[发明专利]基于公交APP软件的乘客出行优化方法

摘要

本发明公开了基于公交APP软件的乘客出行优化方法，通过数据调查，根据结构方程模型确定对于不同性别S、年龄L、职业W的乘客选择对于到站时间T、车内载客率M、车外拥堵度H、目的地的行驶时间G的选择接受等级，采用能够同时分析并处理多个因变量的结构方程模型来测算乘客的选择行为，同时，APP记录乘客的出行轨迹，分析乘客在选择公交班次的习惯特征，根据该乘客的习惯特征，给出在某次出行的最佳选择。本发明提供更为“人性化”的出行体验，乘客可以只接受软件提供实时运行信息自主进行选择路线，也可以根据自己的个人偏好让软件帮助决策，同时可以“一键化”操作，软件更具自己的行为习惯来决策最优的选择。

主权项

1.基于乘客出行体验的公交APP软件；其特征在于，包括“自主选择”模式、“辅助决策”模式，还包括“私人订制”模式；所述“私人订制”模式的执行步骤如下：a、通过问卷调查以及APP对不同乘客出行特征的记录，可以得出每一所述乘客的性别S、年龄L、职业W对待到站时间T、车内载客率M、车外拥堵度H、目的地的行驶时间G的接受程度；b、根据上述每一所述乘客的出行特征的记录，采用结构方程模型来测算乘客的选择行为，所述结构方程模型如下：式(1)中，y表示不同乘客的内生变量组成的向量，表示为矩阵[Si，Li，Wi]；x表示不同乘客的外生变量组成的向量，表示为矩阵[Ti，Mi，Hi，Gi]；Γ表示内生变量间的随机联系矩阵；Ω表示外生变量对内生变量的直接随机效应矩阵；表示结构方程的残差项；c、根据问卷调查的数据和模型测算的数据产生协方差矩阵S；所述模型测算的数据是籍由所述结构方程模型为输入x所得到的y的数据；d、根据所述协方差矩阵S和所述结构方程模型，用数学方法找出所述结构方程模型成立时隐含的理论协方差矩阵∑(θ)，所述理论协方差矩阵∑(θ)同时符合所述结构方程模型和所述协方差矩阵S；所述理论协方差矩阵∑(θ)与所述样本的所述协方差矩阵S的差距越小，表示模型越能吻合数据；所述∑(θ)同时符合所述结构方程模型和所述协方差矩阵S是指在所述协方差矩阵S和所述结构方程模型均可参与计算；所述理论协方差矩阵∑(θ)与所述样本的所述协方差矩阵S的差距通过将两个矩阵里面的数值进行比较来确定，数值越相近则差距越小；同时通过矩阵计算出来的结果差距也越小；e、当所述不同乘客的外生变量组成的向量x的协方差矩阵∑xx(θ)＝Φ，残差向量的协方差矩阵为Ψ，则推导出：d、根据结构方程模型确定对于不同性别S、年龄L、职业W的乘客选择对于到站时间T、车内载客率M、车外拥堵度H、目的地的行驶时间G的选择接受等级；e、所述APP软件记录乘客的出行轨迹，分析乘客在选择公交班次的习惯特征，根据该乘客的习惯特征，给出在某次出行的最佳选择，即根据所述结构方程模型，不同乘客的内生变量组成的向量y为一个确定的值，在多次出行的历史记录中，分析出乘客的所述内生变量间的随机联系矩阵Γ、所述外生变量对内生变量的直接随机效应矩阵Ω和所述结构方程模型的残差项最后得出所述结构方程模型的值Δ和所述外生变量组成的向量x。