一种地面公交线路等级识别方法与流程

1.本发明属于城市公交规划划分领域，具体涉及一种地面公交线路等级识别方法。


背景技术：

2.公交线路作为公交系统基本组成要素，线路功能分级是“逐条布设，优化成网
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线网规划思路的重要条件；并且，线路功能分级能够使公交服务更为高效 ，为线路运营提供支撑（如线路车辆调度、车辆规模配置、车型选配等）；同时，国标《公共汽电车线网设置与调整规则》也提出了公交线网分层概念，界定了“快线、干线、支线、微循环线、多样化线路”基本概念与定义。公交线路分级已经得到广泛重视。
3.现有线路等级划分技术思想主要呈现两类：一类是区位理论思想。先对城市空间做划分，再依据线路经停站点的空间来划分线路等级。比如快线“主要服务于长距离的组团间出行和跨区出行，连接城市主要组团、城市功能节点和主要交通节点，实现城市各主要组团、大型客流集散点和大型枢纽之间的快速联系”，经停站点“大型枢纽站、换乘站和客流集散点”。二是网络空间思想。将空间与线路数据结构化，构建复杂网络模型，利用图模型对顶点、边的度量来划分线路等级。比如快线在公交网络模型中主要保持与其他线路较高的出度和入度、介数中心度等。


技术实现要素：

4.现有技术的区位理论技术方法过多依赖主观判断，工作量较大，并且划分结果因人而异，难以实现快速复制推广。网络空间技术方法仅引入了网络模型方法，但未能考虑空间流的问题，识别精度与准确性存在一定缺陷。本发明是针对上述两个问题，设计了一种剥离主观因素影响，融合网络与流空间数据，构建公交线路复杂网络模型，并计算出城市公交线路层级数量，据此定量计算划分常规公交线路等级的方法。
5.一种地面公交线路等级识别方法，包括以下步骤：步骤一，对需要划分线路等级的公交数据集进行收集整理；步骤二，构建图模型，并验证图模型是否满足等级识别的要求；步骤三，确定图模型的评价体系，用评价体系客观的评价线路等级；步骤四，以步骤三的评价结果划分实际的线路等级划分。
6.作为优选，所述的步骤一包括了对收集的数据进行结构化，使物理站台对应唯一经纬度，消除同一物理站台对应多个站点经纬度情况；消除日常线与夜间线的相互影响；使站点间的客流对应物理站点。
7.进一步的，公交数据集包括：获取公交站点、线路空间gis数据，站点经纬度数据；站点之间步行时间；线路轨迹gis数据、线路站点对应关联数据，站点间公交客流od数据，其中客流od数据统计时间单元为月。
8.作为优选，所述的步骤二中构建图模型包括：公交线路的静态数据网络模型构建和公交线路的出行动态网络模型构建；
公交线路的静态数据网络模型构建时，采用偶法将公交线路抽象为图中的顶点，将这些线状设施的衔接关系抽象为图中的边，线路之间通过站点衔接的步行时间作为边权，得到静态图模型；其中静态图模型的站点间步行时间为一个设定的固定值；公交线路的出行动态网络模型构建时，采用将每条线路服务空间抽象为图中的顶点，将这些空间的出行od抽象为图中的边，出行量倒数作为边权，使用对偶法构图，得到动态图模型。
9.进一步的，所述的步骤二中验证图模型是否满足等级识别的要求是通过验证图模型连通度来判断；当孤立顶点个数不超过总顶点数量的三分之一，取顶点数大的子图作为模型计算基础；当孤立顶点个数超过总顶点数量的三分之一需重新构建图模型且为静态图模型，则调整步行时间范围然后依照公交线路的静态数据网络模型构建的方式重新构建；对于为动态模型的情况，则表示图模型不适用。
10.进一步的经过连通性检验后的图模型涉及的线路应保持一致，静态图模型和动态图模型取交集，然后重新计算图连通性取交集循环往复直至满足要求。
11.作为优选，所述的步骤三的图模型的评价体系包括三种指标：度量指标、接近中心度和介数中心度；度量指标越大，表示某个顶点连接的线路越多，这条线路的连通性越强，在整个公交线网中所起的重要程度越大；接近中心度越大，表明该线路的影响及服务范围越广，线路等级应当越高；介数中心度越强的线路，表示最短路径通过次数越多，在整个网络中转换作用也就越明显，具有越强的影响力和控制力，线路越重要。
12.进一步的所述的步骤三采用熵值法确定客观权重；建立度量指标、接近中心度和介数中心度三条数据序列，并使用熵值法计算权系数。
13.作为优选，所述的步骤四采用聚类的方式获取每条线路等级属性，并根据聚类结果划分实际的线路等级。
14.本发明的实质性效果在于融合网络与流空间数据剥离主观因素影响，计算出客观可行的常规公交线路等级；快速、标准化划分现状城市公交线路等级，提升公交规划分析效率；可依据线路层级划分结果，组织运营各级公交线路，优化实际排版调度，以及实际站点安排方式；依据线路等级划分出的结构，识别现有城市公交线网结构存在的问题，知道城市公交线网的扩容升级。
附图说明
15.图1 本发明的流程框图；图2 本发明的静态数据空间关系原始图；图3 本发明的静态数据网络结构图；图4本发明的出行动态空间关系原始图；图5本发明的出行动态网络结构图。
具体实施方式
16.下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的具体说明。
17.实施例1如图1所示的一种地面公交线路等级识别方法，包括以下步骤：步骤一，对需要划分线路等级的公交数据集进行收集整理；步骤二，构建图模型，并验证图模型是否满足等级识别的要求；步骤三，确定图模型的评价体系，用评价体系客观的评价线路等级；步骤四，以步骤三的评价结果划分实际的线路等级划分。
18.，所述的步骤一包括了对收集的数据进行结构化，使物理站台对应唯一经纬度，消除同一物理站台对应多个站点经纬度情况；消除日常线与夜间线的相互影响；使站点间的客流对应物理站点。
19.其中对于运营时间不足7小时的客流获取此公交数据集中客流时间分布取85%客流的最短连续跨度时间作为核算时间。
20.公交数据集包括：获取公交站点、线路空间gis数据，站点经纬度数据；站点之间步行时间；线路轨迹gis数据、线路站点对应关联数据，站点间公交客流od数据，其中客流od数据统计时间单元为月。
21.所述的步骤二中构建图模型包括：公交线路的静态数据网络模型构建和公交线路的出行动态网络模型构建；如图2和图3所示，公交线路的静态数据网络模型构建时，使用对偶法将结构化后的公交数据集中的公交线路转化为图模型，公交线路抽象为图中的顶点，将这些线状设施的衔接关系抽象为图中的边，线路之间通过站点衔接的步行时间作为边权，得到对偶图（v（g）,e（g）, g），其中v（g）为非空顶点集，e（g）是不与v（g）相交的边集， g是线路之间关联函数，v（g）=｛v1,v2,v3,v4
……
｝，vi为公交线路，e（g）=｛e1,e2,e3,e4
……
｝,ei为线路之间衔接的公交站点，ψg=｛ψg（e1）, ψg（e2）, ψg（e3）, ψg（e4）
……
｝，ψg（ei）为顶点之间步行耗时；其中静态图模型的站点间步行时间为一个设定的固定值15min；如图4和图5所示，公交线路的出行动态网络模型构建时，使用对偶法将结构化后的公交数据集中的公交线路转化为图模型，将每条公交线路的服务空间抽象为图中的顶点，将这些空间的出行od数据抽象为图中的边，出行量倒数作为边权，得到原始图（v（g）,e（g）, g），其中v（g）为非空顶点集，e（g）是不与v（g）相交的边集， ψg是线路之间关联函数，v（g）=｛v1,v2,v3,v4
···
｝，vi为公交线路，e（g）=｛e1,e2,e3,e4
···
｝,ei为起终点分布在两条线路之间的出行，若仅有出行起点或终点分布在两线路不能构建边，ψg=｛ψg（e1）, ψg（e2）, ψg（e3）, ψg（e4）
……
｝，ψg（ei）为顶点之间出行量的倒数。
22.所述的步骤二中验证图模型是否满足等级识别的要求是通过验证图模型连通度来判断；当孤立顶点个数不超过总顶点数量的三分之一，取顶点数大的子图作为模型计算基础；当孤立顶点个数超过总顶点数量的三分之一需重新构建图模型且为静态图模型，则调整步行时间范围然后依照公交线路的静态数据网络模型构建的方式重新构建；对于为动态模型的情况，则表示图模型不适用。
23.调整步行时间时每次调整时增加幅度为5min。
24.进一步的经过连通性检验后的图模型涉及的线路应保持一致，静态图模型和动态图模型取交集，然后重新计算图连通性取交集循环往复直至满足要求。
25.，所述的步骤三的图模型的评价体系包括三种指标：度量指标、接近中心度和介数中心度。
26.度中心性使用计算，其中表示线路节点i的度中心度，表示线路j是否与线路i相交,n为线路节点总数量。
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时线路j与线路i相交，否则为0；顶点的度中心值越大，连接的线路越多，这条线路的连通性越强，在整个公交线网中所起的重要程度越大。
27.接近中心度使用 计算，其中 表示线路节点i的接近中心度， 是交通流由线路j转向线路i所经过最短路径的线路条数，n为线路节点总数量。接近中心度指标值越大，表明该线路的影响及服务范围越广，线路等级应当越高。
28.介数中心度使用计算其中表示线路节点i的介数中心度， 表示结点j与k之间最短路径的线路条数，表示其中经过结点i的条数，n为线路节点总数量。在公交网中，介数中心度越强的线路，表示最短路径通过次数越多，在整个网络中转换作用也就越明显，具有越强的影响力和控制力，线路越重要。
29.进一步的所述的步骤三采用熵值法确定客观权重；建立度量指标、接近中心度和介数中心度三条数据序列，并使用熵值法计算权系数。
30.，所述的步骤四采用聚类的方式获取每条线路等级属性，并根据聚类结果划分实际的线路等级。
31.所述的聚类方式采用k-means聚类的方式，而k值根据下表取得。