一种采用公交IC卡和车载GPS数据计算公交OD量的方法

摘要

一种采用公交IC卡和车载GPS数据计算公交OD量的方法，本发明涉及采用公交IC卡和车载GPS数据计算公交OD量的方法。本发明是要解决现有方法精度低与调查周期长的问题。建立乘客历史出行信息表；确定信息；计算相邻两次刷卡时间差；判断计算单元Ci，i+1中两次出行是否为“出行线路相同；判断利用乘客k第i+1次刷卡站点与第i次出行线路的位置关系；在Table1中搜索满足以下条件的历史出行信息；判断计算单元Ci，i+1中第i+1次出行是否为当天最后一次出行；判断乘客k是否为当天最后一位乘客；建立乘客公交出行OD表；根据与其同站上车乘客的下车站点进行估算。本发明应用于城市交通领域。

说明书

技术领域

本发明涉及采用公交IC卡和车载GPS数据计算公交OD量的方法。

背景技术

城市交通拥堵对居民出行造成了严重的困扰，大力发展城市公共交通是缓解城市交通 拥堵的有效措施，合理的城市公共交通规划和公交运营调度系统可以提高城市公共交通吸 引力，保证城市交通安全畅通。公交出行OD数据是城市公共交通规划和公交车辆运营调 度的基础性数据，及时、准确的获取公交出行OD数据不仅可以优化城市公交系统，还能 指导公交公司合理调度公交车辆，满足城市居民公交出行需求。

公交出行OD数据目前主要通过人工抽样调查的方法获得，人工抽样调查法的精度受 到抽样方法和样本大小的限制，调查精度低，调查周期长；人工调查需要花费巨大的人力 和物力，调查方法不经济；受被调查者的文化水平等因素的制约，人工调查取得的数据往 往不全面或不真实。所以，通过人工调查的方法得到的公交OD量数据可靠性差，从而产 生了不合理的公共交通规划和公交车辆运营调度，无法达到公共交通缓解城市交通拥堵的 目的。

随着公交IC卡和车载GPS的出现，几乎所有城市都建立了公交IC卡系统和公交GPS 系统。公交车载GPS和IC卡数据包含了公交车辆的运行信息和乘客上车刷卡信息，经发 明人长期研究发现，通过对公交车载GPS和IC卡数据进行一定的处理计算可以得到公交 刷卡乘客的许多出行信息。

发明内容

本发明是要解决现有方法精度低与调查周期长的问题而提供了一种采用公交IC卡和 车载GPS数据计算公交OD量的方法。

一种采用公交IC卡和车载GPS数据计算公交OD量的方法，它按以下步骤实现：

步骤一：建立乘客历史出行信息表Table1，存储并更新公交持卡乘客最近30天内的 公交出行信息；

其中，所述公交出行信息包括：乘客持卡卡号、上车刷卡时间、上车刷卡站点、乘客 乘坐公交线路编号、计算得到的下车刷卡时间和下车刷卡站点；

步骤二：读取一天内所有刷卡乘客的IC卡刷卡数据和车载GPS数据，确定信息：乘 客上车刷卡时间、上车刷卡站点、乘客乘坐公交线路编号和行驶方向；

建立乘客当天刷卡信息表Table2存储上述信息，从Table2中第1个乘客开始，第k 个乘客记为乘客k，k＝1,2,3，…，执行步骤三；

步骤三：从乘客k当天第1次刷卡开始，每次刷卡对应一次公交出行，出行的起点为 对应的刷卡站点，计算相邻两次刷卡时间差△T：

如果△T≤30s，则将两次出行合并为一次出行；

如果△T>30s，以第i(i＝1,2,3,…,m)次和第i+1次出行作为一个计算单元C_i，i+1， 执行步骤四；m为乘客k当天刷卡总次数；

步骤四：判断计算单元C_i，i+1中两次出行是否为“出行线路相同，行驶方向不同”的两次 出行：

如果判断结果为是，则乘客k第i次和第i+1次出行为往返出行，第i次出行的终点是 第i+1次出行的起点，将乘客k第i次和第i+1次出行终点记入Table1；

如果判断结果为否，执行步骤五；

步骤五：判断利用乘客k第i+1次刷卡站点与第i次出行线路的位置关系，乘客k第i 次出行终点是否可以确定：

如果判断结果为是，将乘客k第i次出行信息记入Table1；如果判断结果为否，执行 步骤六；

步骤六：读取Table2中乘客k的乘客持卡卡号C^k、第i次行驶线路行驶方向上车刷卡时间和上车刷卡站点在Table1中搜索满足以下条件的历史出行信息：

1)上车刷卡站点为

2)第i次行驶线路为

3)行驶方向为

4)乘客上车刷卡时间在

如果搜索到满足条件的出行，则搜索到的这次出行与乘客k第i次出行的起终点一致， 根据搜索到的这次出行终点得到乘客k第i次出行终点，存入Table1中，执行步骤七；

如果搜索不到满足条件的出行，Table1中乘客k第i次出行终点记为null；i＝i+1， 返回步骤四；

步骤七：判断计算单元C_i，i+1中第i+1次出行是否为当天最后一次出行：

如果判断结果为是，则当天最后一次出行终点为当天第1次出行起点，乘客k的全天 出行信息得到，执行步骤八；

如果判断结果为否，i＝i+1，转入计算单元C_i+1，i+2，返回步骤四；

步骤八：判断乘客k是否为当天最后一位乘客：

如果判断结果为是，执行步骤九；

如果判断结果为否，k＝k+1,返回步骤三，计算下一位乘客出行OD；

步骤九：建立当天乘客公交出行OD表，将Table1中乘客每次出行的上车刷卡站点和 下车站点转换到当天乘客公交出行OD表中，更新Table1，经过上述步骤对每个乘客出行 OD进行计算后得到初始OD矩阵，其中以p为出行起点，q为出行终点的公交出行OD 量记为Trips_pq，执行步骤十；

步骤十：对于还没有得到下车站点的乘客出行OD，根据与其同站上车乘客的下车站 点进行估算

$b_p=\frac{\underset{l}{\Sigma }{\mathrm{Trips}}_{pl}}{\underset{l\ne null}{\Sigma }{\mathrm{Trips}}_{pl}}$

Trips_pq*＝Trips_pq·b_p

其中，

b_p——出行起点为p的出行量计算系数

——出行起点为p的公交出行总量

——出行起点为p，出行终点确定的公交出行OD量

Trips_pq*——出行起点为p，出行终点为q的全天最终公交出行OD量。

发明效果：

本发明提出了一种采用IC卡数据和公交车载GPS数据计算公交OD的方法，该方法 直接利用公交IC卡数据和车载GPS数据，相对抽样调查法数据量大，计算精度高。IC 卡数据和车载GPS数据可以通过车载GPS和IC卡数据存储设备直接获得，不需要花费 巨大的人力和物力，计算方法经济可行。

通过现有的公交IC卡刷卡数据和车载GPS数据确定公交持卡乘客的上车站点和上车 时间。结合车载GPS提供的车辆运行数据，根据乘客一天的各次IC卡刷卡数据之间的相 互关系和持卡乘客历史出行规律确定乘客一天内各次出行下车站点位置和时间，能够实时 获得公交持卡乘客的出行OD，为城市交通规划和城市公交车辆行车安排提供基础资料， 对促进城市交通合理快速发展具有重要意义。

附图说明

图1为本发明方法的流程图；

图2为往返出行线路示意图；

图3为第i+1次出行起点在第i次出行线路上的两次出行线路示意图；

图4为第i+1次出行起点500m范围内搜索第i次出行线路下游站点示意图。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式所述的一种采用公交IC卡和车载GPS数据计算公交 OD量的方法，所述的方法具体按照以下步骤执行：

一、建立乘客历史出行信息表Table1，存储并更新公交持卡乘客最近30天内的公交 出行信息，这些信息包括：乘客持卡卡号、乘客公交出行上车刷卡时间、刷卡站点、乘客 乘坐公交线路编号、计算得到的下车时间和下车站点。每个卡号对应的表格格式如表1 所示：

表1乘客历史出行信息表

二、读取一天内所有刷卡乘客的IC卡数据和车载GPS数据，确定乘客的上车时间、 上车站点、乘车线路和行驶方向。建立乘客当天刷卡信息表Table2存储这些信息。从Table2 中第1个乘客开始，第k个乘客记为乘客k，k＝1,2,3，…。

本步骤中读取的乘客k的IC卡数据包括卡号C^k，刷卡时间和刷卡的公共汽车编 号存储在乘客k当天刷卡信息表中。在公交车辆GPS数据库中根据车辆编号搜索 该车辆的GPS数据，将刷卡时间与该车辆的GPS数据进行对照，得到乘客k乘坐的车 辆在刷卡时间的停靠站点和行驶方向对任一公交线路的往返两个方向分别 编号0和1，公交车在乘客刷卡时间停靠站点即为乘客上车站点，通过以上处理，乘客k 每次出行的上车站点和行驶方向确定，存储在Table2中。Table2格式如表2所示：

表2乘客当天刷卡信息表

三、从乘客k当天第1次刷卡开始，每次刷卡记为一次公交出行，以第i(i＝1,2,3,…,m) 次和第i+1次刷卡作为一个计算单元C_i，i+1。计算C_i，i+1中两次刷卡时间差△T。如果 △T≤30s，则将C_i，i+1中两次出行合并为一次出行，转入下一计算单元，如果△T>30s， 执行步骤四。

四、利用计算单元C_i，i+1中两次刷卡的公交车所属的公交线路编号和汽车行驶方向判 断乘客第i次和第i+1次出行是否为往返出行，出行线路关系如图2所示。如果则该乘客第i次和第i+1次出行为往返出行，第i次出行的终点为第i+1次出 行的起点。将乘客k第i次出行终点记入Table1。如果或则无法确 定该乘客第i次和第i+1次出行是否为往返出行。转入步骤五。

五、利用乘客k第i+1次刷卡站点与第i次出行线路的位置关系，确定乘客k第i次出 行终点。如果可以确定，将乘客k第i次出行信息记入Table1。如果无法确定，执行步骤 六。

本步骤中利用乘客k第i+1次刷卡站点与第i次出行线路的位置关系，确定乘客k第i 次出行终点的具体方法为：

1)：判断乘客k第i+1次刷卡站点是否在第i次刷卡汽车行驶线路上，如果判 断结果为是，执行下一步，如果判断结果为否，转入3)。

2)：判断是否在第i次刷卡公交行驶方向的下游，如果判断结果为是则第i次 和第i+1次出行线路关系如图3所示，则为第i次出行终点。如果判断结果为否，转 入下一步。

3)：判断站点周围500米范围内是否存在线路沿方向下游的站点，如果判 断结果为是，则第i次和第i+1次出行线路关系如图4所示，执行下一步，如果判断结果 为否，则利用乘客k第i+1次刷卡站点与第i次出行线路的位置关系无法确定乘客k第i次 出行终点。

4)：判断3)中搜索到的站点是否唯一，如果唯一，则该站点为第i次刷卡出行的下 车站点，如果不唯一，则选择距离站点最近的站点作为当次出行下车站点，得到乘客 第i次出行终点。

六、读取乘客k当天刷卡信息表中乘客k的卡号C^k、第i次刷卡公交线路编号行 驶方向刷卡时间和刷卡站点在表一中搜索满足以下条件的历史出行信息：

1)刷卡站点为

2)乘车线路编号为

3)行驶方向为

4)上车时间在

如果搜索到满足条件的出行，则搜索到的这次出行与乘客k第i次出行的起终点一致， 根据搜索到的这次出行终点得到乘客k第i次出行终点，存入Table1中，执行步骤7。如 果搜索不到满足条件的出行，在Table1中将乘客k第i次出行终点记为null。i＝i+1，执 行步骤七。

通过以上步骤，乘客k计算单元C_i，i+1中第i次出行终点的确定工作结束，此时如果 Table1中第i次下车站点值为站点编号，则乘客k第i次公交出行的下车站点得到，如果 Table1中第i次下车站点值为null，则乘客k第i次公交出行的下车站点无法确定。

七、判断计算单元C_i，i+1中第i+1次出行是否为当天最后一次出行。如果判断结果为是， 则当天最后一次出行终点为当天第1次出行起点，乘客k的全天出行信息得到。转入下一 步。如果判断结果为否，i＝i+1，转入下一计算单元，返回步骤四。

八、判断乘客k是否为当天最后一位乘客。如果判断结果为是，转入步骤九。如果判 断结果为否，k＝k+1,返回步骤三，计算下一位乘客全天公交出行的下车站点。

九、通过以上步骤，确定了所有乘客全天公交出行的上车站点和部分乘客公交出行的 下车站点，无法确定下车站点的出行在Table1中下车站点值为null。统计Table1中上车 站点为i和下车站点为j的出行，得到乘客公交出行OD表中以i为出行起点，j为出行终 点的公交出行OD量记为Trips_ij，更新Table1。执行步骤十。

十、经过上述步骤对每个乘客出行OD进行计算后得到初始OD矩阵，初始OD矩阵 中没有统计Table1中下车站点值为null的乘客出行OD量，对于下车站点值为null的乘 客，根据与其同站上车乘客的下车站点进行估算：

$b_p=\frac{\underset{l}{\Sigma }{\mathrm{Trips}}_{pl}}{\underset{l\ne null}{\Sigma }{\mathrm{Trips}}_{pl}}$

Trips_pq*＝Trips_pq·b_p

其中，

b_p——出行起点为p的出行量计算系数

——出行起点为p的公交出行总量

——出行起点为p，出行终点确定的公交出行OD量

Trips_pq*——出行起点为p，出行终点为q的全天最终公交出行OD量。

经过以上步骤公交持卡乘客全天的公交出行OD量Trips_pq*得到。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤二，确定乘客上 车刷卡时间、上车刷卡站点、乘客乘坐公交线路编号和行驶方向的具体方法为：

1)乘客k第i次刷卡后乘客持卡卡号C^k、乘客上车刷卡时间和乘客乘坐公交线路 编号将存储在公交出行IC卡数据中，系统读取乘客k的卡号C^k，乘客上车刷卡时间和乘客乘坐公交线路编号

2)系统搜索编号为的汽车车载GPS数据，读取编号为的汽车在时间的行驶 线路和行驶方向确定时刻汽车停留的站点信息，作为本次公交出行的上车 站点

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤五：判断利 用乘客k第i+1次刷卡站点与第i次出行线路的位置关系，乘客k第i次出行终点是否可 以确定具体为：

1)：判断第i+1次刷卡站点是否在第i次刷卡汽车行驶线路上，如果判断结果 为是，执行下一步，如果判断结果为否，则不能根据当前计算单元C_i，i+1的两次刷卡信息 确定该乘客第i次刷卡的公交出行终点；

2)：判断是否在第i次刷卡公交行驶方向的下游，如果判断结果为是，则为 第i次刷卡乘车的下车站点，得到第i次刷卡乘车的下车站点。如果判断结果为否，转入 下一步；

3)：判断站点周围500米范围内是否存在线路沿方向下游的站点，如判断结 果为是，执行下一步，如果判断结果为否，则不能根据当前计算单元C_i，i+1的两次刷卡信 息确定该乘客第i次刷卡的公交出行终点；

4)：判断3)中检索到的站点是否唯一，如果唯一，则该站点为第i次刷卡出行的下 车站点，如果不唯一，则选择距离站点最近的站点作为当次出行下车站点，得到乘客 第i次刷卡出行的下车站点。

其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

实施例

某城市共有公交线路156条，站台2000多个，在该城市某天的乘客刷卡数据库中随 机选取10位乘客的刷卡数据如表3所示：

表3某天10位乘客刷卡数据汇总表

通过本发明方法中步骤一到六进行计算，得到了这10位乘客的当天每次出行的起点 和终点，其中，下车站点值为null的表示出行终点暂时没法通过以上步骤计算得到。如 表4所示：

表4上下车站点计算表

将表4中的乘客上下车站点转化到公交持卡乘客公交出行OD矩阵中，出行记录表中 下车站点值不是null的出行记录直接转化到公交出行OD矩阵中，得到这10位乘客的公 交出行初始OD矩阵如表5。由于本实施例只考虑了10位乘客一天内的公交出行刷卡数 据，10位乘客一天内的总出行量较少，因此，公交站点间的OD量大多数为0。如果计算 整个城市的公交持卡乘客的出行，则得到的OD矩阵中各公交站点之间的出行OD量大多 数不为0。

表5公交出行初始OD矩阵

注：本表中不包括出行站点为null的乘客出行OD。

计算10位持卡乘客当天的出行起点和终点转化到出行OD矩阵中，得到当天公交出 行的初始OD矩阵。对于下车站点值为null的出行记录，需要通过公交出行初始OD矩阵 和计算公式(1)和(2)进行估算。公交出行的初始OD矩阵中出行起点为i，出行终点 为j的全天最终公交出行OD量为Trips_pq，计算得到公交持卡乘客全天的公交出行OD量 Trips_pq*，如表6所示。

表6公交出行OD矩阵

注：本表中包含计算得到的下车站点为null的乘客出行OD

表6显示的为一天内该城市10位乘客的公交出行量，完成了对该城市一天内10位持 卡乘客的公交出行OD量计算。