[发明专利]一种基于多源数据的公交IC卡乘客下车站点推导方法

说明书

一种基于多源数据的公交IC卡乘客下车站点推导方法，具有准确性、有效性和可操作性，可广泛应用于公交OD推导中，为分析线路客流分布、确定发车班次等提供理论及方法依据。本申请包括步骤：(1)基础数据准备：对原始数据进行预处理，得到有效的公交GPS数据和IC刷卡数据，计算公交到站时间表，统计各站点上车人数；(2)基于通勤出行链推导下车站点：识别通勤出行链，推导通勤人群下车站点，统计各站点下车人数；(3)基于普通出行链推导下车站点：识别普通出行链，根据出行链特征推导下车站点，统计各站点下车人数；(4)基于站点吸引权推导下车站点：定义站点吸引权计算方法，从集计角度计算站点下车概率，从而得到各站点下车人数。

技术领域

本发明属于智能交通领域，涉及一种基于多源数据的公交IC卡乘客下车站点推导方法。

背景技术

在大数据时代背景下，通过信息技术手段对海量数据进行挖掘，从中提取有效信息从而支持决策在各个领域中都取得了良好的应用。在交通领域，随着交通大数据的数据采集和处理手段日趋成熟，依托多源数据获取公交OD矩阵，分析公交客流分布特征进成为了研究热点。

多源数据包括公交GPS数据，IC刷卡数据，静态公交数据等，如今公交IC卡自动收费系统在全国普及，公交车辆也普遍安装了车载GPS设备，随之产生的IC刷卡数据和GPS数据为研究居民公交出行提供了丰富的数据源。相较于传统人工OD矩阵调查法，利用多源数据挖掘OD矩阵具有采集成本低、更新周期短、准确性高等优点。

目前公交系统大多采用一票制收费，即上车刷卡，下车不刷，无法获取乘客下车信息，因此对于下车站点的推导是挖掘多源数据的核心也是技术难点，其推导准确性极大地影响公交客流OD推导结果。以往研究推导思路主要分为基于出行链假设推导和基于站点吸引权计算下车概率，前者对于多源数据的挖掘比例并不高，后者作为一种集计方法无法获取具体乘客出行轨迹以验证准确性。

发明内容

针对以上问题，本发明提供一种基于多源数据的公交IC卡乘客下车站点推导方法，结合出行链假设和站点吸引权两种常用的下车站点推导思路，提供一种基于多源数据的公交IC卡乘客下车站点推导方法，提高下车站点推导的准确性和数据利用率，可广泛应用于公交OD推导中，为达此目的，本发明提供一种基于多源数据的公交IC卡乘客下车站点推导方法，包括如下步骤：

(1)基础数据准备；

所述步骤(1)具体步骤包括：

(1.1)筛选符合时间和速度条件记录：筛选在公交车运营时间范围内的GPS数据和IC卡数据，筛选速度小于阈值的GPS记录；

(1.2)删除关键字段缺失记录：删除IC刷卡数据中缺少车辆ID和刷卡时间字段的记录和GPS数据中缺少经纬度和时间戳字段的记录；

(1.3)删除重复记录：将GPS数据和IC刷卡数据分别根据车辆ID和IC卡号分类，按照时间进行排序，若在极短时间间隔内产生多条重复记录，仅保留第一条记录；

(1.4)匹配公交站点：根据经纬度计算公交车GPS记录和对应线路各公交站点距离，若最近站点距离小于50m，则该站点为匹配站点，否则删除这条GPS记录；

(1.5)计算公交到站时间表：每辆车每个公交站点仅保留时间最早的一条GPS记录，然后调整站点编号顺序，再次删除同一站点的重复记录，得到公交到站时间表；

(1.6)上车站点结果统计：统计线路上每个站点上车人数；

(2)基于通勤出行链推导下车站点；

所述步骤(2)具体步骤包括：