一种交通小区公交分担率提升方法和系统与流程

本发明属于城市交通规划，具体来说，涉及一种交通小区公交分担率提升方法和系统。

背景技术：

1、公共交通机动化出行分担率简称公交分担率(又称城市公交出行率)，指统计期内城市中心居民出行方式中选择公共交通(包括常规公交、轨道交通、城市轮渡等，不含公共自行车、出租汽车)的出行量占总出行量(还包括公共交通以外的以小汽车、出租汽车、摩托车、通勤班车、公务车、校车等各种以动力装置驱动或者牵引的交通工具作为出行工具的出行人次)的比率，这个指标是衡量公共交通发展、城市交通结构合理性的重要指标。公共交通机动化出行分担率计算公式是使用公共交通出行总人次/总出行总人次*100％，参见《城市公共交通出行分担率调查和统计方法》(jt/t1052-2016)。

2、目前的公交分担率计算一般当地规划和自然资源局(简称规自局，泛指城市相关规划及出行统计部门)定期对一个城市多种数据进行分析并给出。以申请人所在城市为例，市规自局通过利用三大运营商的手机信令数据、公共交通乘客出行数据、主城各类车联网数据(视频卡口牌照识别数据、rfid数据、出租车gps数据、公交车gps数据、“两客一危”车辆gps数据、车载诊断系统数据)、公共交通设施等数据，对各类数据进行融合关联，掌握主城大范围人群活动特征，并辅以3～5年开展一次出行交通调查，对出行次数、出行方式等指标进行修正，实现多维度下对个体在城市空间活动全过程的跟踪分析，进而实现主城大范围交通出行感知，即用户出行活动识别和公共交通出行分担率识别。传统公交分担率的计算方法涉及到卡口数据、居住数据、ic卡刷卡数据等多种数据，辅以交通调查、模型反推等方式，最快都需约半年时间才能提供一个城市的公共交通分担率结果。

3、上述规自局给出的整个城市的公交分担率是一个宏观的数据，可用于评价城市的公共交通服务水平，但对于公共交通运营企业而言，更需要知道的是每个交通小区的具体公交分担率情况，对于一些公交分担率较低的主要出行方向(“主要出行方向”简称“客流通道”)，还需要具体分析公交分担率较低的原因，以便城市规划、建设及管理部门以及公共交通运营企业对其进行改进和优化。而上述分析和优化过程一般只能采用人工调查和摸底的方式对人们反映强烈的线路和地区进行调研并予以后续优化，不仅准确度不高还十分耗时。

4、可以看出，目前国内外暂无一个能地理上细粒度(比如按地理区域100米*100米的方格分析)、定期(每月或每周)分析交通小区分担率低原因并自动给出解决方案的方法。

技术实现思路

1、针对现有技术中宏观的公交分担率无法地理上细粒度定期分析交通小区公交分担率并优化的问题，本发明提供了一种能够细粒度定期分析交通小区分担率并能都对交通小区分担率低的客流通道进行提升的方法和系统。

2、为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下：

3、第一方面，本技术提供了一种交通小区公交分担率提升方法，包括：

4、基于多源数据分析得到所有交通小区的公共交通出行参数，所述公共交通出行参数至少包含公交分担率；

5、根据过滤参数筛选出符合预设要求的目标交通小区，所述过滤参数为对公共交通出行参数设定的过滤阈值；

6、选取目标交通小区出行到其它每个区域的公交分担率中不满足第一预设公交分担率的出行方向作为重点公交客流通道；

7、对重点公交客流通道进行出行链分析得到相应的出行参数，将不满足出行参数要求的重点公交客流通道通过专家知识库进行优化。

8、进一步地，所述公共交通出行参数还包括：交通小区平均出行总人次和交通小区每平方公里平均出行人次，所述过滤参数为交通小区平均出行总人次下限、交通小区每平方公里平均出行人次下限以及交通小区公交分担率下限。

9、进一步地，所述选取目标交通小区出行到其它每个区域的公交分担率中不满于预设公交分担率的出行方向作为重点公交客流通道，具体包括：

10、获取目标交通小区出行到其它每个区域的出行总人次以及公共交通出行总人次；

11、从目标交通小区出行到其它每个区域的出行总人次中筛选出的出行总人数前列的出行方向；

12、针对筛选出的出行总人数前列的出行方向中通过相应的出行总人次以及公共交通出行总人次确定目标交通小区出行方向的公交分担率；

13、将筛选出的目标交通小区出行方向的公交分担率进行排序，将低于整个城市公交分担率一定比例的出行方向作为重点公交客流通道。

14、进一步地，所述区域选择行政区域或当地规划和自然资源局划分的组团。

15、进一步地，所述获取目标交通小区出行到其它每个区域的出行总人次以及公共交通出行总人次选择出勤日早晚高峰时间。

16、进一步地，所述对重点公交客流通道进行出行链分析得到相应的出行参数包括根据出行链分析得到如下出行参数：

17、出发地到最近公交站的平均步行或骑行时间；

18、出发地最近公交轨道站平均等待时间；

19、公交轨道的乘坐时间以及换乘等待时间；

20、公交轨道上车站点到公交轨道下车站点的线路非直线系数；

21、公交轨道下车站点到目的地的平均步行或骑行时间；

22、重点公交客流通道方向上出行人群中小汽车出行的平均出行时间以及公共交通的平均出行时间。

23、进一步地，所述将不满足出行参数要求的重点公交客流通道通过专家知识库进行优化具体包括：

24、若出发地到最近公交站的平均步行或骑行时间超过第一预设值时，则增加人行廊道、自行车道以及开通小巷公交；

25、若出发地最近公交轨道站平均等待时间超过第二预设值时，则增加出行方向的公交车班次、增加出行方向的公交站点、让其它同向公交线路经停周边站点以及增加需求响应交通服务；

26、若公交轨道上车站点到公交轨道下车站点的线路非直线系数超过第三预设值时，则记录相关出行线路，供城市公共交通规划及运营部门优化；

27、若公交轨道下车站点到目的地的平均步行或骑行时间超过第四预设值时，则增加人行廊道、自行车道以及开通小巷公交；

28、若公共交通的平均出行时间与小汽车出行的平均出行时间的比值超过第五预设值时，则对该重点公交客流通道的延迟原因进行分析，若站点设置太多或绕行太多则开通点到点车辆，若线路设置不合理则开通特别线路，若公交线路拥堵则规划公交专用道，若接驳不畅则在相关路段开行接驳车辆。

29、第二方面，本技术还提供了一种交通小区公交分担率提升系统，包括：

30、公共交通出行参数计算模块，其基于多源数据分析得到所有交通小区的公共交通出行参数，所述公共交通出行参数至少包含公交分担率；

31、目标交通小区筛选模块，其根据过滤参数筛选出符合预设要求的目标交通小区，所述过滤参数为对公共交通出行参数设定的过滤阈值；

32、重点公交客流通道筛选模块，其用于选取目标交通小区出行到其它每个区域的公交分担率中不满足第一预设公交分担率的出行方向作为重点公交客流通道；

33、重点公交客流通道优化模块，对重点公交客流通道进行出行链分析得到相应的出行参数，将不满足出行参数要求的重点公交客流通道通过专家知识库进行优化。

34、进一步地，所述重点公交客流通道优化模块包括：

35、出行参数获取模块，其根据出行链分析得到如下出行参数：

36、出发地到最近公交站的平均步行或骑行时间；

37、出发地最近公交轨道站平均等待时间；

38、公交轨道的乘坐时间以及换乘等待时间；

39、公交轨道上车站点到公交轨道下车站点的线路非直线系数；

40、公交轨道下车站点到目的地的平均步行或骑行时间；

41、重点公交客流通道方向上出行人群中小汽车出行的平均出行时间以及公共交通的平均出行时间。

42、第三方面，本技术还提供了一种公共交通管理系统，该系统包括上述交通小区公交分担率提升系统。

43、本发明相比现有技术，首先根据所有交通小区的公共交通出行参数过滤筛选出目标交通小区，然后对目标交通小区到各个区域的出行路线进行公交分担率分析，再将公交分担率较低的出行路线作为重点公交客流通道，并对其进行出行链分析，从而地理上细粒度定期分析交通小区公交分担率并能对公交担率低的重点公交客流通道进行提升和优化。