基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法组成比例

本发明专利技术提供一种基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，包括：首先将研究区域切分成渔网单元，采集实时人口位置数据和实时公交出行信息，然后进行渔网单元的公交服务需求空间关联与量化和公交服务供给水平量化，并对公交服务供需水平量化结果进行标准化处理，以局部双变量莫兰指数为指标进行渔网单元的公交服务供需匹配程度定量计算，最后保存该时段公交服务供需量化与匹配程度计算结果。本发明专利技术基于腾讯宜出行位置数据和高德地图路径规划数据完成实时公交服务供需识别，实现精细时空精度下公交服务供需匹配程度的定量计算，具有真实准确、实时性强、空间精度高等性能，工程适用性强。工程适用性强。工程适用性强。

【技术实现步骤摘要】
基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法


[0001]本专利技术涉及网络开放大数据爬虫与处理技术，具体涉及一种基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配程度定量计算技术。

技术介绍

[0002]公共交通是城市居民出行，尤其是职住通勤出行的主要交通方式，其规划布局的合理性与均衡性直接决定公交出行方式的便利性与可达性，从而影响居民出行与城市交通运行的效率和成本。随着城市空间规模的扩张，职住空间的错位和分离不断加剧，长距离通勤、交通拥堵和交通不均衡不公平等城市问题日益严峻。发展公共交通能很好地缓解城市交通压力，优化公共交通布局、提升公共交通效率和竞争力是解决这些城市问题的有效途径。挖掘并匹配公共交通服务的供给水平与需求水平，分析二者在空间上的差异与耦合程度，能为公共交通布局优化提供科学依据，更好地提升公交布局合理性与均衡性。公交供需匹配的关键问题在于对公交服务供给与公交服务需求的精准识别，而已有方法在公交服务供需实时识别与动态匹配程度定量计算方面存在不足。
[0003]公交服务供需识别的方法可以分为两类：
[0004]一类是传统方法。公交服务需求识别方面，此类方法主要依赖实地走访、问卷调查、统计年鉴、人口与经济普查数据等获取；公交服务供给识别方面，以公交站点数量、密度、站间距、覆盖率等作为供给水平计算指标。此类方法的缺点是数据更新慢、时效性低、精度不足、样本量小、耗费人力物力，且只能分析公交站点在宏观上的密集程度与均衡水平，忽略了人口和需求在空间分布上的非均衡性和真实交通条件下的交通状况，缺少对活动个体需求的考虑。获取出行成本时，难以大量获得指定时段考虑真实交通状态和精确候车时间等的出行信息，推算的换乘方案与行人实际步行空间、居民出行日常选择可能存在差异。
[0005]另一类是大数据的方法，即基于大数据推算公共交通服务供需水平。随着移动互联网技术、智能传感器技术、信息和通信技术的发展，以及具有位置感知能力的移动计算设备的普及应用，持续、海量地获取实时人口位置数据与交通状态信息成为可能。目前方法主要通过GPS数据、公交IC卡刷卡数据和手机信令数据等获取公交服务需求，这些数据来源存在一定缺陷：GPS数据一般利用安装在出租车等社会公共车辆上的GPS定位系统提取浮动车行驶轨迹数据，结合出租车的载客状态、计费信息等数据，通过提取出租车的上客点与落客点进行出行OD分析和出行需求识别，但只能对潜在出行需求进行挖掘，且该需求无法等同于对公共交通服务的需求；基于IC卡刷卡数据的OD推断方法存在合理性及准确性不足、未充分利用历史出行大数据中蕴含的信息来辅助推断以及缺乏真实数据的有效验证等问题，且只能挖掘现有需求、对潜在需求挖掘不足；手机信令数据定位精度受基站密度、覆盖范围影响大，与用户的真实位置可能有数百米的误差，在微观尺度时空精度有限，存在数据缺失、信号跳跃、不确定性等问题。
[0006]为了解决这些问题，本专利技术设计了一种基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径
规划数据的公交服务供需匹配方法，能够利用腾讯宜出行位置数据获取高时空精度的人口位置数据推算公交服务需求，利用高德地图路径规划数据获取实时交通状态下考虑行人步行空间的公交运行信息推算公交服务供给水平，且能够实现精细时空精度下公交服务供需匹配程度的定量计算，具有真实准确、实时性强、空间精度高的特点，有很强的工程实用性。

技术实现思路

[0007]本专利技术提出了一种基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，其目的是通过本专利技术方法定量计算实时交通状态与人口活动下的公交服务供需匹配程度，用于解决公交服务供需水平识别实时性差、匹配程度无法动态计算等问题。
[0008]为了解决上述问题，本专利技术提出一种基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，其特征在于，包括以下步骤，
[0009]步骤1、将研究区域切分成渔网单元；
[0010]步骤2、基于步骤1划分的渔网单元，采集一个时间段的实时人口位置数据以及实时公交出行信息；
[0011]步骤3、进行渔网单元的公交服务需求空间关联与量化和公交服务供给水平量化，从而得到全部公交服务供需水平量化结果；
[0012]步骤4、对步骤3得到的公交服务供需水平量化结果进行标准化处理，以局部双变量莫兰指数为指标进行渔网单元的公交服务供需匹配程度定量计算，并保存该时段公交服务供需量化与匹配程度计算结果，等待运行下一时段的公交服务供需量化与匹配程度计算；
[0013]步骤5、重复步骤2至4直至完成所有时段的公交服务供需量化与匹配程度计算，将各时段输出结果写入数据库，得到所有设定时段的实时匹配结果。
[0014]在上述的基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，步骤1的具体方法是：以shp文件格式导入ArcGIS软件，对研究区域进行切片分区处理，基于ArcGIS软件渔网工具，切分两种规格的渔网单元，一种渔网单元用于实时人口数据分片采集，设定像元高度和像元宽度为2600，一种渔网单元用于实时公交出行信息采集、公交服务供需量化与匹配，根据研究区域大小及研究尺度设定像元高度和像元宽度，分别输出两种规格渔网单元的编号与中心坐标。
[0015]在上述的基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，步骤2中，采集一个时间段的实时人口位置数据的具体方法是：基于上述步骤1的切片分区及渔网单元编号与中心坐标，生成四至范围，分片采集实时人口位置数据，利用多个腾讯账号获取cookie，并为每个cookie分配一定的片区采集任务，依次循环读取实时人口位置数据，对采集数据进行处理，输出实时人口位置数据采集结果。
[0016]在上述的基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，步骤2中，采集一个时间段的实时公交出行信息的具体方法是：基于上述步骤1的切片分区及渔网单元编号与中心坐标，提取所有渔网单元中心坐标作为实时公交出行信息采集的起讫点坐标，构建OD矩阵和数据采集任务列表，利用多个高德地图开放平台账号获取key，并为每个key分配一定的公交出行信息采集任务，依次循环读取实时公交出行信息，对
采集数据进行处理，输出实时公交出行信息采集采集结果。
[0017]在上述的基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，步骤3的具体方法是：
[0018]步骤3.1、基于上述步骤1的切片分区及上述步骤2采集的实时人口位置数据，进行渔网单元的公交服务需求空间关联与量化，将采集的实时人口位置数据由文本格式表达为空间图形格式的点数据，每个点数据依据其空间位置与步骤1的渔网单元匹配，统计与各渔网单元相匹配的实时人口，得到相应尺度的公交服务需求水平量化结果；
[0019]步骤3.2、基于上述步骤1的切片分区及上述步骤2采集的实时公交出行信息，进行渔网单元的公交服务供给水平量化，从各渔网单元间的公交出行信息提取各公交出行方案本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤1、将研究区域切分成渔网单元；步骤2、基于步骤1划分的渔网单元，采集一个时间段的实时人口位置数据以及实时公交出行信息；步骤3、进行渔网单元的公交服务需求空间关联与量化和公交服务供给水平量化，从而得到全部公交服务供需水平量化结果；步骤4、对步骤3得到的公交服务供需水平量化结果进行标准化处理，以局部双变量莫兰指数为指标进行渔网单元的公交服务供需匹配程度定量计算，并保存该时段公交服务供需量化与匹配程度计算结果，等待运行下一时段的公交服务供需量化与匹配程度计算；步骤5、重复步骤2至4直至完成所有时段的公交服务供需量化与匹配程度计算，将各时段输出结果写入数据库，得到所有设定时段的实时匹配结果。2.根据权利要求1所述的基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，其特征在于，步骤1的具体方法是：以shp文件格式导入ArcGIS软件，对研究区域进行切片分区处理，基于ArcGIS软件渔网工具，切分两种规格的渔网单元，一种渔网单元用于实时人口数据分片采集，设定像元高度和像元宽度为2600，一种渔网单元用于实时公交出行信息采集、公交服务供需量化与匹配，根据研究区域大小及研究尺度设定像元高度和像元宽度，分别输出两种规格渔网单元的编号与中心坐标。3.根据权利要求1所述的基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，其特征在于，步骤2中，采集一个时间段的实时人口位置数据的具体方法是：基于上述步骤1的切片分区及渔网单元编号与中心坐标，生成四至范围，分片采集实时人口位置数据，利用多个腾讯账号获取cookie，并为每个cookie分配一定的片区采集任务，依次循环读取实时人口位置数据，对采集数据进行处理，输出实时人口位置数据采集结果。4.根据权利要求1所述的基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，其特征在于，步骤2中，采集一个时间段的实时公交出行信息的具体方法是：基于上述步骤1的切片分区及渔网单元编号与中心坐标，提取所有渔网单元中心坐标作为实时公交出行信息采集的起讫点坐标，构建OD矩阵和数据采集任务列表，利用多个高德地图开放平台账号获取key，并为每个key分配一定的公交出行信息采集任务，依次循环读取实时公交出行信息，对采集数据进行处理，输出实时公交出行信息采集采集结果。5.根据权利要求1所述的基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，其特征在于，步骤3的具体方法是：步骤3.1、基于上述步骤1的切片分区及上述步骤2采集的实时人口位置数据，进行渔网单元的公交服务需求空间关联与量化，将采集的实时人口位置数据由文本格式表达为空间图形格式的点数据，每个点数据依据其空间位置与步骤1的渔网单元匹配，统计与各渔网单元相匹配的实时人口，得到相应尺度的公交服务需求水平量化结果；步骤3.2、基于上述步骤1的切片分区及上述步骤2采集的实时公交出行信息，进行渔网单元的公交服务供给水平量化，从各渔网单元间的公交出行信息提取各公交出行方案的最短行程时间，分别以每个渔网单元为起点、以最小公交出行时间成本为划分指标的可达区，利用可达区范围计算各渔网单元的可达性，得到相应尺度的公交服务供给水平量化结果。
6.根据权利要求1所述的基于腾讯宜出行位置数据与高德地图路径规划数据的公交服务供需匹配方法，其特征在于，步骤4的具...

【专利技术属性】
技术研发人员：万婕，王庆国，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：