一种通学公交线路规划方法技术

本申请提供了一种通学公交线路规划方法，包括站点规划和线路规划，其中站点规划包括：基于预先采集的每位学生的居住位置信息，通过聚类算法初步确定各小区质心；结合实际情况，对各小区质心进行干预调整；根据调整后的各小区质心和各小区出入口位置，确定公交站点位置。线路规划包括：根据需承载学生数量和每趟公交班次的最大承载数量，确定班次数量；根据班次数量、小区位置和线路数量确定各线路途经公交站；确定各公交线路最终路径。本方法通过聚类算法得到学校施教区内各小区的质心，基于质心和小区具体情况确定公交站位置，再根据公交站点和其他考虑因素规划公交路线，从而能够更好的针对通学公交的特点，满足学生的通勤需求。求。求。

【技术实现步骤摘要】
一种通学公交线路规划方法


[0001]本专利技术涉及公交线路规划技术，尤其涉及一种通学公交线路规划方法。

技术介绍

[0002]随着定制公交服务的普及，学校和家长可以通过定制公交网上平台提出“通学”出行需求，公交公司根据需求情况设计相应的通学公交运营线路。
[0003]然而，与一般的社会公交相比，通学公交有以下区别：
[0004]1)乘客上下车位置固定且集中在学校周边小区；
[0005]2)各站点上下车乘客数量基本固定；
[0006]3)乘客的乘车时间集中在早晚上、放学时段；
[0007]4)上学路线上乘客在各个站点上车后中途不会下车，到终点才会下车；放学路线上乘客在各个站点下车，没有乘客上车；
[0008]5)考虑到上、放学途中的学生安全，需要尽可能减少乘客的步行距离。
[0009]这些特点需要一种新的公交线路规划方法来适应。

技术实现思路

[0010]本专利技术的目的在于提供一种通学公交线路规划方法，以针对现有公交线路规划方法的不足，满足通学公交的特殊需求。
[0011]以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
[0012]根据本专利技术的一方面，提供了一种通学公交线路规划方法，包括以下步骤：
[0013]A、站点规划；
[0014]A1、基于预先采集的每位学生的居住位置信息，通过聚类算法初步确定各小区质心；
[0015]A2、结合实际情况，对各小区质心进行干预调整；
[0016]A3、根据调整后的各小区质心和各小区出入口位置，确定公交站点位置；
[0017]B、路线规划；
[0018]B1、根据需承载学生数量和每趟公交班次的最大承载数量，确定班次数量；
[0019]B2、根据班次数量、小区位置和线路数量确定各线路途经公交站；
[0020]B3、确定各公交线路最终路径。
[0021]在一实施例中，所述步骤A1具体包括：
[0022]A11、基于预先采集的学生的居住位置，结合地图信息，确定学生所分布的小区位置和小区数量；
[0023]A12、以小区数量作为聚类算法的初始聚类个数；
[0024]A13、以各小区形心作为聚类算法的质心初始位置；
[0025]A14、将初始聚类个数和质心初始位置输入k均值聚类迭代算法，迭代计算得到各小区质心。
[0026]在一实施例中，所述步骤A2包括：
[0027]判断各小区质心是否超出小区边界范围；如是，以该小区的样本对该小区进行重新单独聚类，以重新聚类后的质心代替原质心。
[0028]在一实施例中，所述步骤A2包括：
[0029]A21、逐个判断相邻小区的质心之间的距离是否小于第一阈值；
[0030]A22、如果两个相邻小区质心之间的距离小于第一阈值，将这两个小区合并为同一簇；
[0031]A23、全部合并完成后，针对合并后的簇重新计算质心。
[0032]在一实施例中，所述步骤A2还包括：
[0033]A24、判断各小区质心到小区出入口的最小距离是否大于第二阈值，如是，则以该小区的各个出入口为质心，将小区拆分，并进行重新聚类。
[0034]在一实施例中，所述步骤A3具体包括：
[0035]A31、计算各小区质心到该小区各个出入口的距离；
[0036]A32、将各个出入口按照到质心的距离远近排序；
[0037]A33、在距离小区质心最近的出入口旁设置公交站。
[0038]在一实施例中，所述步骤A3还包括：
[0039]A34、判断相邻两个小区是否存在相对设置的出入口，如是，在相对设置的出入口旁设置公交站。
[0040]在一实施例中，所述步骤B3包括：
[0041]B31、采用Dijkstra算法确定各公交线路的最终路径；
[0042]B32、检验各公交线路的承载量之和是否达到样本量总数，如否，增加公交线路数量；
[0043]B33、检测各公交线路在各个站点的承载量之和是否达到该站点的对应乘客数，如否，增加经过该站点的公交路线。
[0044]本专利技术实施例的有益效果是：通过聚类算法对学校施教区内的学生居住位置进行分析，得到各小区的质心，基于质心和小区具体情况，确定公交站位置，再根据公交站点和其他考虑因素规划公交路线，从而能够更好的针对通学公交服务对象的特点，满足学生通勤的保障需求。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0046]在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本专利技术的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征
的组件可能具有相同或相近的附图标记。
[0047]图1是本申请实施例所提供方法的整体流程图；
[0048]图2是K均值聚类方法流程图；
[0049]图3是聚类结果示意图；
[0050]图4是本实施例中得到的聚类质心示意图；
[0051]图5是本实施例中各居住小区出入口示意图；
[0052]图6是本实施例中站点位置设计示意图；
[0053]图7是基于Dijkstra算法的节点间距离加权示意图。
[0054]图8是本实施例中最终得到的公交线路。
具体实施方式
[0055]以下结合附图和具体实施例对本专利技术作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本专利技术的保护范围进行任何限制。
[0056]针对通学公交以服务学校施教区内部的学生为主，服务对象相对集中的特点，本实施例提供了一种通学公交线路规划方法，在该采用该方法进行站点及线路设计前，需要先面向家长展开线上问卷调研，收集每位学生的居住位置信息。家长可通过地图选点填写问卷，位置可精确到小区内具体楼幢，为后续的空间分析和线路设计提供有利基础。
[0057]在获得各个学生的居住位置信息后，按照图1所示的方法进行站点及线路设计，包括：
[0058]A1、基于预先采集的每位学生的居住位置信息，通过聚类算法初步确定各小区质心。
[0059]在该步骤中，聚类算法优选采用K均值聚类算法，其核心思想是将一组多个样本的特征矩阵划分为k个无交集的簇，簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心”，在一个二维平面中，一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点的横坐本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通学公交线路规划方法，其特征在于，包括以下步骤：A、站点规划；A1、基于预先采集的每位学生的居住位置信息，通过聚类算法初步确定各小区质心；A2、结合实际情况，对各小区质心进行干预调整；A3、根据调整后的各小区质心和各小区出入口位置，确定公交站点位置；B、路线规划；B1、根据需承载学生数量和每趟公交班次的最大承载数量，确定班次数量；B2、根据班次数量、小区位置和线路数量确定各线路途经公交站；B3、确定各公交线路最终路径。2.根据权利要求1所述的通学公交线路规划方法，其特征在于，所述步骤A1具体包括：A11、基于预先采集的学生的居住位置，结合地图信息，确定学生所分布的小区位置和小区数量；A12、以小区数量作为聚类算法的初始聚类个数；A13、以各小区形心作为聚类算法的质心初始位置；A14、将初始聚类个数和质心初始位置输入K均值聚类迭代算法，迭代计算得到各小区质心。3.根据权利要求1所述的通学公交线路规划方法，其特征在于，所述步骤A2包括：判断各小区质心是否超出小区边界范围；如是，以该小区的样本对该小区进行重新单独聚类，以重新聚类后的质心代替原质心。4.根据权利要求1所述的通学公交线路规划方法，其特征在于，所述步骤A2包括：A21、逐个判断相邻小区的质心之间的距离是...

【专利技术属性】
技术研发人员：江勇东，李晋，徐辉，顾天奇，张海军，马万达，蒋卓群，庄楚天，徐伟平，龙天翔，刘雨承，
申请(专利权)人：悉地苏州勘察设计顾问有限公司，
类型：发明
国别省市：