基于大数据的城市交通协同方法及装置与流程

1.本申请实施例涉及城市交通管理技术领域，尤其涉及基于大数据的城市交通协同方法及装置。


背景技术：

2.随着城市人口和机动车保有量的增加，城市交通经常出现拥堵、缓行等情况，城市交通运行效率低，出行效率下降。
3.智能城市离不开城市交通管理智能化，而公共交通具有低碳、环保的显著优势，“公交优先”是我国城市交通发展的基本政策之一，旨在优先发展公共交通系统满足日益增长的居民出行需求，缓解城市机动车保有量持续上升与有限的交通资源形成矛盾。目前交通出行需求剧增，而当前的交通规划还不能智能化适应不同的即时情况进行调整，因此导致出行需求与车辆储备之间具有不匹配性，导致乘客候车时间具有不确定性，且交通资源利用率低。


技术实现要素：

4.本申请实施例提供基于大数据的城市交通协同方法，以实现根据不同的时间段智能化自动协同公共交通，提升公共交通资源利用率。
5.在第一方面，本申请实施例提供了于大数据的城市交通协同方法，包括：
6.获取不同时间段的历史交通数据，所述历史交通数据包括乘客出行数据、换乘需求数据、公共交通数据，所述公共交通数据包括各类型的公共交通；
7.根据所述历史交通数据，计算任一地点在不同时间段所分别对应的交通缺失数据；所述交通缺失数据用于表示任一地点在不同时间段中乘客的交通需求量与公共交通供给量之间的不匹配度；
8.根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据。
9.进一步的，还包括
10.接收乘客的乘车需求，所述乘车需求包括目的地、出行时间、出行人数；
11.根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式，每一种乘车方式包括一种或多种类型的公共交通。
12.进一步的，根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式，包括：
13.根据所述乘车需求以及交通协同数据，得到至少一种乘车方式，每一种所述乘车方式包括乘坐的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额；
14.对每一种乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；
15.将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式
显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客。
16.进一步的，还包括：
17.获取当前的环境数据，根据当前的环境数据判断当前时间段的天气为晴天或雨天；
[0018]“根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式”包括：
[0019]
根据所述乘车需求以及交通协同数据，得到至少一种乘车方式，每一种所述乘车方式包括乘坐的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额；
[0020]
当当前时间段的天气为晴天时，对每一种乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；并将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客；
[0021]
当当前时间段的天气为雨天时，将对应有不适应于雨天出行的公共交通的乘车方式删除，将剩余的乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；并将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客。
[0022]
进一步的，还包括：
[0023]
获取若干组乘客的历史乘车需求，以及与所述历史乘车需求对应的历史环境数据和用户选择的历史乘车方式，根据所述历史乘车需求、历史环境数据以及历史乘车方式构建对应于所述乘客的乘车模型；
[0024]
根据乘客的若干组历史乘车需求获取若干组历史出行时间，获得最早的历史出行时间，记录该最早的历史出行时间为目标出行时间；
[0025]
采集当前的时间和环境数据，将所述时间和环境数据输入至乘车模型，输出最佳乘车方式；
[0026]
将所述最佳乘车方式在到达目标出行时间之前显示给用户。
[0027]
进一步的，所述交通缺失数据包括不同类型的公共交通的缺口量或盈余量，所述缺口量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量大于公共交通的供给量，盈余量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量小于公共交通的供给量；
[0028]
根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据，包括：
[0029]
根据交通缺失数据，得到任一地点不同时间段的不同类型的公共交通的缺口量或盈余量；
[0030]
将对应于缺口量的公共交通和对应盈余量的公共交通分别形成两个类别，对每一个类别中的全部公共交通依据缺口量或盈余量的数值从大至小依次排列；
[0031]
选取任意一组具有两种类型的公共交通，调度该组公共交通中对应盈余量的若干公共交通补充对应缺口量的公共交通；其中，该组公共交通中，其中一种类型的公共交通依据缺口量的排序与另一种类型的公共交通依据盈余量的排序对应。
[0032]
进一步的，所述交通缺失数据包括公共交通的缺口量或盈余量，所述缺口量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量大于公共交通的供给量，盈余量用于表示任
一地点在不同时间段乘客的交通需求量小于公共交通的供给量；
[0033]
根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据，包括：
[0034]
获取任一地点在不同时间段的公共交通的缺口量或盈余量；
[0035]
根据预设规则调度对应盈余量的地点的若干公共交通在该时间段补充对应缺口量的地点的公共交通。
[0036]
在第二方面，本申请实施例提供了基于大数据的城市交通协同装置，包括：
[0037]
数据获取模块：用于获取不同时间段的历史交通数据，所述历史交通数据包括乘客出行数据、换乘需求数据、公共交通数据，所述公共交通数据包括各类型的公共交通；
[0038]
数据计算模块：用于根据所述历史交通数据，计算任一地点在不同时间段所分别对应的交通缺失数据；所述交通缺失数据用于表示任一地点在不同时间段中乘客的交通需求量与公共交通供给量之间的不匹配度；
[0039]
协同处理模块：用于根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据。
[0040]
进一步的，还包括：
[0041]
乘车需求接收模块：用于接收乘客的乘车需求，所述乘车需求包括目的地、出行时间、出行人数；
[0042]
乘车方式输出模块：用于根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式，每一种乘车方式包括一种或多种类型的公共交通。
[0043]
进一步的，根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式，包括：
[0044]
根据所述乘车需求以及交通协同数据，得到至少一种乘车方式，每一种所述乘车方式包括乘坐的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额；
[0045]
对每一种乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；
[0046]
将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客。
[0047]
进一步的，还包括：
[0048]
获取当前的环境数据，根据当前的环境数据判断当前时间段的天气为晴天或雨天；
[0049]“根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式”包括：
[0050]
根据所述乘车需求以及交通协同数据，得到至少一种乘车方式，每一种所述乘车方式包括乘坐的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额；
[0051]
当当前时间段的天气为晴天时，对每一种乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；并将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客；
[0052]
当当前时间段的天气为雨天时，将对应有不适应于雨天出行的公共交通的乘车方式删除，将剩余的乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出
行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；并将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客。
[0053]
进一步的，还包括：
[0054]
历史需求采集模块：用于获取若干组乘客的历史乘车需求，以及与所述历史乘车需求对应的历史环境数据和用户选择的历史乘车方式，根据所述历史乘车需求、历史环境数据以及历史乘车方式构建对应于所述乘客的乘车模型；
[0055]
历史出行获取模块：用于根据乘客的若干组历史乘车需求获取若干组历史出行时间，获得最早的历史出行时间，记录该最早的历史出行时间为目标出行时间；
[0056]
输入参数采集模块：用于采集当前的时间和环境数据，将所述时间和环境数据输入至乘车模型，输出最佳乘车方式；
[0057]
乘车方式显示模块：用于将所述最佳乘车方式在到达目标出行时间之前显示给用户。
[0058]
进一步的，所述交通缺失数据包括不同类型的公共交通的缺口量或盈余量，所述缺口量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量大于公共交通的供给量，盈余量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量小于公共交通的供给量；
[0059]
根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据，包括：
[0060]
根据交通缺失数据，得到任一地点不同时间段的不同类型的公共交通的缺口量或盈余量；
[0061]
将对应于缺口量的公共交通和对应盈余量的公共交通分别形成两个类别，对每一个类别中的全部公共交通依据缺口量或盈余量的数值从大至小依次排列；
[0062]
选取任意一组具有两种类型的公共交通，调度该组公共交通中对应盈余量的若干公共交通补充对应缺口量的公共交通；其中，该组公共交通中，其中一种类型的公共交通依据缺口量的排序与另一种类型的公共交通依据盈余量的排序对应。
[0063]
进一步的，所述交通缺失数据包括公共交通的缺口量或盈余量，所述缺口量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量大于公共交通的供给量，盈余量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量小于公共交通的供给量；
[0064]
根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据，包括：
[0065]
获取任一地点在不同时间段的公共交通的缺口量或盈余量；
[0066]
根据预设规则调度对应盈余量的地点的若干公共交通在该时间段补充对应缺口量的地点的公共交通。
[0067]
在第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括：存储器以及一个或多个处理器；
[0068]
所述存储器，用于存储一个或多个程序；
[0069]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的基于大数据的城市交通协同方法。
[0070]
在第四方面，本申请实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述
计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的基于大数据的城市交通协同方法。
[0071]
本申请实施例通过不同时间段的历史交通数据获得交通缺失情况，针对交通缺失情况对应的交通需求量与公共交通供给量之间的不匹配度对城市公共交通进行协同处理，以满足交通需求量与公共交通供给量之间的匹配度，实现了城市交通的智能化管理，针对不同时间段的交通情况智能化输出匹配的交通协同方案。
附图说明
[0072]
图1是本申请实施例提供的一种基于大数据的城市交通协同方法的流程图；
[0073]
图2是本申请实施例提供的另一种基于大数据的城市交通协同方法的流程图；
[0074]
图3是本申请实施例提供的另一种基于大数据的城市交通协同方法的流程图；
[0075]
图4是本申请实施例提供的一种基于大数据的城市交通协同装置的结构示意图。
具体实施方式
[0076]
为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本申请具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
[0077]
本申请实施例提供基于大数据的城市交通协同方法及装置，通过不同时间段的历史交通数据获得交通缺失情况，针对交通缺失情况对应的交通需求量与公共交通供给量之间的不匹配度对城市公共交通进行协同处理，以满足交通需求量与公共交通供给量之间的匹配度，实现了城市交通的智能化管理，针对不同时间段的交通情况智能化输出匹配的交通协同方案。
[0078]
图1至图3给出了本申请三种不同实施例提供的的流程图，本申请实施例提供的基于大数据的城市交通协同方法可以由基于大数据的城市交通协同装置来执行，该基于大数据的城市交通协同装置可以通过硬件和/或软件的方式实现，并集成在计算机设备中。
[0079]
本申请实施例可应用于服务器端、处理器端，作为数据的接收端，根据采集的数据进行处理和运算。采集的数据来自于与城市交通相关的各项采集设备，包括智能终端、公共交通车辆上的读卡设备和定位装置、安装在城市街道的摄像机等，各项采集设备作为发送端。接收端与发送端之间通过通信网络进行通信，该网络可以为广域网、局域网。接收端与发送端之间的连接可以通过有线网络也可以通过无线网络通信，可以直接通信也可以间接通信。终端包括任何智能设备，如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能手表等智能设备，同时，智能终端还可以是服务器本身。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以提供云服务器、云数据库、云计算、云通信、大数据库和人工智能平台等基础云计算服务器的云服务器。
[0080]
下述以基于大数据的城市交通协同装置执行基于大数据的城市交通协同方法为例进行描述。参考图1，该基于大数据的城市交通协同方法包括：
[0081]
s101：获取不同时间段的历史交通数据。
[0082]
本实施例中，所述历史交通数据包括乘客出行数据、换乘需求数据、公共交通数据，所述公共交通数据包括各类型的公共交通。乘客出行数据包括乘客出行时间、出发地、出行目的地、出行人数，还可以包括意向乘坐车辆等等。换乘需求数据可根据乘客出行数据中的出发地和出行目的地计算到出行路径，出行路径至少一条，每一条出行路径中可能涉及换乘，用于选取任意一条出行路径，当该出行路径中携带有换乘时，根据该所述换乘则得到换乘需求数据。公共交通数据用于表示多种类型的公共交通，以及每一种公共交通的数量，公共交通的数量包括同一种类型的公共交通，对应于不同路线，分别有不同的数量记录。
[0083]
s102：根据所述历史交通数据，计算任一地点在不同时间段所分别对应的交通缺失数据。
[0084]
在交通规划中，规划的交通供给量，也即是对应不同时间段，同一条出行路径、同一种交通工具而言，匹配有一定数量的交通供给量，例如是每隔10分钟一趟a路线的公交车，或者每隔15分钟一趟b路线的公交车，或者在c时间段，在d位置设置30辆共享单车，在e时间段，在d位置设置20辆共享单车。本实施例的所述交通缺失数据用于表示任一地点在不同时间段中乘客的交通需求量与公共交通供给量之间的不匹配度。
[0085]
更为优选的，本实施例中，所述交通缺失数据包括不同类型的公共交通的缺口量或盈余量，所述缺口量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量大于公共交通的供给量，盈余量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量小于公共交通的供给量。
[0086]
s103：根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据。
[0087]
本步骤中，作为优选的实施方式，具体为，根据交通缺失数据，得到任一地点不同时间段的不同类型的公共交通的缺口量或盈余量；将对应于缺口量的公共交通和对应盈余量的公共交通分别形成两个类别，对每一个类别中的全部公共交通依据缺口量或盈余量的数值从大至小依次排列；选取任意一组具有两种类型的公共交通，调度该组公共交通中对应盈余量的若干公共交通补充对应缺口量的公共交通；其中，该组公共交通中，其中一种类型的公共交通依据缺口量的排序与另一种类型的公共交通依据盈余量的排序对应。
[0088]
例如，在早上8:00
‑
9:00这一时间段，a路线的公交车的缺口量为15辆，b路线的公交车的缺口量为11辆，c路线的公交车的缺口量为8辆，另外有d路线的公交车的盈余量为14辆，e路线的公交车的盈余量为12辆，f路线的公交车的缺口量为6辆。则排序过后，对应缺口量类别的公交车顺序为abc，对应盈余量类别的公交车顺序为def，也即是a路线与d路线对应，将d路线的14辆盈余补充a路线的15辆缺口，以此类推。
[0089]
如图2所示，本申请实施例还提供另一种基于大数据的城市交通协同方法，包括：
[0090]
s201：获取不同时间段的历史交通数据。所述历史交通数据包括乘客出行数据、换乘需求数据、公共交通数据，所述公共交通数据包括各类型的公共交通。
[0091]
s202：根据所述历史交通数据，计算任一地点在不同时间段所分别对应的交通缺
失数据；所述交通缺失数据用于表示任一地点在不同时间段中乘客的交通需求量与公共交通供给量之间的不匹配度。
[0092]
与上述实施例相应的，本实施例中交通缺失数据包括不同类型的公共交通的缺口量或盈余量，所述缺口量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量大于公共交通的供给量，盈余量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量小于公共交通的供给量。
[0093]
s203：根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据。
[0094]
s204：接收乘客的乘车需求，所述乘车需求包括目的地、出行时间、出行人数。
[0095]
s205：根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式，每一种乘车方式包括一种或多种类型的公共交通。
[0096]
在本实施例中，根据根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据，也即是在未有乘客的乘车需求的前提下，已经根据以往的经验，对盈余量的公共交通和对缺口量的公共交通进行匹配输出，得到协同方案。而当收到乘客的乘车需求时，根据协同方案，输出与乘车需求匹配的乘车方式。也就是，与乘客的乘车需求匹配的乘车方式，已经是结合了协同后的交通数据。
[0097]
例如，a路线的公共交通缺口量为15辆，b路线的公共交通盈余量为8辆，将b路线盈余的公共交通补充a路线的缺口，而当乘客的乘车需求，若是未进行交通协同的情况下，由于a路线的公共交通缺口大，存在等车时间过长等情况，输出的乘车方式为通过其他公共交通出行，例如是共享单车。而协同之后，由于由8辆b路线的公共交通补充为a路线的公共交通，减少了a路线公共佳通的缺口，因此协同后根据乘客的乘车需求输出的乘车方式为通过a路线的公共交通出行。
[0098]
作为进一步优选的实施方式，根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式，包括：根据所述乘车需求以及交通协同数据，得到至少一种乘车方式，每一种所述乘车方式包括乘坐的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额；对每一种乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客。
[0099]
如图3所示，本实施例还提供另外一种基于大数据的城市交通协同方法，包括：
[0100]
s301：获取不同时间段的历史交通数据。所述历史交通数据包括乘客出行数据、换乘需求数据、公共交通数据，所述公共交通数据包括各类型的公共交通。
[0101]
s302：根据所述历史交通数据，计算任一地点在不同时间段所分别对应的交通缺失数据；所述交通缺失数据用于表示任一地点在不同时间段中乘客的交通需求量与公共交通供给量之间的不匹配度。
[0102]
与上述实施例相应的，本实施例中交通缺失数据包括不同类型的公共交通的缺口量或盈余量，所述缺口量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量大于公共交通的供给量，盈余量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量小于公共交通的供给量。
[0103]
s303：根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据。
[0104]
本实施例中，具体为，获取任一地点在不同时间段的公共交通的缺口量或盈余量；根据预设规则调度对应盈余量的地点的若干公共交通在该时间段补充对应缺口量的地点的公共交通。
[0105]
在其他实施例中，根据对每一个类别中的全部公共交通依据缺口量或盈余量的数值从大至小依次排列，依照排列顺序对应调度公共交通。在本实施例中，更加智能化的考虑其他情况。例如，a路线的公交车的缺口量为15辆，b路线的公交车的缺口量为11辆，c路线的公交车的缺口量为8辆，另外有d路线的公交车的盈余量为14辆，e路线的公交车的盈余量为12辆，f路线的公交车的缺口量为6辆，则将d路线的公交车补充a路线公交车的缺口，同时再判断a路线与b路线的优先级，如果a路线的优先级高于b路线的优先级，由于d路线的盈余量不能完全满足a路线的缺口量，因此多余的缺口用e路线的盈余量先行补充，剩余的e路线盈余量再去补充b路线的缺口量。反之如果b路线的优先级高于a路线的优先级，则先用e路线盈余量补充b路线的缺口量，e路线多余的盈余量再去补充a路线的缺口量。
[0106]
s304：接收乘客的乘车需求，所述乘车需求包括目的地、出行时间、出行人数。获取当前的环境数据，根据当前的环境数据判断当前时间段的天气为晴天或雨天。
[0107]
s305：根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式，每一种乘车方式包括一种或多种类型的公共交通。
[0108]
本步骤中，具体包括：根据所述乘车需求以及交通协同数据，得到至少一种乘车方式，每一种所述乘车方式包括乘坐的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额；当当前时间段的天气为晴天时，对每一种乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；并将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客；当当前时间段的天气为雨天时，将对应有不适应于雨天出行的公共交通的乘车方式删除，将剩余的乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；并将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客。
[0109]
s306：获取若干组乘客的历史乘车需求，以及与所述历史乘车需求对应的历史环境数据和用户选择的历史乘车方式，根据所述历史乘车需求、历史环境数据以及历史乘车方式构建对应于所述乘客的乘车模型。
[0110]
s307：根据乘客的若干组历史乘车需求获取若干组历史出行时间，获得最早的历史出行时间，记录该最早的历史出行时间为目标出行时间。
[0111]
s308：采集当前的时间和环境数据，将所述时间和环境数据输入至乘车模型，输出最佳乘车方式。
[0112]
s309：将所述最佳乘车方式在到达目标出行时间之前显示给用户。
[0113]
本实施例还单独考虑乘客，根据乘客过往的乘车需求搭建针对该该乘客的乘车模型，从而自动化采集当前的时间和环境数据，智能化输出最佳的乘车方式并显示给用户。
[0114]
本实施例还提供一种基于大数据的城市交通协同装置，如图4所示，包括数据获取模块41、数据计算模块42和协同处理模块43。
[0115]
其中，数据获取模块41用于获取不同时间段的历史交通数据，所述历史交通数据包括乘客出行数据、换乘需求数据、公共交通数据，所述公共交通数据包括各类型的公共交通。数据计算模块42用于根据所述历史交通数据，计算任一地点在不同时间段所分别对应的交通缺失数据；所述交通缺失数据用于表示任一地点在不同时间段中乘客的交通需求量与公共交通供给量之间的不匹配度。协同处理模块43用于根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据。
[0116]
作为优选的，还包括：乘车需求接收模块：用于接收乘客的乘车需求，所述乘车需求包括目的地、出行时间、出行人数；乘车方式输出模块：用于根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式，每一种乘车方式包括一种或多种类型的公共交通。
[0117]
作为进一步优选的实施方式，根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式，包括：根据所述乘车需求以及交通协同数据，得到至少一种乘车方式，每一种所述乘车方式包括乘坐的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额；对每一种乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客。
[0118]
作为本实施例可选的实施方式，还包括：
[0119]
获取当前的环境数据，根据当前的环境数据判断当前时间段的天气为晴天或雨天；“根据所述乘车需求以及交通协同数据，输出至少一种乘车方式”包括：根据所述乘车需求以及交通协同数据，得到至少一种乘车方式，每一种所述乘车方式包括乘坐的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额；当当前时间段的天气为晴天时，对每一种乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；并将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客；当当前时间段的天气为雨天时，将对应有不适应于雨天出行的公共交通的乘车方式删除，将剩余的乘车方式中的公共交通、换乘站点、预估换乘时间、预估出行时间、预估出行金额分别根据对应的预设权重比例进行加权求和运算，以得到该乘车方式的乘车分数；并将每一种乘车方式按照乘车分数的高低顺序进行排序，将排序在第一的乘车方式显示给乘客，或，将排序后的乘车方式依次显示给乘客。
[0120]
本实施例还包括历史需求采集模块：用于获取若干组乘客的历史乘车需求，以及与所述历史乘车需求对应的历史环境数据和用户选择的历史乘车方式，根据所述历史乘车需求、历史环境数据以及历史乘车方式构建对应于所述乘客的乘车模型；历史出行获取模块：用于根据乘客的若干组历史乘车需求获取若干组历史出行时间，获得最早的历史出行时间，记录该最早的历史出行时间为目标出行时间；输入参数采集模块：用于采集当前的时间和环境数据，将所述时间和环境数据输入至乘车模型，输出最佳乘车方式；乘车方式显示模块：用于将所述最佳乘车方式在到达目标出行时间之前显示给用户。
[0121]
本申请实施例中，所述交通缺失数据包括不同类型的公共交通的缺口量或盈余
量，所述缺口量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量大于公共交通的供给量，盈余量用于表示任一地点在不同时间段乘客的交通需求量小于公共交通的供给量。
[0122]
根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据，包括：根据交通缺失数据，得到任一地点不同时间段的不同类型的公共交通的缺口量或盈余量；将对应于缺口量的公共交通和对应盈余量的公共交通分别形成两个类别，对每一个类别中的全部公共交通依据缺口量或盈余量的数值从大至小依次排列；选取任意一组具有两种类型的公共交通，调度该组公共交通中对应盈余量的若干公共交通补充对应缺口量的公共交通；其中，该组公共交通中，其中一种类型的公共交通依据缺口量的排序与另一种类型的公共交通依据盈余量的排序对应。
[0123]
作为另一种实施方式，根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据，包括：获取任一地点在不同时间段的公共交通的缺口量或盈余量；根据预设规则调度对应盈余量的地点的若干公共交通在该时间段补充对应缺口量的地点的公共交通。
[0124]
本申请实施例提供了一种计算机设备，包括：存储器以及一个或多个处理器；所述存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的基于大数据的城市交通协同方法。
[0125]
本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述实施例提供的基于大数据的城市交通协同方法，该基于大数据的城市交通协同方法包括：获取不同时间段的历史交通数据，所述历史交通数据包括乘客出行数据、换乘需求数据、公共交通数据，所述公共交通数据包括各类型的公共交通；根据所述历史交通数据，计算任一地点在不同时间段所分别对应的交通缺失数据；所述交通缺失数据用于表示任一地点在不同时间段中乘客的交通需求量与公共交通供给量之间的不匹配度；根据所述历史交通数据和交通缺失数据处理得到任一地点不同时间段的交通协同数据。
[0126]
存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如cd
‑
rom、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如dram、ddr ram、sram、edo ram，兰巴斯(rambus)ram等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
[0127]
当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的基于大数据的城市交通协同方法，还可以执行本申请任意实施例所提供的基于大数据的城市交通协同方法中的相关操作。
[0128]
上述实施例中提供的基于大数据的城市交通协同装置、设备及存储介质可执行本申请任意实施例所提供的基于大数据的城市交通协同方法，未在上述实施例中详尽描述的
技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的基于大数据的城市交通协同方法。
[0129]
上述仅为本申请的较佳实施例及所运用的技术原理。本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行的各种明显变化、重新调整及替代均不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由权利要求的范围决定。