基于车辆gps和公交ic卡数据的公交换乘识别方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及公交信息数据处理领域，具体涉及一种基于车辆GPS和公交IC卡数据 的公交换乘识别方法。
【背景技术】
[0002] 公交换乘数据作为城市居民公交出行的重要客流信息，对城市公共交通规划和管 理具有重要意义，通过分析公交换乘数据可以为换乘枢纽的选址与设计提供依据，一个设 置合理的城市公交换乘系统可以减少城市居民的出行时间、合理组织各种公交方式协调发 展、提高公交系统的运行效率和促进城市交通可持续发展，因此获取城市公交换乘数据成 为公交调查的重要工作之一。
[0003] 目前，国内主要采取人工调查的方法获取公交换乘数据，该方法耗费大量的人力、 物力和财力，调查人员的能力等人为因素对结果影响较大，所得数据的实际应用价值不甚 理想，并且调查时间较短很难全面反映居民真实的公交出行信息。近年来，公交车GPS系统 与公交IC卡的应用与普及，为获取包括公交换乘信息在内的公交客流信息提供了全新的 途经，数据采集受人为因素较少，真实可靠，可全面反应公交乘客的出行特征，包括工作日 与节假日、高峰与平峰等。
[0004] 通常而言，在进行公交换乘识别时，往往都是通过对比乘客两次刷卡时间间隔与 换乘时间阈值来识别公交换乘行为，时间阈值通常用城市公交平均出行时间代替。该方法 具有一定的应用价值，但就换乘时间阈值的确定缺乏一定的依据，对于刷卡时间间隔过长 或过短的公交乘客存在漏判、误判现象；且在换乘识别时仅仅考虑时间这个单一因素，并未 考虑换乘距离等问题，换乘识别准确性较低。
【发明内容】
[0005] 发明目的：本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种基于车辆 GPS和公交IC卡数据的公交换乘识别方法，融合车辆GPS和公交IC卡数据挖掘单线公交出 行OD矩阵，确定单线公交乘客平均出行时间作为换乘识别的时间阈值，兼顾下车站点至换 乘站点间的步行时间与公交车辆到站时刻，从而提高公交换乘识别的准确率。
[0006] 技术方案：本发明所述的一种基于车辆GPS和公交IC卡数据的公交换乘识别方 法，依次包括以下步骤：
[0007] (1)基于车辆GPS和公交IC卡数据的数据融合；
[0008] ⑵提取乘客公交出行数据；
[0009] (3)获取公交站点最短路矩阵；
[0010] ⑷识别上下车站点；
[0011] (5)基于刷卡时间间隔判别换乘行为；
[0012] (6)基于换乘步行距离识别换乘行为；
[0013] (7)基于换乘时间阈值识别换乘行为；
[0014] (8)基于公交车到站时间匹配识别换乘行为。
[0015] 进一步的，所述步骤（1)的具体过程依次为：
[0016] (11)基于车牌号的数据融合：对于具有某一卡号的公交IC卡，通过关联字段"车 牌号"进行公交IC卡系统数据与车载设备数据的数据融合；
[0017] (12)基于车载设备ID的数据融合：通过关联字段"车载设备ID"进行车载设备数 据与GPS系统数据的数据融合；
[0018] (13)基于最小时间差的数据融合：定义公交IC卡的"刷卡时间"为T_s_、GPS系 统"接收时间" Ta_pt;假设乘客在车辆靠站停稳后刷卡乘车，则乘客上车时GPS系统接收到 车辆的速度信息为零，信息接收的时间用Ta=?n)t表示；在完成步骤（11)和步骤（12)后，通 过最小似
完成公交IC卡系统与GPS系统的数据融合；
[0019] (14)基于位置信息的数据融合：通过关联字段"经炜度"完成GPS系统数据与站点 位置数据的数据融合，从而完成IC卡系统、设备数据、GPS数据和站点位置数据四个系统数 据融合。
[0020] 进一步的，所述步骤（2)的具体过程为：
[0021] 根据步骤（1)中融合后的数据，对任一张公交IC卡一天内刷卡记录按时间顺序排 列并编号，得到某乘客在某一天完整的公交出行数据，采集的数据包括：该IC卡一天内依 次刷卡的刷卡顺序i，刷卡顺序i对应的刷卡时间T1，刷卡顺序i对应的公交车线路号L1, IC卡类型C，刷卡顺序i对应的刷卡时刻公交车停车位置的经度Ion1和炜度Iat i，其中，刷 卡顺序i为整数，且I < i <N，N为该IC卡在一天内的刷卡次数，卡类型C取1、2、3，1代 表学生卡，2代表老人卡，3代表普通卡。
[0022] 进一步的，所述步骤（3)的具体过程为：
[0023] 针对同一公交IC卡连续的两条刷卡记录进行换乘识别，选择刷卡顺序为a和a+1， 且a和a+1均包含于i，找到刷卡顺序为a和a+1对应的公交车线路号匕和L a+1，其中，I < a < a+1 < N ;通过建立所有公交站点间的步行网络，获取公交线路匕和La+1的公交站点间最 短步行距离矩阵
[0025] 其中，和戚+1分别表示公交线路1^上的站点j和公交线路L a+1上的站点k，L ]k 表示公交线路匕上的站点j至公交线路L a+1上的站点k的最短步行距离，j和k均为整数， I < j < Nj, I < k < Nk，％和N及别表示公交线路L 3和L a+1的站点个数。
[0026] 进一步的，所述步骤（4)包括以下过程：
[0027] (41)识别上车站点：
[0028] 找到刷卡顺序为a和a+Ι对应的刷卡时刻公交车停车位置的经度和炜度，分别为 lona、IatJP lona+1、lata+1，根据停车位置的经炜度匹配分别得到刷卡顺序为a和a+Ι的上 车站点P站和Q站；
[0029] (42)识别下车站点：
[0030] 根据公交线路匕和La+1的公交站点间最短步行距离矩阵LOoiJ,Df +1；)，找到公交线 路La上所有站点j至公交线路L a+1的上车站点Q站之间的最短步行距离L _jQ，若min {LjQ}= Lwtj，则对应的站点W站为刷卡顺序为a的下车站点，而Iwtj则为刷卡顺序为a对应的下车站 点Q至刷卡顺序为a+Ι对应的上车站点W的站点间步行距离。
[0031] 进一步的，所述步骤（5)中，对刷卡顺序为a和a+Ι对应的公交车线路号LjPL a+1进行判断，若La= L a+1，表示相邻两次刷卡线路相同，说明该乘客在乘坐该线路时可能代别 人刷卡，判定为两次公交出行，非公交换乘行为；若La# L a+1，则进入步骤（6)。
[0032] 进一步的，所述步骤（6)中，将站点间步行距离Lwtj与换乘步行距离L进行比较，若 Lw> L，则该次公交出行非换乘行为；若L W(j< L，则进入步骤（7)。
[0033] 进一步的，所述步骤（7)中，采用相邻两次刷卡记录中第一次乘坐的公交线路La的平均出行时间T作为公交乘客换乘时间阈值进行换乘识别，具体包含：
[0034] (71)确定单线公交客流OD矩阵Φ :
[0035] 公交线路匕的单线公交客流OD矩阵Φ通过GPS和IC卡数据推倒确定，表示为：
[0037] 其中，Ff和FJ1分别表示公交线路LaI的站点m和站点n，X m表示公交线路L 3上 的站点m至站点η的客流OD量，m和η均为整数，I < m彡Nj, 1 < η彡Nj;
[0038] (72)确定公交线路站间平均出行时间矩阵Γ :
[0039] 公交线路La的站间平均出行时间矩阵Γ可表示为：
[0041] 其中，和％分别表示公交线路1^上的站点m和站点n，t m表示公交线路L 3上 的站点m至站点η的平均出行时间，m和η均为整数，I < m彡Nj, 1 < η彡Nj;
[0042] 并找到公交线路La上车站点至下车站点的站间平均出行时间t pw，则公交线路La的下车时间为Tc=Tjtpw;
[0043] (73)确定公交线路平均出行时间
[0044] 公交线路La的平均出行时间宁表示为：
[0046] (74)识别时间阈值：
[0047] 刷卡顺序为a和a+1的相邻两次刷卡时间间隔Δ T = Ta+1_Ta，若IT > ?>则判定该 乘客为两次出行，不存在公交换乘行为；若ΔΤ ^ ?，则进入步骤（8).
[0048] 进一步的，所述步骤（8)具体包括以下过程：
[0049] (81)确定下车站点至换乘站点的步行时间Tw:
[0050] 结合卡类型C获取相应人群的步行速度V，则下车站点至换乘站点的步行时间Tw=LWQ/v ;根据现有统计，C = 1代表学生卡，平均步行速度V = I. 4m/s，C = 2代表老人卡， 平均步行速度V = 0. 8m/s，C = 3代表普通卡，平均步行速度V = I. 3m/s。
[0051] (82)确定换乘站点候车时间区间[T;，Tw]:
[0052] 换乘站点候车开始时间lV = Tv+Tw，换乘站点候车结束时间为刷卡顺序为a+Ι对 应的刷卡时间Ta+1，则该乘客的换乘站点候车时间区间为[T;，Tw]