[发明专利]考虑公交车到站频率和乘车舒适度的公交线路推荐方法

说明书

本发明公开了一种考虑公交车到站频率和乘车舒适度的公交线路推荐方法，首先，对研究区内所有公交站点和公交线路建立公交复杂网络，并计算每个公交站点的中介中心性。同时，构建考虑公交车到站频率和乘车舒适度的公交线路推荐方法的评价体系；其次，设置出发地S和目的地E的地理位置，分别对S和E进行步行缓冲区分析，得到S和E在指定缓冲区范围内的站点集合{Sa}和{Ea}；再计算{Sa}中每个公交站点到{Ea}的所有推荐公交线路方案，所得结果记为集合{SE}；最后，求解考虑公交车到站频率和乘车舒适度的公交线路，结果按照指定项顺序进行排序。本发明能够更合理地考虑步行距离、换乘、公交乘客舒适度、到站频率等问题，为城市公交出行优化提供科学依据。

技术领域

本发明涉及城市规划与城市交通系统技术领域，特别是一种考虑公交车到站频率和乘车舒适度的公交线路推荐方法。

背景技术

目前，公交是城市交通的一种重要绿色出行工具，与每个人的都息息相关，特别是每天乘坐公交进行通勤的人群。然而，由于城市交通拥堵、步行环境不友好、公交线路推荐算法不够友好等问题的存在，城市公交出行存在着许多急需改进的地方，如城市交通出行早晚高峰时间内，部分公交线路上公交出行速度缓慢、车内极其拥堵、乘客候车时间过长等；现有公交线路推荐算法更多是关注步行距离长度最少、总行程最短以及换乘次数最少等方面，而忽视了人乘车的实际体验感，使得很多人不愿意乘坐公交车。除此之外，还存在着以下实践和算法分析问题：首先，城市中不同公交线路的利用率存在着差异，并非所有的线路都是处于拥挤状态，即有些线路实际上在出行高峰时段内更适合公交出行但是没有多少乘客，如何更加合理地引导乘客进行不同线路的选择是公交线路推荐算法研究中的一个重要问题。其次，当前公交线路推荐算法中，并没有综合考虑到最短路径、到站频率、公交换乘与公交舒适性之间的优化计算问题，使得人们往往更多地是选择非换乘路线。但是实际上必要的换乘可能会带来更优的出行舒适感和出行时耗，因为非换乘路线可能需要的候车时间过长以及车内十分拥挤的环境造成乘客对公交出行产生抵触的情绪。其中，对于车内拥挤程度判断的解决方案：随着近年来深度学习的快速发展，利用深度学习算法进行视频或者图像中人数计算（特别是密集人群中人数计算）已经非常成熟。然而，这项技术并没有被应用到公交车内出行环境的评价中。关于到站频率计算的解决方案：因为当前城市中公交车都装有GPS定位装置，可以较为容易地计算出在指定站点和指定时间段内的到站公交车的数量。

与此同时，若放弃优先推荐那些到站频率不高、车内拥挤的公交线路，则可能会优先推荐到需要进行中转的公交线路。那么，还需要对这些需要中转的公交线路采取进一步的优化推荐。对于基于复杂网络理论，城市公交复杂网络中节点的中介性越高，则其公交中转的能力越强。为此，本发明对于推荐的公交线路按照中转站点的中介性大小进行一定的排序操作。

另外，城市交通低碳绿色化发展是当前城市发展中的一个重要理念。那么以此为指导方向，则在实际发展中需要更好地提升现有资源的利用效率而不是简单地增加公交线路和车辆来解决公交出行困难的问题。换言之，在现有资源不变的情况下，通过算法来提升解决实际问题的能力是首选的方案。

综上分析，在公交推荐算法中如何合理地考虑步行距离、换乘、公交乘客舒适度、到站频率等问题，来综合提高公交运营效率和乘客公交出行愿意的实践意义重大。为此，本发明提出了一种考虑公交车到站频率和乘车舒适度的公交线路推荐方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种考虑公交车到站频率和乘车舒适度的公交线路推荐方法，本发明能够更合理地考虑公交舒适度、公交换乘等问题，为城市公交出行优化提供科学依据。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

根据本发明提出的一种考虑公交车到站频率和乘车舒适度的公交线路推荐方法，包括以下步骤：

步骤1、基于复杂网络理论，对研究区内所有公交站点和公交线路做如下处理：以公交站点为节点，若两个公交站点之间有公交线路连通，则认为这两个公交站点之间存在一条边；以此，建立研究区内的公交复杂网络；