铁路同城异站最小中转时间计算方法、系统及设备和介质技术方案

本申请公开了一种铁路同城异站最小中转时间计算方法，包括：基于发到站客流时空特征的相关性，对全路车站进行聚类，确定各个车站的类别；预测不同类别的车站在铁路预售期内不同时段下的进出站最小耗时；构建同城异站OD数据集，预测铁路预售期内不同时段下的同城异站OD接驳耗时；将进出站最小耗时和同城异站OD接驳耗时进行求和，得到同城异站OD最小中转时间第一预设值；根据两段铁路行程中下一段行程的退票改签客流的累积分布特征，计算预售期内不同时段下的同城异站OD最小中转时间第二预设值，选取第一预设值和第二预设值中值小的作为最终的同城异站最小中转时间。本申请还公开了一种铁路同城异站最小中转时间计算系统、设备和介质。和介质。和介质。

【技术实现步骤摘要】
铁路同城异站最小中转时间计算方法、系统及设备和介质


[0001]本申请涉及一种中转换乘时间计算方法，特别涉及铁路同城异站最小中转时间计算方法及其系统。

技术介绍

[0002]当前，为满足没有直达车、或者有直达车但没有余票情况下的旅客出行需求，12306提供了包含两段铁路行程的中转换乘服务功能，并分为同站和同城异站换乘两种方式。同站换乘方式中第一段行程的到达站和第二段行程的出发站为同一个车站，同城异站换乘方式中第一段行程的到达车站和第二段行程的出发车站是属于同一城市中的两个不同车站。面向除列车晚点、交通拥堵等异常情况外的铁路中转换乘需求，在两段行程间设置合理的最小中转时间是铁路运营企业考虑的首要因素，只有当一个换乘方案的中转时间不小于规定的最小中转时间时，该方案才可成为候选方案之一，从而实现尽可能避免因最小中转时间过短导致旅客换乘不畅引起运营纠纷过长导致整体出行耗时过长而体验不佳。
[0003]交通出行路径规划领域中关于最小中转时间的计算，专利公开号：CN114912659A专利技术专利名称为：“一种铁路客运中转换乘方案计算方法”，公开了一种铁路客运中转换乘方案计算方法，包括：OD数据集计算步骤、最小换乘时间计算步骤及换乘方案计算步骤；铁路用户实时输入中转换乘请求，基于候选全路可达OD数据集查询获得中转站，基于余票信息、最小换乘时间及预设过滤条件进行中转站过滤，获得最优中转换乘方案，并为铁路用户进行展示。
[0004]检索到专利公开号：CN114723240A，专利技术名称为：“一种铁路客运综合交通枢纽接驳方式协同调度方法及系统”，公开了铁路客运综合交通枢纽接驳方式协同调度方法及系统，系统包括采集模块、统计模块和调度模块，采集模块采集交通枢纽的运行信息和到站旅客的换乘信息；统计模块统计所有到站旅客的换乘信息，确定每种接驳方式的初始分担率；调度模块根据运行信息和所有接驳方式的初始分担率，通过对双层规划模型迭代求解使到站旅客总换乘时间最小的最优调度参数。
[0005]然而，现有技术中计算同城异站换乘的最小中转时间存在巨大挑战性。一方面同城异站换乘的最小中转时间受进出站耗时和流程、两个车站间的接驳耗时、车站客流规模等多个因素影响，且不同类别车站和城市下各因素呈现季节性、周期性和时段性动态变化规律；另一方面旅客在性别、年龄、个人体力等自然属性，以及行李、随行人数等出行属性和行程安排、换乘接驳交通工具选择偏好、对换乘路线的熟悉程度等方面存在个体差异，旅客对最小中转时间的认可程度存在差别，当中转时间过短且不足以完成换乘出行时，旅客通常会对第二程车次发起退票或改签等操作，相关数据表现出特定的时空分布特征。
[0006]因此，亟需提出一种面向全国铁路同城异站换乘服务的最小中转时间计算方法，基于铁路车站发到站客流和采集的公共交通出行数据，综合运用传统聚类、统计学、时间序列预测等方法，在成网条件下离线批量分层计算铁路客运同城异站换乘最小中转时间。以解决现有技术中存在的无法解决不同类别车站和城市下各因素呈现季节性、周期性和时段
性动态变化的技术问题，实现了各模块计算过程简单、模块间相互独立，为提升铁路中转换乘服务品质和旅客出行体验提供了决策依据。

技术实现思路

[0007]本申请实施例提供了一种铁路同城异站最小中转时间计算方法及其系统，以解决现有技术中存在的同城异站最小中转时间计算不足的技术问题。
[0008]第一方面，本申请实施例提供了一种铁路同城异站最小中转时间计算方法，方法包括：进出站耗时预测步骤：基于发到站客流时空特征的相关性，对全路车站进行聚类，确定各个车站的类别；根据构建的各个车站在不同时段下的进出站耗时数据集，预测不同类别的车站在铁路预售期内不同时段下的进出站最小耗时；接驳耗时预测步骤：构建同城异站OD数据集，以预定频率采集与同城异站OD对应的城市交通出行路线信息，解析并抽取同城异站OD间的耗时数据，预测铁路预售期内不同时段下的同城异站OD接驳耗时；最小中转时间计算步骤：将进出站最小耗时和同城异站OD接驳耗时进行求和，得到同城异站OD最小中转时间第一预设值；根据两段铁路行程中下一段行程的退票改签客流的累积分布特征，计算预售期内不同时段下的同城异站OD最小中转时间第二预设值，选取第一预设值和第二预设值中值小的作为最终的同城异站最小中转时间。
[0009]本专利技术实施例中，上述进出站耗时预测步骤进一步包括：车站聚类步骤：基于铁路售票数据构造铁路发到站客流数据集，计算聚类个数初值，采用聚类方法对车站进行聚类，对车站的类别进行标记；进出站耗时数据集构造步骤：基于铁路售票系统中的进出站数据，并结合车站的聚类的类别，计算不同时段下进站最小耗时及出站最小耗时，并构造进出站耗时数据集；进出站最小耗时预测模型构建步骤：基于进出站耗时数据集，采用时间序列预测算法，分别构建不同类别车站在预售期内各天不同出发时段下的进出站最小耗时预测模型，以预测获得车站在指定出发时段下预售期内指定天的进出站最小耗时。
[0010]本专利技术实施例中，上述接驳耗时预测步骤进一步包括：同城异站OD数据集构造步骤：基于铁路车站所处城市的定义数据，构造同城异站OD数据集，同城异站OD数据集包括：两段铁路行程中上一段行程的到达车站车站名和车站码，下一段铁路行程的出发车站名和车站码；同城异站OD接驳耗时数据集构造步骤：以预设频率采集同城异站OD出行路线数据，构造同城异站OD接驳耗时数据集，同城异站OD接驳耗时数据集包括：接续的两段铁路行程中上一段行程的到达车站车站名和车站码、下一段铁路行程的出发车站名和车站码、路径规划类别、耗时、数据采集日期时间；同城异站OD接驳耗时预测模型构建步骤：基于同城异站OD接驳耗时数据集，分别计算不同OD在不同时段、不同路径规划类别下的平均耗时，汇总计算得到同城异站OD接驳耗时预测模型训练数据集；采用时间序列预测算法，分别构建全部同城异站OD在不同提前出发天数和出发时段条件下的接驳耗时预测模型，获得预售期内对应条件下的同城异站OD接驳耗时。
[0011]本专利技术实施例中，上述最小中转时间计算步骤进一步包括：最小中转时间第一预设值计算步骤：计算进出站最小耗时与同城异站OD接驳耗时的和，得到不同类别车站在预售期内不同时段下的同城异站最小中转时间第一预设值；最小中转时间第二预设值计算步骤：基于预构造的退票改签客流数据集，选择退票改签累积客流占比不高于预设值的中转时长，获得同城异站最小中转时间第二预设值；最小中转时间对比计算步骤：选取全部同城异站OD在预售期内不同时段下的同城异站最小中转时间第一预设值和同城异站最小中转时间第二预设值中的较小值，作为最终的同城异站最小中转时间。
[0012]本专利技术实施例中，上述车站聚类步骤进一步包括：计算聚类个数初值步骤：针对铁路发到站客流数据集，确定聚类个数初值；铁路车站聚类模型构建步骤：基于预构造的铁路每日发到站客流数据集，采用聚类算法构造车站聚类模型，获取各个车站所属类别；聚类效果优化步骤：根据可视化展示的不同类别车站的每日发到站客流时序走势是否一致，优化调整聚类个数初值的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种铁路同城异站最小中转时间计算方法，其特征在于，所述方法包括：进出站耗时预测步骤：基于发到站客流时空特征的相关性，对全路车站进行聚类，确定各个车站的类别；根据构建的各个所述车站在不同时段下的进出站耗时数据集，预测不同类别的所述车站在铁路预售期内不同时段下的进出站最小耗时；接驳耗时预测步骤：构建同城异站OD数据集，以预定频率采集与同城异站OD对应的城市交通出行路线信息，解析并抽取所述同城异站OD间的耗时数据，预测铁路预售期内不同时段下的同城异站OD接驳耗时；最小中转时间计算步骤：将所述进出站最小耗时和所述同城异站OD接驳耗时进行求和，得到同城异站OD最小中转时间第一预设值；根据两段铁路行程中下一段行程的退票改签客流的累积分布特征，计算预售期内不同时段下的同城异站OD最小中转时间第二预设值，选取所述第一预设值和第二预设值中值小的作为最终的同城异站最小中转时间。2.根据权利要求1所述铁路同城异站最小中转时间计算方法，其特征在于，所述进出站耗时预测步骤进一步包括：车站聚类步骤：基于铁路售票数据构造铁路发到站客流数据集，计算聚类个数初值，采用聚类方法对所述车站进行聚类，对所述车站的类别进行标记；进出站耗时数据集构造步骤：基于铁路售票系统中的进出站数据，并结合所述车站的聚类的类别，计算不同时段下进站最小耗时及出站最小耗时，并构造进出站耗时数据集；进出站最小耗时预测模型构建步骤：基于所述进出站耗时数据集，采用时间序列预测算法，分别构建不同类别所述车站在预售期内各天不同出发时段下的进出站最小耗时预测模型，以预测获得所述车站在指定出发时段下预售期内指定天的进出站最小耗时。3.根据权利要求1所述铁路同城异站最小中转时间计算方法，其特征在于，所述接驳耗时预测步骤进一步包括：同城异站OD数据集构造步骤：基于铁路车站所处城市的定义数据，构造同城异站OD数据集，所述同城异站OD数据集包括：两段铁路行程中上一段行程的到达车站车站名和车站码，下一段铁路行程的出发车站名和车站码；同城异站OD接驳耗时数据集构造步骤：以预设频率采集同城异站OD出行路线数据，构造同城异站OD接驳耗时数据集，所述同城异站OD接驳耗时数据集包括：接续的两段铁路行程中上一段行程的到达车站车站名和车站码、下一段铁路行程的出发车站名和车站码、路径规划类别、耗时、数据采集日期时间；同城异站OD接驳耗时预测模型构建步骤：基于所述同城异站OD接驳耗时数据集，分别计算不同OD在不同时段、不同路径规划类别下的平均耗时，汇总计算得到同城异站OD接驳耗时预测模型训练数据集；采用时间序列预测算法，分别构建全部同城异站OD在不同提前出发天数和出发时段条件下的接驳耗时预测模型，获得预售期内对应条件下的所述同城异站OD接驳耗时。4.根据权利要求3所述铁路同城异站最小中转时间计算方法，其特征在于，所述最小中转时间计算步骤进一步包括：最小中转时间第一预设值计算步骤：计算所述进出站最小耗时与所述同城异站OD接驳耗时的和，得到不同类别车站在预售期内不同时段下的同城异站最小中转时间第一预设值；
最小中转时间第二预设值计算步骤：基于预构造的退票改签客流数据集，选择退票改签累积客流占比不高于预设值的中转时长，获得同城异站最小中转时间第二预设值；最小中转时间对比计算步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱颖婷，单杏花，杨立鹏，阎志远，李雯，王洪业，梅巧玲，纪宇宣，易超，李俊杰，
申请(专利权)人：铁旅科技有限公司，
类型：发明
国别省市：