【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及公共交通，尤其涉及一种指定区域的公交线路单线规划方法及系统。
技术介绍
1、公交线网规划是公交行业极其重要的课题，有很多相关的学术专著、论文对其进行研究。
2、目前线网规划的做法先是收集出行od（出行的出发地和目的地，origin和destination）等基础数据，然后按某种理论布设线路。理论有：1）根据od量（od之间的客流量，简称od量）的大小逐条布设；2）根据城市结构和od量分层布设：如快线、干线、直线等。
3、公交出行od量的数据不易获取。现有的方法如通过手机信令、人工调查等都不够准确。对潜在公交出行od的估算则更没有好的办法，通常是根据od总量按经验给个比例，这难以满足线网规划的需求。
4、另外，整个城市的公交线网规划十分复杂，涉及很多因素，如出行需求、道路条件、场站分布等。到目前为止，还没有一套成熟通用的方法能应用到整个城市的公交线网规划中。实际在做线网规划时，采用的都是计算机辅助加人工分析，目前人工经验的成份更高。
5、近年来，互联网交通大数据逐步成熟，为线网...
【技术保护点】
1.一种指定区域的公交线路单线规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的指定区域的公交线路单线规划方法，其特征在于，数据映射步骤包括：
3.如权利要求1所述的指定区域的公交线路单线规划方法，其特征在于，所述机器学习模型选用多层感知机的神经网络模型，所述机器学习模型的输入有峰段、各出行方式的出行时长、出行距离、公交出行的步行距离及换乘次数，所述机器学习模型的输出为乘客选择公交出行的出行概率。
4.如权利要求1所述的指定区域的公交线路单线规划方法，其特征在于，所述线路的必经区域包括起点区域、途经区域和终点区域，假设线路的起点区...
【技术特征摘要】
1.一种指定区域的公交线路单线规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的指定区域的公交线路单线规划方法，其特征在于，数据映射步骤包括：
3.如权利要求1所述的指定区域的公交线路单线规划方法，其特征在于，所述机器学习模型选用多层感知机的神经网络模型，所述机器学习模型的输入有峰段、各出行方式的出行时长、出行距离、公交出行的步行距离及换乘次数，所述机器学习模型的输出为乘客选择公交出行的出行概率。
4.如权利要求1所述的指定区域的公交线路单线规划方法，其特征在于，所述线路的必经区域包括起点区域、途经区域和终点区域，假设线路的起点区域包含m个站点，表示为，；线路的终点区域包含n个站点，表示为，；线路有一个途经区域，该途经区域有x个站点，表示为，；
5.如权利要求4所述的指定区域的公交线路单线规划方法，其特征在于，步骤5）和8）中，对线路中的每一个od站点对，先利用数据映射步骤中归集的数据得到该od下的各出行方式通勤od量，然后估算公交出行的出行概率，再预测线路的该od对可吸引的个体交通量，最后对这些吸引的个体交通量汇总则得出该线路的个体交通吸引量。
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【专利技术属性】
技术研发人员：薛博，张彤，胡刚，耿铭君，
申请(专利权)人：深圳市都市交通规划设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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