【技术实现步骤摘要】
基于刷卡与定位数据的轨道交通线路客流车次匹配方法
[0001]本专利技术涉及基于刷卡与定位数据的轨道交通线路客流车次匹配方法，属于轨道交通运营与数据挖掘
技术介绍
[0002]近年来，随着我国城镇化水平的不断提高，大量人口不断涌入城市，巨大的城市人口密度随之带来了以交通拥堵为主要特征的城市交通问题。轨道交通以其高速度、高运力、高效率、低能耗的明显优势分担了城市交通运输系统的压力，为缓解城市交通拥堵做出了巨大贡献。但是大规模的轨道交通运营网络和复杂的网络结构带来了更加复杂的交通问题和难以预计的现象，突出的供求关系，日益突出的运营难题让运营部门面临了前所未有的挑战。
[0003]轨道交通运营难点主要体现在：(1)客流分布状态复杂化，具体车次的客流信息难以精准获取。现在大多数城市轨道交通系统都采用“一票制”模式，通过AFC系统即可准确了解乘客出行OD信息，但是随着路网的复杂以及通达性的增强，使得同一起讫点车站间可供乘客选择路径、车次数量增多，这增加了客流时空分布特征的复杂性和多变性，直接影响轨道交通系统的运营效率...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于刷卡与定位数据的轨道交通线路客流车次匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，基于乘客进、出站刷卡数据与轨道交通线路自动定位数据，筛选无换乘的单线路乘客，并对单线路乘客出行方向进行判断；步骤2，通过单线路乘客的进站刷卡时间与轨道交通车次运行时刻的差值识别进站可能乘坐车次，通过单线路乘客的出站刷卡时间与轨道交通车次运行时刻的差值识别出站可能乘坐车次，并根据进、出站可能乘坐车次的交集判断单车次与多车次出行序列；步骤3，利用K
‑
means聚类分析方法对单线路乘客进站刷卡时间进行时间类别划分，根据前后车次推导与单车次出行序列信息对聚类结果进行辅助修订，得到进站刷卡时间对应的乘客可能乘坐车次；同理利用K
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means聚类分析方法对单线路乘客出站刷卡时间进行时间类别划分，根据前后车次推导与单车次出行序列信息对聚类结果进行辅助修订，得到出站刷卡时间对应的乘客可能乘坐车次；将进、出站可能乘坐车次一致的多车次确定为单车次出行序列；步骤4，对单线路乘客客流进行重复聚类分析，直到客流分配的结果不因聚类的重复而改进，单线路乘客车次分配达到最优值或者两次重复聚类得到的目标函数变化为零时为止，使得所有的多车次出行序列均转换为单车次出行序列。2.根据权利要求1所述的基于刷卡与定位数据的轨道交通线路客流车次匹配方法，其特征在于，所述步骤1的具体过程如下：将乘客起、讫站点与轨道交通线路站点进行匹配，若某乘客起、讫站点在同一条轨道交通线路上，根据乘客出行综合效益最大化的原则，认为该乘客为无换乘的单线路乘客；对研究时间范围内的目标单线路的运行车次按照时间升序进行排序并编号，形成首项为1步长为1的运行车次编号集合K；对目标单线路的所有站点按照上行线方向进行升序编号，形成首项为1步长为1的线路站点编号集合S，当单线路乘客的出站站点编号大于进站站点编号时，认为该乘客出行方向为上行，反之为下行。3.根据权利要求2所述的基于刷卡与定位数据的轨道交通线路客流车次匹配方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程如下：2.1，识别乘客进、出站可能乘坐车次：T
k
‑
T
o
≥T
w
,k∈KT
d
‑
T
k'
≥T
w'
,k'∈Kk≤m≤k',m∈M其中，K为研究时间范围内轨道交通运行车次编号集合，m为乘客进、出站可能乘坐的车次，M为乘客进、出站可能乘坐的车次的交集，T
k
为车次k在乘客进站站点的发车时间，T
k'
为车次k'在乘客出站站点的到站时间，T
o
为乘客进站刷卡时间，T
d
为乘客出站刷卡时间，T
w
为从乘客刷卡进站到乘客到达站台的必要步行时间，T
w'
为从乘客离开站台到乘客刷卡出站的必要步行时间；2.2，判别单车次与多车次出行序列：|M|为乘客进、出站可能乘坐的车次的交集的值，即为单线路乘客出行可选车次数量，
当|M|值为1时，乘客刷卡数据匹配到具体某单车次；当|M|大于1时，判别乘客出行为多车次出行序列；|M|为0...
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