一种基于云计算的公交线路规划方法、设备及存储介质

摘要

本发明涉及交通规划云计算领域，特别涉及一种基于云计算的公交线路规划方法、设备及存储介质。基于云计算的公交线路规划方法包括步骤：获取指定区域内的样本信息，所述样本信息包括公交车在其每个停靠站的站点信息和上下车信息，所述上下车信息至少包括在每个停靠站的上车乘客数量、下车乘客数量；设置第一客流量阈值；根据所述站点信息、上下车信息、第一客流量阈值生成关联站点信息；基于所述关联站点信息，生成预置始发站信息、预置终点站信息；根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行代价最低原则，生成预置公交线路。所述基于云计算的公交线路规划方法方法产生了提升公交线路制定的准确性、全面性的技术效果。

说明书

技术领域：

本发明涉及交通规划云计算领域，特别涉及一种基于云计算的公交线路规划方法、设备及存储介质。

背景技术：

随着城市化过程的加速，大量的工作人员涌入城市，这就使得交通出行的压力越来越大。而且随着城市的扩张和生活成本，人们的居所和工作地点距离越来越远，这就造成通勤时间越来越长，如果按照很多城市的既定公交线路，在客流量大的站点的早高峰和晚高峰时期，不仅会造成严重拥堵还会因为公交资源不足进而影响人们出行，为此采取定制化公交是解决此问题的一种途径。

目前，公交线路的定制化多为网民投票、问卷调查等方式进行统计确定，但是此种方式由于人员的流动性、节假日影响等，造成统计结果相对客观事实不准确及统计的随机性。

有鉴于此，提出本发明。

发明内容：

本发明提供一种基于云计算的公交线路规划方法，能够有效的提升公交线路制定的准确性、全面性。

本发明保护一种基于云计算的公交线路规划方法，包括步骤：

获取指定区域内的样本信息，所述样本信息包括公交车在其每个停靠站的站点信息和上下车信息，所述上下车信息至少包括在每个停靠站的上车乘客数量、下车乘客数量；

设置客流量阈值，所述客流量阈值包括第一客流量阈值；

根据所述站点信息、上下车信息、第一客流量阈值生成关联站点信息；

基于所述关联站点信息，生成预置始发站信息、预置终点站信息；

根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行代价最低原则，生成预置公交线路。

采用上述方案，所述指定区域可以为一个市或者是一个区县，以下以指定区域为甲市为例，所述公交车指定是在甲市内所有运营的公交车，由于当今基本所有乘客都采用刷卡或者是刷码的方式进行乘车，因此乘客采用打票方式进行的乘坐信息可以忽略不计。所述站点信息包括站点名称和站点位置，所述上车乘客数量、下车乘客数量以人次计算。

进一步，步骤获取指定区域内的样本信息包括：

设置运行时刻阈值；

所述上下车信息还包括乘客上车时刻和乘客下车时刻，判断所述乘客上车时刻和乘客下车时刻是否在运行时刻阈值范围内，在判断为是的情况下，计入上车乘客数量和下车乘客数量。

采用上述方案，所述运行时刻阈值可以设置为早7:00-9；30早高峰时期，通过客户刷卡、刷码的时间来确定乘车时间，可以避免通过将全天时间段内的上车乘客数量和下车乘客数量进行计入，从而使得计算结果避免数值在全天时间内的平均性，从而更加具有针对性。

进一步地，步骤基于所述关联站点信息，生成预置始发站信息、预置终点站信息包括：

设置车程阈值；

计算所述关联站点之间的最短公交车程，判断所述关联站点之间的最短车程是否在车程阈值范围之内，在判断为是的情况下，生成预置始发站信息、预置终点站信息。

采用上述方案，所述车程阈值可以用来筛选关联站点过于相近的线路，所述公交车程为根据交通规定公交车可以运行的线路。

优选地，所述运行代价最低原则包括运行时间最短原则、运行效率最高原则。

采用上述方案，根据运行代价种类的不同可以最终生成不同的公交线路，从而适应不同的交通情况。

进一步地，步骤根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行代价最低原则，生成预置公交线路包括：

根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行时间最短原则，生成预置公交线路。

采用上述方案，所述时间最短原则可以基于上述最短公交车程的线路，此种公交线路适用于郊区到市区或者市区内的长途公交线路。

具体地，所述运行效率最高原则包括单线运行效率最高原则和多线运行效率最高原则，所述客流量阈值包括第二客流量阈值。

进一步地，步骤根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行代价最低原则，生成预置公交线路包括：

根据预置始发站信息、预置终点站信息、所述公交车的上下车信息，确定指定公交车；

在所述运行时刻阈值内，设置指定公交车在预置始发站和预置终点站之间的停靠站为第一停靠站；

获取每个第一停靠站的上车乘客数量或下车乘客数量；

判断所述每个第一停靠站的车乘客数量或下车乘客数量是否在第二客流量阈值内，若是，则标记所述第一停靠站为第一预置停靠站，生成第一预置停靠站信息；

根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、第一预置停靠站信息，生成预置公交线路。

进一步地，步骤根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行代价最低原则，生成预置公交线路包括：

获取途经所述预置始发站和预置终点站的每条公交线路信息；

在所述运行时刻阈值内，设置每辆公交车在预置始发站和预置终点站之间的停靠站为第二停靠站；

根据公式Ci＝C

判断所述每个第二停靠站的上车乘客数量或下车乘客数量总数是否在第二客流量阈值内，若是，则标记所述第二停靠站为第二预置停靠站，生成第二预置停靠站信息；

根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、第二预置停靠站信息，生成预置公交线路。

本发明还保护一种基于云计算的公交线路规划方法的设备，能够有效的提升公交线路制定的准确性、全面性，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法。

本发明还保护一种基于云计算的公交线路规划方法的存储介质，能够有效的提升公交线路制定的准确性、全面性，所述存储介质包括一个或多个程序，所述一个或多个程序可以被处理器执行以完成上述方法。

本发明还保护一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，能够有效的提升公交线路制定的准确性、全面性，包括：

第一信息获取模块，所述第一信息获取模块用于获取指定区域内的样本信息；

第一参数设置模块，所述第一参数设置模块用于设置第一客流量阈值；

关联站点生成模块，所述关联站点生成模块用于生成关联站点信息；

第一生成模块，所述第一生成模块用于生成预置始发站信息、预置终点站信息；

第二生成模块，所述第二生成模块用于生成预置公交线路。

所述一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，还包括：

第二参数设置模块，所述第二参数设置模块用于设置运行时刻阈值；

第一判断模块，所述第一判断模块用于计算上车乘客数量和下车乘客数量。

所述一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，还包括：

第三参数设置模块，所述第三参数设置模块用于设置车程阈值；

第二判断模块，所述第二判断模块用于生成预置始发站信息、预置终点站信息。

所述一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，还包括：

第三参数设置模块，所述第三参数设置模块用于设置第二客流量阈值。

所述一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，还包括：

第三生成模块，所述第三生成模块用于生成第一预置停靠站信息。

所述一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，还包括：

第四生成模块，所述第四生成模块用于生成第二预置停靠站信息。

本发明的有益效果：

1.通过所述样本信息、第一客流量阈值、预置始发站信息、预置终点站信息生成预置公交线路解决了在制定公交线路中采用投票、调查等方法造成的统计不准确、随机性大的技术问题，产生了提升公交线路制定的准确性、全面性的技术效果。

2.所述第一客流量阈值、运行时刻阈值的设置解决了在制定公交线路过程中的噪声干扰问题，产生了节省和高效利用公交资源的技术效果。

3.所述单线运行效率最高原则和多线运行效率最高原则的设置解决了在制定公交线路过程中浪费公交资源的技术问题，产生了节省和高效利用公交资源的技术效果。

附图说明：

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种实施方式流程图；

图2为本发明一种实施方式中计算乘客数量流程图；

图3为本发明一种实施方式中生成预置始发站、终点站流程图；

图4为本发明一种实施方式中生成预置公交线路流程图；

图5为本发明另一种实施方式生成预置公交线路流程图；

图6为本发明另一种实施方式生成预置公交线路示意图。

具体实施方式：

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

以下将通过实施方式对本发明进行详细描述。

参考图1所示，在本发明保护一种基于云计算的公交线路规划方法，包括步骤：

S100：获取指定区域内的样本信息，所述样本信息包括公交车在其每个停靠站的站点信息和上下车信息，所述上下车信息至少包括在每个停靠站的上车乘客数量、下车乘客数量；

S200：设置客流量阈值，所述客流量阈值包括第一客流量阈值；

S300：根据所述站点信息、上下车信息、第一客流量阈值生成关联站点信息；

S400：基于所述关联站点信息，生成预置始发站信息、预置终点站信息；

S500：根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行代价最低原则，生成预置公交线路。

采用上述方案，所述指定区域可以为一个市或者是一个区县，以下以指定区域为甲市为例，所述公交车指定是在甲市内所有运营的公交车，由于当今基本所有乘客都采用刷卡或者是刷码的方式进行乘车，因此乘客采用打票方式进行的乘坐信息可以忽略不计。所述站点信息包括站点名称和站点位置，所述上车乘客数量、下车乘客数量以人次计算。例如特1路公交车停靠站点包括A站、B站、C站…，在A站上车200人，在B站下车150人，特2路公交车停靠的站点包括C站、B站、D站，在C站上车100人，在B站下130人。所述客流量阈值可以进行预设，用来衡量是否有必要增加到达停靠站的车次，例如第一客流量阈值为上车人次为150人以上、下车人次在250人以上，且停靠在B站的公交车仅有特1路和特2路，那么特1路在B站下车150人加上特2路在B站下车的130人等于280人，那么，A站、B站落入了第一客流量阈值范围内、C站没有落入了第一客流量阈值范围内，因此将A、B站点确定为关联站点，B、C站点不能确定为关联站点。关联的两个站点中，按照公交车停靠站的顺序，上车人次落入第一客流量阈值范围内的为预置始发站、下车人次落入第一客流量阈值范围内的为预置终点站，上述中A站为预置始发站、B站为预置终点站。由此以A站为预置始发站、B站为预置终点站的定制公交线路初步形成，但是实际中A站到达B站的行车路线往往会有多条，每条行车路线所耗费的时间或者成本都不尽相同，所以可以通过不同方面的考虑确定不同的运行代价，从中选择代价最低的运行线路，即为预置公交线路。同时还可以采用OD矩阵来计算交通流量。文中所提到的每路公交车并不是指的是一辆，例如特在A站上车200人，在B站下车15人指的是所有特定时间段内的所有特1路公交车，下文亦如此。

所述方案通过数据计算的方法，解决了无法全面、准确的增加公交线路的技术问题，产生了优化公交网络设置和出行效率的技术效果。

参考图2所示，步骤获取指定区域内的样本信息包括：

设置运行时刻阈值；

所述上下车信息还包括乘客上车时刻和乘客下车时刻，判断所述乘客上车时刻和乘客下车时刻是否在运行时刻阈值范围内，在判断为是的情况下，计入上车乘客数量和下车乘客数量。

采用上述方案，所述运行时刻阈值可以设置为早7:00-9；30早高峰时期，通过客户刷卡、刷码的时间来确定乘车时间，例如特1路公交车在B站点下车的人次为平均每天200人，其中有120人下车的时间在早7:00-9；30，那么将120人次仅为上述下车乘客数量，上车人次同理。在早高峰时段内上下车的乘客挤入上述上车乘客数量和下车乘客数量，可以避免通过将全天时间段内的上车乘客数量和下车乘客数量进行计入，从而使得计算结果避免数值在全天时间内的平均性，从而更加具有针对性，此时可以针对早高峰或者晚高峰的时间段专门设置相应公交线路，还可以有效利用公交资源。

参考图3所示，步骤基于所述关联站点信息，生成预置始发站信息、预置终点站信息包括：

设置车程阈值；

计算所述关联站点之间的最短公交车程，判断所述关联站点之间的最短车程是否在车程阈值范围之内，在判断为是的情况下，生成预置始发站信息、预置终点站信息。

采用上述方案，所述车程阈值可以用来筛选关联站点过于相近的线路，所述公交车程为根据交通规定公交车可以运行的线路，例如公交车程的计算可以为站台数量的计算或者公里数的计算，以站台数量的计算为例，所述车程阈值可以设置为大于等于15个站台，若上述站A和站B之间最短公交车程为13个站台，则A不能成为预置始发站、B不能确定为预置终点站，当站A和站B之间最短公交车程为18个站台时，则A可以成为预置始发站、B可以确定为预置终点站。所述公交车程的计算可以采用高德地图或者百度地图等进行计算。因为在实际中如果关联站点之间的车程过短，则乘客可以选择步行或者骑行的方式，车程阈值的设置可以有效的避免了公交资源的不合理设置。

所述运行代价最低原则包括运行时间最短原则、运行效率最高原则。

采用上述方案，根据运行代价种类的不同可以最终生成不同的公交线路，从而适应不同的交通情况，运行效率最高原则为不仅考虑公交车需要快速从站A到达站B，还需兼顾考虑站A和站B之间是否有客流量大的站台需要进行停靠。

步骤根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行代价最低原则，生成预置公交线路包括：

根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行时间最短原则，生成预置公交线路。

采用上述方案，所述时间最短原则可以基于上述最短公交车程的线路，公交车可以以最快的速度从A站到达B站，此种公交线路适用于郊区到市区或者市区内的长途公交线路。

所述运行效率最高原则包括单线运行效率最高原则和多线运行效率最高原则，所述客流量阈值包括第二客流量阈值。

采用上述方案，所述单线运行效率最高原则为只计算从站A到达站B的特1路一辆公交车的上下车人次，多线运行效率最高原则计算的是包括所有从站A到达站B的公交车线路，如特3路、特4路同样从站A到达站B。

参考图4所示，步骤根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行代价最低原则，生成预置公交线路包括：

根据预置始发站信息、预置终点站信息、所述公交车的上下车信息，确定指定公交车；

在所述运行时刻阈值内，设置指定公交车在预置始发站和预置终点站之间的停靠站为第一停靠站；

获取每个第一停靠站的上车乘客数量或下车乘客数量；

判断所述每个第一停靠站的车乘客数量或下车乘客数量是否在第二客流量阈值内，若是，则标记所述第一停靠站为第一预置停靠站，生成第一预置停靠站信息；

根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、第一预置停靠站信息，生成预置公交线路。

采用上述方案，所述指定公交车可以为特1路、特3路、特4路中的一辆，以特1路为例，在早7：00-9:30之间，其在从站A到达站B之前经过的第一停靠站包括站A1、站A2、站A3、站A4、站A5，通过将在每个站点获取的上车乘客数量或下车乘客数量，并与第二客流量阈值比较，第二客流量阈值可以根据第一停靠站所在的地理位置确定，如市区内的第二客流量阈值可以设置偏大、郊区内的第二客流量阈值设置偏小，例如只有站A3的上车乘客数量或下车乘客数量在第二客流量阈值范围内，第一预置停靠站为A3，所述第二客流量阈值的范围可以设置为小于第一客流量阈值，例如第二客流量阈值为上车人次为100人以上、下车人次在150人以上，作为进一步筛选停靠的公交站，则在特1路经过站A之后还需要在A3站停靠，最后到达站B，预置公交线路A-A3—B。所述第一预置停靠站的设置使公交资源的利用最大化。

在本发明的一些其他实施方式中，参考图5、图6所示，步骤根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、运行代价最低原则，生成预置公交线路包括：

获取途经所述预置始发站和预置终点站的每条公交线路信息；

在所述运行时刻阈值内，设置每辆公交车在预置始发站和预置终点站之间的停靠站为第二停靠站；

根据公式Ci＝C

判断所述每个第二停靠站的上车乘客数量或下车乘客数量总数是否在第二客流量阈值内，若是，则标记所述第二停靠站为第二预置停靠站，生成第二预置停靠站信息；

根据所述预置始发站信息、预置终点站信息、第二预置停靠站信息，生成预置公交线路：

采用上述方案，例如途经所述预置始发站和预置终点站的公交车包括特5、特6、特7路，通过获取特5、特6、特7路公交车线路信息，分别生成三者在站A和站B之间所停靠的所有公交站，以此来确定第二停靠站；Ci表示为在编号为i的站台上车乘客数量或下车乘客数量总数，站台的编号可以按照实际具体规则设置，例如公式中C

所述方案可以综合考虑多条公交线路彼此的关联，从而更为全面有效的利用公交资源。

本发明还保护一种基于云计算的公交线路规划方法的设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法。

本发明还保护一种基于云计算的公交线路规划方法的存储介质，所述存储介质包括一个或多个程序，所述一个或多个程序可以被处理器执行以完成上述方法。

本发明还保护一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，包括：

第一信息获取模块，所述第一信息获取模块用于获取指定区域内的样本信息；

第一参数设置模块，所述第一参数设置模块用于设置第一客流量阈值；

关联站点生成模块，所述关联站点生成模块用于生成关联站点信息；

第一生成模块，所述第一生成模块用于生成预置始发站信息、预置终点站信息；

第二生成模块，所述第二生成模块用于生成预置公交线路。

所述一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，还包括：

第二参数设置模块，所述第二参数设置模块用于设置运行时刻阈值；

第一判断模块，所述第一判断模块用于计算上车乘客数量和下车乘客数量。

所述一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，还包括：

第三参数设置模块，所述第三参数设置模块用于设置车程阈值；

第二判断模块，所述第二判断模块用于生成预置始发站信息、预置终点站信息。

所述一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，还包括：

第三参数设置模块，所述第三参数设置模块用于设置第二客流量阈值。

所述一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，还包括：

第三生成模块，所述第三生成模块用于生成第一预置停靠站信息。

所述一种基于云计算的公交线路规划方法的装置，还包括：

第四生成模块，所述第四生成模块用于生成第二预置停靠站信息。

应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

应当理解，本申请实施例中，从权、各个实施例、特征可以互相组合结合，都能实现解决前述技术问题。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围，对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。