所提供的地铁乘客出行路径识别方法包括以下步骤：
[0013]在获得的合理路径集中搜寻各路径上进站、换乘和出站的目击者，形成目击证据链的路径和车次链条数，其中所述目击证据链表示在进站、换乘和出站均有目击者且这些目击者的车次能够形成串联，所述目击者表示已经确定了出行路径的乘客；
[0014]基于所述目击证据链确定目标乘客的出行路径，其中，对于所述目击证据链的路径和车次链条数均等于1的情况，则将该路径作为目标乘客的出行路径，将该车次链作为目标乘客的出行车次链，对于所述目击证据链的路径和车次链条数大于1的情况，利用投票机制确定目标乘客的出行路径。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的优点在于，利用能够直接确定出行路线和车次的乘客作为目击者，为目标乘客的出行路径做出佐证，利用目击证据链复原地铁乘客出行链的各个要素，包括进站时间、候车时间、乘坐线路、乘坐车次、出站时间等。利用本专利技术能够精准、便捷、高效地识别地铁乘客出行路径，掌握地铁乘客出行路径选择规律，进而指导地铁运营管理。
[0016]通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述，本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
[0017]被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本专利技术的实施例，并且连同其说明一起用于解释本专利技术的原理。
[0018]图1是地铁乘客典型出行链示意图；
[0019]图2是根据本专利技术一个实施例的乘客出行过程复原示意图；
[0020]图3是根据本专利技术一个实施例的进站、换乘和出站时的目击者示意图；
[0021]图4是根据本专利技术一个实施例的北京海淀五路居站平峰时间出站情况示意图；
[0022]图5是根据本专利技术一个实施例的北京海淀五路居站高峰时间出站情况示意图；
[0023]图6是根据本专利技术一个实施例的地铁乘客出行路径识别方法的流程图。
具体实施方式
[0024]现在将参照附图来详细描述本专利技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本专利技术的范围。
[0025]以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。
[0026]对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地铁乘客出行路径识别方法，包括以下步骤：在获得的合理路径集中搜寻各路径上进站、换乘和出站的目击者，形成目击证据链的路径和车次链条数，其中所述目击证据链表示在进站、换乘和出站均有目击者且这些目击者的车次能够形成串联，所述目击者表示已经确定了出行路径的乘客；基于所述目击证据链确定目标乘客的出行路径，其中，对于所述目击证据链的路径和车次链条数均等于1的情况，则将该路径作为目标乘客的出行路径，将该车次链作为目标乘客的出行车次链，对于所述目击证据链的路径和车次链条数大于1的情况，利用投票机制确定目标乘客的出行路径。2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据以下步骤形成所述目击证据链：在给定的OD对中，利用公共交通推荐路线来生成合理路径集，该合理路径集包含日常出行中乘客会选择的备选路径；判断各备选路径的最小出行时间是否小于目标乘客的出行时间，若目标乘客的出行时间小于备选路径的最小出行时间，则将该备选路径视为无效，进而筛选出有效备选路径；基于所筛选出的有效备选路径形成目击证据链。3.根据权利要求1所述的方法，其中，在获得的合理路径集中搜寻各路径上进站、换乘和出站的目击者包括：确定一类目击者和二类目击者，其中，所述一类目击者是确定了出行路径和车次的直达乘客，所述二类目击者是确定了出行路径和车次的1次换乘乘客；将出站时一类目击者的搜寻范围确定为：若一类目击者搜寻范围为[t
出-T
95
/2，t
出
+T
95
/2]；否则，一类目击者搜寻范围为[t
出-T
95
/2，t
出
]，其中，令在目标乘客出站时间t
出
是目标乘客出站时间，上一趟列车到达时间为T
previous
，出站分布95％置信区间间隔为T
95
，是最小出站时间；将换乘时二类目击者搜寻范围确定为：将在目标乘客可能出行的路径内换乘至一类目击者所乘坐车次的二类目击者作为目标乘客换乘时的二类目击者，并且当换乘次数大于1时，后一次换乘的二类目击者确定下来的车次作为前一次寻找目击者的依据；将进站时一类目击者搜寻范围的确定为：令在目标乘客进站时间t
进
时，目标线路的发车间隔为T
interval
，下一趟列车出发时间为T
next
，若一类目击者搜寻范围为[t
进-T
interval
/2，t
进
+T
interval
/2]，否则，一类目击者搜寻范围为[t
进
，t
...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢良惠，宫大庆，张真继，刘世峰，李立峰，李清华，马健，薛刚，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：