一种公交可达性时间序列自动化聚类方法技术

本发明专利技术公开了一种公交浮动车的可达性时间序列自动化聚类方法，针对公交可达性时间序列特征量化评估研究的不足，综合浮动车数据处理

【技术实现步骤摘要】
一种公交可达性时间序列自动化聚类方法


[0001]本专利技术涉及城市交通规划
，具体涉及一种基于公交浮动车数据的公交可达性时间序列自动化聚类方法
。

技术介绍

[0002]公共交通凭借其价格低廉
、
覆盖面广等优势成为居民通勤出行中受众最大的出行方式，在城市交通中的重要性越来越高
。
优先发展公共交通，不但有利于缓解日益严重的城市道路拥堵现象，也将有助于城市的土地资源规划和节能减碳
。
[0003]可达性是指使用一种特定的交通系统从某一区域到其他感兴趣区的便利程度
。
可达性不仅有空间特征，也具有随时间变化的特性，将可达性按时间先后顺序排列而成的数列叫做可达性时间序列
。
对可达性时间序列特征进行评估研究，有助于探寻交通可达性的时空特征
。
[0004]然而，目前对于可达性时间序列特征评估的研究仍然处于起步阶段，且存在以下三方面缺点：一是时空分辨率较低，二是缺乏时间序列特性的量化评价指标，三是难以依据量化特性进行聚类
。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种公交可达性时间序列自动化聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1
：获取公交行车数据和线路信息数据，对公交行车数据和线路信息数据进行预处理，构建公交浮动车数据库
。
步骤
S2
：构建时空公交网络
。
首先使用公交站点将公交线路分割，按照历史轨迹数据计算出不同时间粒度下，不同时间段站点间的运行消耗时间，作为站间定向链路的时空权重
。
在网络构建中需要判定公交站点间的站间换乘：计算比较公交站点的地理位置，如果公交站点距离小于设定的步行阈值，则建立站间换乘链路，换乘链路的换乘权值为换乘站点间的步行时间
。
步骤
S3
：计算可达性时间序列，包括以下步骤：步骤
S31
：计算不同时间粒度下，不同时间段的公交线路站点间的运行时间：对于站点之间线路上的轨迹点，在该段线路的上部及下部寻找到时间连续的轨迹点，作为轨迹点对，计算时间连续轨迹点对间的距离，并根据轨迹点对的时间戳，得到该轨迹点对的运行速度
。
对所有的轨迹点对的速度计算平均值，作为该站点之间线路的运行速度：计算出站点间线路的运行时间：其中，
n
表示站点间线路的轨迹点对的数目，
d
表示轨迹点对的距离，和表示一个轨迹点对的时间戳，
d
站点间距离
表示站点间公交线路距离，
v
表示站点间平均速度
。
步骤
S32
：将研究区域划分为若干尺寸可调的正六边形栅格，以此正六边形栅格为空间单元，划分时空公交最短路径算法栅格
。
步骤
S33
：查找起始点以及目的地附近的公交站点，基于步行阈值参数，获得起始点以及目的地周边的公交站点集合，判断是否存在可以直达的公交路线，存在直达路径后加入可行路径集合
。
如果不存在直达路径则考虑一次换乘情况，判断换乘线路是否可以到达目的地，可以到达目的地的线路，再加入可行路径集合，如果换乘无法到达，则停止
。
获得可行路径集合后，根据出发点的出行时间，根据构建的公交时空网络，计算每一条可行路径的运行消耗时间
。
步骤
S34
：确定出发点，出发的时间，设定时间阈值，计算从出发点至区域内所有采样点的时间消耗，时间消耗小于时间阈值的计算为等时圈范围，将等时圈的面积大小作为该点的可达性特征，得到了各个空间单元的可达性时间序列数据
。
步骤
S4
：在可达性时间序列的基础上实现动态时间规整距离计算：设有两条时间序列
X
＝
{x1,x2,
…
,x
n
}
和
Y
＝
{y1,y2,
…
,y
m
}
，为计算
X
和
Y
的
DTW
距离，构造一个距离矩阵
D
：
D(i,j)
＝
||x
i
‑
y
j
||2#D(i,j)
为
x
i
和
y
i
两点间的距离，其中，
i
＝
1,2
…
,n
，
j
＝
1,2,
…
m。
采用欧氏距离作为度量距离矩阵
D
的基函数
。
为了计算
DTW
距离，需要比较得到一条最佳规整路径
W
，对于规整路径
W
，有：
W
＝
w1,w2,
…
,w
k
#
规整路径的长度的取值范围为
max(n,m)≤k≤n+m
‑
1。
对于规整路径
W
，有如下三点规定：一是边界条件：在时间距离的度量过程中，必须从第一个时间点，即从
(x1,y1)
开始进行规整路径的计算，之后沿着时间点的顺序，持续重复...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晨，杨博，赵思佳，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：