一种新型的公共交通超级网络构建方法

本发明涉及交通规划领域，尤其涉及一种新型的公共交通超级网络的构建方法。

背景技术：

随着城市轨道交通网络规模的不断扩大，结构不断完善，常规公交和轨道交通处于既竞争又互补的状态，轨道交通对于公共交通出行者的吸引远强于常规公交，但是常规公交的可达性要优于轨道交通，公共交通使用者常常通过对常规公交与轨道交通的混合使用来达到减少广义出行费用的目的。

然而，在现有公共交通网络的研究中，大多针对于单一交通方式，网络结构较为简单。随着技术和经济的发展，单一模式交通网络已不再适用，混合多种交通模式的交通网络更能真实的反映当今社会的城市交通情况，对于多模式交通网络的研究也逐渐成为城市交通规划的研究重点。

超级网络是指通过构建虚拟连接弧的方式将多种不同的网络融合到一起，通过多层网络互相融合，可以良好地表达网络之间的复杂关系，通过构建虚拟连接的方式表达各级子网络之间的相互影响，可使抽象的问题具体化，复杂的问题简单化。

如果能够提供一种技术手段，可快速构建城市公共交通超级网络并解析为程序可识别的语言，就可以提升传统网络构建的时效性和精度，为交通预测模型提供更好的输入，从而为交通决策提供技术支撑。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中采用单一交通方式进行建模预测以及gis软件构建网络模型存在的时效性和精度的缺陷，提供一种新型的公共交通超级网络的构建方法，在交通规划层面可以提高预测模型精度，为交通决策提供支持。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种新型的公共交通超级网络的构建方法，该方法包括以下步骤：

s1：对公共交通网络的gis数据进行空间校正和冗余处理，对处理后的公共交通线路进行打断处理，并将处理后的公共交通线路作为行驶弧；

s2：根据步骤s1产生的打断后的公共交通线路，利用地理数据可视化工具geopandas构建各类模拟现实公共交通中出行路径的虚拟连接弧；

s3：利用地理数据可视化工具geopandas构建地铁站与道路的虚拟连接弧；

s4：构建所有行驶弧、虚拟连接弧的路段阻抗函数；

s5：根据步骤s4得到的路段阻抗函数，将步骤s1-步骤s3产生的所有行驶弧和虚拟连接弧融合成公共交通超级网络；

s6、构建公共交通超级网络拓扑结构，建立计算机语言可识别的公共交通超级网络。

进一步地，本发明的所述步骤s1中，对公共交通网络的gis数据进行处理，具体步骤为：

s1.1：获取常规公交、轨道交通、轮渡、brt及基础道路网络、交通小区质心的gis数据；

s1.2：针对常规公交、轨道交通、轮渡、brt及基础道路网络的gis数据存在偏移问题，以常规公交网络为基础，对其他网络进行空间校正；

s1.3：处理冗余、杂乱站点gis数据；

s1.4：利用站点数据，将相同交通方式的线路数据进行垂直打断，提取断点gis数据。

进一步地，本发明的所述步骤s2中，包括构建各类模拟出行者出行行为的虚拟连接弧，即构建一定距离范围内的交通小区质心与公交站、小区质心与地铁站、公交站与公交线、公交站与道路、地铁站与地铁线、公交站与地铁站的虚拟连接弧，具体步骤为：

s2.1：以所需构建虚拟连接弧的其中一端的点为基础，即基准点，寻找最近的一定数量的断点或基准点，即搜索点，计算这些点的坐标；

s2.2：计算基准点与搜索点间的距离的计算公式为：

其中，x1、y1为基准点横、纵坐标，x2、y2为搜索点横、纵坐标；

s2.3：根据步骤s2.2中所计算的结果，筛选指定距离范围内的搜索点；

s2.4：根据已知坐标构建虚拟连接弧；

s2.5：依据步骤s2.1-s2.4，按照不同种类虚拟连接弧的要求，包括距离、数量，依次构建不同类型的虚拟连接弧。

进一步地，本发明的所述步骤s3包括：

构建地铁站与道路的虚拟连接弧，与s2唯一的区别在于：s2.1中搜索距离基准点最近的搜索点，而s3与创建质心连接杆类似，并非寻找最近的搜索点，而是随机寻找一定范围内的道路断点，然后按照步骤s2.2-s2.4利用地理数据可视化工具geopandas构建虚拟连接弧。

进一步地，本发明的所述步骤s4中，利用地理数据可视化工具geopandas构建各类路段的阻抗函数，具体如下：

式中，c(i,j)为一个od对中路径的综合阻抗；m为组成该路径的m个路段；fk(i,j)为第k个路段(i,j)的费用成本；tk(i,j)为第k个路段(i,j)的时间阻抗；e为一个od对中的所有路段的集合；

s4.1：构建基础道路网络、交通小区质心与公交站、小区质心与地铁站、地铁站与道路、公交站与道路、公交站与地铁站虚拟连接弧的阻抗函数；该类路段没有费用阻抗，只含有时间阻抗，时间阻抗函数表示为：

式中，twalk(i,j)为网络中路段(i,j)的时间阻抗；λwalk为步行路段时间权重折算系数；lwalk(i,j)为路段(i,j)的长度，单位km；vwalk为步行速度，单位km/h；ewalk为步行网络边的集合；

s4.2：构建常规公交路段的阻抗函数；将公交出行的货币费用转移到公交站与公交线路之间的连接弧中，公交网络中不再考虑费用阻抗，仅考虑时间阻抗，表示为：

式中，tbus(i,j)为公交路段(i,j)的时间阻抗；λbus为公交路段时间权重折算系数；lbus(i,j)为路段(i,j)的长度，单位km；vbus为公交路段的旅行速度，单位km/h；ρij为常规公交路段(i,j)的拥挤度系数；ebus为常规公交网络边的集合；

s4.3：构建轨道交通路段的阻抗函数；费用阻抗计算公式如下：

fsub(i,j)＝ηsubρsublsub(i,j),(i,j)∈esub

式中，fsub(i,j)轨道交通区段(i,j)的费用阻抗；ηsub为轨道交通路段费用权重折算系数；ρsub为平均每公里费用，单位元/km；lsub(i,j)为路段(i,j)的长度，单位km；esub轨道交通网络边的集合；

时间阻抗函数表示为：

式中，tsub(i,j)为轨道交通路段(i,j)的时间阻抗；λsub为轨道交通路段时间权重折算系数；lsub(i,j)为轨道交通路段(i,j)的长度，单位km；vsub为轨道交通路段的旅行速度，单位km/h；ρij为轨道交通路段(i,j)的拥挤度系数；

s4.4：构建公交站点与公交线路虚拟连接弧的阻抗函数；公交站点与公交线路连接弧时间阻抗主要来源于候车时间，费用阻抗来源于公交车的乘车费用；该连接弧阻抗函数计算公式如下：

fbus_con(i,j)＝cbus_connbus_con,(i,j)∈ebus_con

tbus_con(i,j)＝λbus_contbus_con,(i,j)∈ebus_con

式中，fbus_con(i,j)为公交站点与公交线路连接弧路段(i,j)的费用阻抗；tbus_con(i,j)为公交站点与公交线路连接弧路段(i,j)的时间阻抗；cbus_con为分摊到公交车上车和下车连接弧的费用，取票价的一半；nbus_con为公交站点与公交线路连接弧路段(i,j)费用权重折算系数；λbus_con为公交站点与公交线路连接弧路段(i,j)时间权重折算系数；tbus_con为平均候车时间；ebus_con表示常规公交站点与公交线路连接弧的集合；

s4.5：构建轨道交通站点与轨道交通线路虚拟连接弧的阻抗函数；该连接弧本身不具有费用阻抗，只具有时间阻抗，时间阻抗分为两个部分，一部分为从轨道交通站点步行至候车点时间，根据步行距离求解，另一部分为候车时间；

式中，tsub_con(i,j)为轨道交通站点与轨道交通线路连接弧路段(i,j)的时间阻抗；λwalk为步行路段时间效用权重折算系数；lsub_con(i,j)为轨道交通站点与轨道交通线路连接弧路段(i,j)的长度，单位km；vwalk为步行速度，单位km/h；λsub_con为轨道交通候车时间权重折算系数；tsub_con为平均候车时间；esub_con表示轨道交通站点与轨道交通线路连接弧的集合。

进一步地，本发明的所述步骤s5包括：

s5.1：对各类行驶弧和连接弧的属性进行处理，赋予其特定属性，如下：

kind＝1：为基础道路网络；

kind＝2：质心与公交站、质心与地铁站的虚拟连接杆；

kind＝3：地铁线路；

kind＝4：地铁站与道路的虚拟连接弧；

kind＝5：公交线路，包括常规公交线路、轮渡和brt线路；

kind＝6：公交站与公交线的虚拟连接弧；

kind＝7：公交站与道路的虚拟连接弧；

kind＝8：地铁站与地铁线的虚拟连接弧；

kind＝9：公交站与地铁站的虚拟连接弧。

s5.2：利用地理数据可视化工具geopandas对kind＝2的虚拟连接弧的属性进行处理，添加taz字段，令连接弧继承交通小区编号属性。

s5.3：利用地理数据可视化工具geopandas将处理后的kind＝1-kind＝9的行驶弧和虚拟连接弧进行融合，构建一个公共交通超级网络。

进一步地，本发明的所述步骤s6包括：

构建公共交通超级网络拓扑结构，构建邻接矩阵，建立计算机语言可识别的公共交通超级网络。

本发明提供一种新型的公共交通超级网络的构建装置，包括以下模块：

原始数据处理模块，使用常规公交网络为基准，校核公共交通网络以及基础道路网络；对冗余站点进行处理，相同站点只保留一个，确保站点不在线上；利用处理后的站点打断相应公共交通线路；

虚拟连接弧模块，以站点为基准点，搜索距离最近的一定数量的搜索点；计算所有点的坐标；根据坐标构建虚拟连接弧；

地铁站与道路的虚拟连接弧模块，以地铁站点为基准点，搜索一定距离范围内的道路断点，但并不一定为距离最近的断点；计算所有点的坐标；根据坐标构建虚拟连接弧；

路段阻抗函数模块，用于建立路段阻抗函数模型，表示不同类型线路具有不同成本；

公共交通超级网络模块，根据处理完毕的所有行驶弧和虚拟连接弧，然后进行融合处理，构建一个完整的公共交通超级网络；

公共交通超级网络拓扑结构模块，用于提供计算机语言进行识别，可为使用计算机语言进行路径搜索和网络分配奠定基础。

本发明产生的有益效果是：本发明的新型的公共交通超级网络的构建方法，充分考虑所有公共交通方式的影响，利用轨道交通数据、常规公交数据、轮渡数据和brt数据，构建了一种新型的公共交通超级网络构建方法，通过利用geopandas构建各类虚拟连接弧模拟出行者出行行为，最后构建公共交通超级网络及其拓扑结构，极大提升了传统构建方法的时效和精度。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例提供的一种新型的公共交通超级网络构建方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种运用geopandas处理站点的技术路线图。

图3是本发明实施例提供的一种运用geopandas构建公共交通超级网络虚拟连接弧的流程图。

图4是本发明实施例提供的一种装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示是本发明实施例提供的一种新型的公共交通超级网络构建方法的流程示意图，包括以下步骤：

s1：对公共交通gis网络数据进行空间校正和冗余处理，对处理后的公共交通线路进行打断处理；

在本发明实施例中，步骤s1中，对原始公共交通gis数据进行处理，具体包括以下步骤：

s1.1：获取常规公交、轨道交通、轮渡、brt、基础道路网络及交通小区质心等gis数据；

其中，本发明实施例中选择2019年数据作为模型输入端，各公共交通子方式应具有线路、站点等信息；交通小区质心应利用交通小区图层产生。

其中，通过python技术，获取osm网页中的各类公共交通网络信息；通过利用geopandas技术构建交通小区质心。

s1.2：针对常规公交、轨道交通、轮渡、brt及基础道路网络等gis数据存在偏移问题，以常规公交网络为基础，对其他网络进行空间校正；

其中，各公共交通子网络、基础道路网络可能存在空间偏移问题，考虑到常规公交和基础道路网络的复杂性，应以二者其一作为校正基础，本发明实施例选择以常规公交网络为基础，对可能存在偏移的轨道交通、轮渡、brt及基础道路网络进行空间校正。

其中，通过gis技术，以常规公交网络为基准图层，对其余网络添加适当校正点即可校正其余网络，使各网络在空间位置上一致。

s1.3：对冗余、杂乱站点gis数据处理；

其中，公共交通子网络中的站点会存在n个同名站点，但在空间位置上表现形式杂乱，n取决于经过某站点的线路条数。实际上，现实生活中极大部分站点物理位置上只有1个，且几乎连接所有经过的线路。因此，本发明实施例对杂乱站点进行处理，同方向的相同站点只留其中1个。

如图2所示是本发明展示的一种通过geopandas技术对杂乱、冗余站点进行处理的方法。

其中，通过geopandas技术，首先以站点名字为基础，对文件数据进行排序，定义变量temp，取第1个站点为temp，如果第1个站点与第2个站点名字相同，则删除第2个站点；如果第2个站点与第3个站点名字不相同，则保留第n+2个站点并记为temp，依次迭代判断，最终相同站点名字只留1个。

s1.4：利用站点数据，将相同交通方式的线路数据进行垂直打断，提取断点gis数据；

其中，为了模拟出行者从一种交通方式换至另一种交通方式或者上下车，需要将站点连接到道路及相应的公交线路上，若不进行打断处理而直接连接，则事实上在模型中出行者无法实际从一种交通方式换至另一种交通方式或者上下车。

其中，利用gis技术，以站点为基础，输入相应的公交线路图层或道路网络图层进行打断处理并提取断点图层。

s2：根据第1步产生的打断后的公共交通线路，利用geopandas构建各类模拟现实出行路径的虚拟连接弧；

如图3所示是本发明展示的一种通过geopandas技术构建虚拟连接弧的方法。

在本发明实施例中，步骤s2包括构建模拟出行者出行行为的虚拟连接弧，即构建一定距离范围内的交通小区质心与公交站(包含常规公交、轮渡和brt)、小区质心与地铁站、公交站与公交线、公交站与道路、地铁站与地铁线、公交站与地铁站的虚拟连接弧，具体步骤为：

s2.1：以所需构建虚拟连接弧的其中一端的点为基础(基准点)，寻找最近的一定数量的断点或基准点(搜索点)，计算这些点的坐标；

其中，轨道交通站点、常规公交站点、轮渡站点以及brt站点作为基准点，轨道交通线路、常规公交线路断点、轮渡线路断点、brt线路断点、道路网络断点以及基准点均可作为搜索点。

其中，利用python技术，输入基准点及待搜索的搜索点图层，以基准点为基础，搜索距离基准点最近的一定数量的搜索点；分别计算两者的坐标并将搜索点的属性连接至基准点图层。本发明实施例中不同连接弧所连接数量不同。

s2.2：计算基准点与搜索点间的距离；

其中，在基准点图层中建立length字段，计算基准点和搜索点的距离并填充。公式如下：

其中x1、y1为基准点横、纵坐标，x2、y2为搜索点横、纵坐标。

s2.3：根据s2.2中所计算的结果，筛选在指定距离范围内的搜索点；

其中，利用geopandas技术读取基准点图层，取出基准点站点名字和s2.2中计算出的length结果，判断该length是否在指定距离范围内。如果不在，则删除该条数据。本发明实施例对不同的虚拟连接弧设置不同的距离要求，因此在筛选时设置的指定距离有所不同。

s2.4：根据已知坐标构建虚拟连接弧；

其中，利用geopandas技术读取经过s2.3处理后的基准点图层，根据图层attribute中的坐标信息，构建虚拟连接弧。首先计算基准点文件数据长度，然后遍历该文件attribute数据，具体为：取出第1条数据存入新建的属性表中；取出第1条数据中基准点和搜索点的坐标，按照坐标创建两点的虚拟连接弧；将已经构建的虚拟连接弧存入新建的geomlist中；直至遍历至最后一条数据并创建连接弧完毕。利用创建并已填充完毕的attribute和geomlist，构建geodataframe，定义坐标并输出该文件。

s2.5：依据步骤s2.1-s2.4，按照不同种类虚拟连接弧的要求，如距离、数量等依次构建不同类型的虚拟连接弧。

s3：利用geopandas构建地铁站与道路的虚拟连接弧；

在本发明实施例中，步骤s3中，构建地铁站与道路的虚拟连接弧，与s2唯一的区别在于：s2.1中搜索的是距离基准点最近的搜索点，而s3与创建交通小区质心连接杆类似，并非寻找最近的搜索点，而是随机寻找一定范围内的道路断点，然后按照s2.2-s2.4构建虚拟连接弧。

s4：构建所有行驶弧、虚拟连接弧的路段阻抗函数；

在城市公共交通出行者使用公共交通出行的过程中，出行者一般需要综合考虑出行起点r点至终点s点之间的每一条可行路径的时间、费用等因素。公共交通超级网络中各路段阻抗相互独立，公共交通出行者可能选择的内一条可行路径阻抗可表示为各路段阻抗之和，即：

式中，c(i,j)为一个od对中路径的综合阻抗；m为组成该路径的m个路段；fk(i,j)为第k个路段(i,j)的费用成本；tk(i,j)为第k个路段(i,j)的时间阻抗；e为一个od对中的所有路段的集合。

s4.1：构建基础道路网络、交通小区质心与公交站、小区质心与地铁站、地铁站与道路、公交站与道路、公交站与地铁站虚拟连接弧的阻抗函数。该类路段没有费用阻抗，只含有时间阻抗，时间阻抗与路段的长度以及步行的速度相关，阻抗函数可表示为：

式中，twalk(i,j)为网络中路段(i,j)的时间阻抗；λwalk为步行路段时间权重折算系数；lwalk(i,j)为路段(i,j)的长度(km)；vwalk为步行速度(km/h)；ewalk为步行网络边的集合。

s4.2：构建常规公交路段的阻抗函数。将公交出行的货币费用转移到公交站点与公交线路之间的连接弧中，每次乘坐公交通过该连接弧支付一定的费用更为符合实际情况，而公交网络中不再考虑费用阻抗，仅考虑时间阻抗。时间阻抗函数可表示为：

式中，tbus(i,j)为公交路段(i,j)的时间阻抗；λbus为公交路段时间权重折算系数；lbus(i,j)为路段(i,j)的长度(km)；vbus为公交路段的旅行速度(km/h)；ρij为常规公交路段(i,j)的拥挤度系数；ebus为常规公交网络边的集合。

s4.3：构建轨道交通路段的阻抗函数。轨道交通的费用阻抗计算公式如下：

fsub(i,j)＝ηsubρsublsub(i,j),(i,j)∈esub

式中，fsub(i,j)轨道交通区段(i,j)的费用阻抗；ηsub为轨道交通路段费用权重折算系数；ρsub为平均每公里费用(元/km)；lsub(i,j)为路段(i,j)的长度(km)；esub轨道交通网络边的集合。

时间阻抗函数可表示为：

式中，tsub(i,j)为轨道交通路段(i,j)的时间阻抗；λsub为轨道交通路段时间权重折算系数；lsub(i,j)为轨道交通路段(i,j)的长度(km)；vsub为轨道交通路段的旅行速度(km/h)；ρij为轨道交通路段(i,j)的拥挤度系数；

s4.4：构建公交站点与公交线路虚拟连接弧的阻抗函数。公交站点与公交线路连接弧供出行者从公交站点转移至公交路段使用，具有时间阻抗和费用阻抗，时间阻抗主要来源于候车时间，费用阻抗来源于公交车的乘车费用。

基于以上分析，该连接弧阻抗函数计算公式如下：

fbus_con(i,j)＝cbus_connbus_con,(i,j)∈ebus_con

tbus_con(i,j)＝λbus_contbus_con,(i,j)∈ebus_con

式中，fbus_con(i,j)为公交站点与公交线路连接弧路段(i,j)的费用阻抗；tbus_con(i,j)为公交站点与公交线路连接弧路段(i,j)的时间阻抗；cbus_con为分摊到公交车上车和下车连接弧的费用，取票价的一半；nbus_con为公交站点与公交线路连接弧路段(i,j)费用权重折算系数；λbus_con为公交站点与公交线路连接弧路段(i,j)时间权重折算系数；tbus_con为平均候车时间；ebus_con表示常规公交站点与公交线路连接弧的集合。

s4.5：构建轨道交通站点与轨道交通线路虚拟连接弧的阻抗函数。

轨道交通站点与轨道交通线路连接弧供出行者在轨道交通站点轨道交通线路之间转移使用，本身不具有费用阻抗，只具有时间阻抗，时间阻抗分为两个部分，一部分为从轨道交通站点步行至候车点时间，根据步行距离求解，另一部分为候车时间。

其中，tsub_con(i,j)为轨道交通站点与轨道交通线路连接弧路段(i,j)的时间阻抗；λwalk为步行路段时间效用权重折算系数；lsub_con(i,j)为轨道交通站点与轨道交通线路连接弧路段(i,j)的长度(km)；vwalk为步行速度(km/h)；λsub_con为轨道交通候车时间权重折算系数；tsub_con为平均候车时间；esub_con表示轨道交通站点与轨道交通线路连接弧的集合。

s5：将s4处理后的行驶弧、连接弧融合成公共交通超级网络；

s5.1：利用geopandas技术为各个图层创建kind字段，赋予不同类型路段特定属性。如下：

kind＝1：表示基础道路网络；

kind＝2：表示质心与公交站、质心与地铁站的虚拟连接杆；

kind＝3：表示地铁线路；

kind＝4：表示地铁站与道路的虚拟连接弧；

kind＝5：表示公交线路(包括常规公交线路、轮渡和brt线路)

kind＝6：表示公交站与公交线的虚拟连接弧；

kind＝7：表示公交站与道路的虚拟连接弧；

kind＝8：表示地铁站与地铁线的虚拟连接弧；

kind＝9：表示公交站与地铁站的虚拟连接弧。

s5.2：对kind＝2的虚拟连接弧的属性进行处理，添加taz字段，令连接弧继承交通小区编号属性。

s5.3：利用geopandas将处理后的kind＝1-kind＝9的行驶弧和虚拟连接弧进行融合，构建一个公共交通超级网络。

s6：构建公共交通超级网络拓扑结构，建立计算机语言可识别的公共交通超级网络。

其中，公共交通超级网络拓扑结构是指构建邻接矩阵，为所有的路段赋予编号。首先利用gis技术将s5构建的公共交通超级网络赋予编号；利用geopandas技术获取所有编号与属性信息，传送至mysql数据库，供计算机语言识别。

如图4所示是本发明实施例提供的一种装置的结构示意图，包括：

原始数据处理模块401，使用常规公交网络为基准，校核其他公共交通网络以及基础道路网络；对冗余站点进行处理，相同站点只保留一个，确保站点不在线上；利用处理后的站点打断相应公共交通线路。

虚拟连接弧模块402，以站点为基准点，搜索距离最近的一定数量的搜索点；计算所有点的坐标；根据坐标构建虚拟连接弧；

地铁站与道路的虚拟连接弧模块403，以地铁站点为基准点，搜索一定距离范围内的道路断点，但并不一定为距离最近的断点；计算所有点的坐标；根据坐标构建虚拟连接弧；

路段阻抗函数模块404，用于建立路段阻抗函数模型，表示不同类型线路具有不同成本；

公共交通超级网络模块405，根据处理完毕的所有行驶弧和虚拟连接弧，然后进行融合处理，构建一个完整的公共交通超级网络；

公共交通超级网络拓扑结构模块406，用于提供计算机语言进行识别，可为使用计算机语言进行路径搜索和网络分配奠定基础。

其中，各模块的具体实施方式可以参考上述方法实施例的描述，本发明实施例将不再复述。

需要指出，根据实施的需要，可将本申请中描述的各个步骤/部件拆分为更多步骤/部件，也可将两个或多个步骤/部件或者步骤/部件的部分操作组合成新的步骤/部件，以实现本发明的目的。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。