一種公共交通乘客出行時空軌跡提取方法技術

本發明專利技術公開了一種公共交通乘客出行時空軌跡提取方法，融合全樣本乘客乘車記錄與車輛運行記錄的數據資源，在連續出行鏈法的基礎上，從每一名乘客每天的公交站點軌跡相似性分析入手，提取相似出行日，構建統計樣本空間挖掘乘客活動規律，借助貝葉斯估計法，更為合理、準確的提取一票制公交乘客刷卡乘車記錄的下車站點，從缺失的信息中還原乘客的出行軌跡。本發明專利技術方法可充分利用全樣本刷卡數據中的隱含的乘客個體活動規律，合理的推斷出每一個乘客的刷卡下車站點，有利于后續公交線網斷面流量統計和數據挖掘。

A method for extracting spatio-temporal trajectories of public transport passengers

The invention discloses a method for public transport passenger travel space trajectory extraction, fusion of full sample passengers record and vehicle operation data resources, based on the continuous travel chain method, from the bus station to track every passengers per day is similar to the analysis and extraction of similar travel days, the construction of statistical sample space mining passenger activity rules, with the help of Bias estimation method, more under the station passenger bus ticket system to extract the reasonable and accurate travel card records, reducing the travel path of passengers from the lack of information. The method can make full use of individual passenger activity patterns hidden in the full sample card data, reasonable to infer that every passenger station under the credit card, is conducive to the subsequent bus line section of network flow statistics and data mining.

【技術實現步驟摘要】
一種公共交通乘客出行時空軌跡提取方法
本專利技術涉及智能化公共交通
，尤其涉及一種公共交通乘客出行時空軌跡提取方法。
技術介紹
近年來，公交IC卡得到了廣泛應用，提高了持卡乘客的上車效率和支付的便捷性。隨著持卡乘客數量的增加，公交IC卡的刷卡記錄成為低成本獲取客流信息的新途徑，受到了國內外公交研究者的高度關注。當前，針對刷卡記錄較為熱門的應用有：在指定的一個或多個時間尺度下，針對特定線路，獲取每個站點的上車客流量、下車客流量以及站點之間的OD客流量；針對指定的某些線路，獲取其各站點之間的換乘客流量；針對特定區域內的所有線路，獲取其各站點的上車客流量、下車客流量以及站點之間的OD客流量；針對特定區域內的所有線路，可以按照另行劃定的交通小區，獲取各小區的上車客流量、下車客流量以及小區之間的OD客流量。由此可見，刷卡記錄對數據統計、挖掘和分析有重要作用。但是，刷卡系統往往將設計重點放在運營清分功能上，而忽視記錄刷卡站點，特別是目前使用最為廣泛的一票制公交，只能記錄乘客的上車時刻與車號、線路號，無上下車站點信息，無法提取乘客的出行軌跡。因此，在上述數據處理過程中，需要先要將刷卡記錄結合GPS行車記錄系統的報站記錄進行時間匹配與時間誤差矯正(見專利技術專利CN105574137A)來推斷公交乘客刷卡上車站點，再基于最短距離換乘假設、連續出行鏈假設推斷乘客的下車站點，最后，對于無法找到下車站點的刷卡記錄，通過站點吸引權法估計下車站點。該方法存在兩個問題：1)對每個乘客，單個出行日的最后一條上車刷卡記錄難以判斷下車站點。2)站點吸引權法用于提取站點對間宏觀的客流態勢，無法提取甚至忽略了全樣本刷卡數據揭示的乘客個體動態變化的出行特征。3)現有的方法，若乘客出行的上車站點匹配失敗則無法利用其它信息提取下車站點。
技術實現思路
為了克服現有技術存在的缺點與不足，本專利技術提供一種公共交通乘客出行時空軌跡提取方法，本方法充分利用全樣本刷卡數據中的隱含的乘客個體活動規律，合理的推斷出每一個乘客的刷卡下車站點，有利于后續公交線網斷面流量統計和數據挖掘。為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：一種公共交通乘客出行時空軌跡提取方法，包括如下步驟：S1、獲取全樣本的乘客乘車記錄數據，在全樣本的乘客乘車記錄數據中提取每一個乘客的乘車記錄，并對乘客按照時間先后進行排序；S2、掃描每個出行日，若在一個出行日內有兩次及兩次以上乘車記錄的乘客，此時，記相鄰兩次乘車的上車站點分別為Bk與Bk+1，k代表第k次乘車，k+1代表與第k+1次乘車；其中若Bk與Bk+1均存在，且Bk≠Bk+1，刷卡時刻為tk與tk+1，查詢所乘車輛在tk至tk+1時段內車輛運行記錄，提取Bk下游站點構成集合為Sk；若：1)Bk+1∈Sk，則認為第k次乘車的下車站點為Bk+1，即第k+1次乘車的上車站點為Bk+1；2)則在Sk中尋找與Bk+1間滿足步行換乘條件且距離最短的站點作為第k次出行的下車站點，記為Ak；若Bk存在，而Bk+1缺失，則提取Bk與車輛在tk至tk+1時段內下游站點構成集合Sk，形成待處理乘車記錄數據集，留待步驟S6步處理；若Bk缺失，而Bk+1存在，則提取第k次出行的線路中所有站點形成集合Rk，在Rk中尋找與Bk+1間滿足步行換乘條件且距離最短的站點作為第k次出行的下車站點，記為AkS3、提取此乘客每天第一次刷卡的上車站點，統計所述提取每個上車站點的概率分布，將概率最高的兩個站點定為此乘客的可能居住地；S4、對該乘客每天的最后一條公交線路含上車站點信息的刷卡記錄，在此公交線路下游站點中尋找滿足以下條件之一的站點：1)步驟S3中所提取乘客居住地；2)第二天第一次出行的上車站點；3)當天第一次出行的上車站點，從而構建成下車站點的候選列表；若候選列表元素不唯一，則將該乘車記錄加入待處理乘車記錄集，留待第S5、S6步處理；S5、提取此乘客在每個出行日Di的訪問站點序列，即Di的軌跡，計算Di與其它出行日的軌跡相似度；將相似度高于ε的出行日定義為軌跡相似出行日；S6、在待處理乘車記錄數據集中，對每一條待處理的乘車記錄及其候選下車站點列表，找出其相似出行日中訪問的站點，并統計其訪問概率，找出包含于候選下車站點集合且訪問概率最大的下車站點，作為待處理乘車記錄的下車站點；S7、對每一條匹配出下車站點的乘車記錄，通過車輛標識找到對應車輛的運行記錄，根據該乘車記錄上車站點名稱與刷卡時刻，找到運行記錄中該車輛車輛進站時刻；S8、在步驟S7中，通過車輛進站時刻與下車站點，在該車輛的運行記錄中，尋找時間上最臨近的下車站點的進站時刻，作為本次出行的下車時刻；S9、重復步驟S2-S8處理下一個乘客的乘車記錄，直至處理完所有乘客的乘車記錄。進一步地，所述步驟S1中的全樣本的乘客乘車記錄數據，包括：乘客標識,乘客標識采用IC卡卡號標識；乘客刷卡上車時刻，所述上車時刻包括日期和時間的時分秒；乘客的上車站點；乘客所乘車輛標識，所述車輛標識包括車牌號；所乘車輛的線路標識；乘客的下車站點；下車時刻，所述下車時刻包括日期和時間的時分秒；乘客所乘公交的各公交站點的地理坐標信息。進一步地，所述步驟S2中步行換乘條件指兩公交車站間距離不超過500m且步行時間不超過15min；所述待處理乘車記錄數據集中每個元素包括：未能匹配出下車站點的乘車記錄以及該乘車記錄的候選下車站點列表。進一步地，所述步驟S5中以乘客個體每天的公交出行訪問站點形成的空間軌跡為比較單元，提取相似度高的出行日軌跡，構建樣本集合；所述計算Di與其它出行日的軌跡相似度，采用相似性指標方法計算，所述相似性指標方法包括Jaccard方法；所述ε數值具體為0.7。進一步地，所述采用相似性指標方法計算時，若兩站點Si、Sj空間距離小于一定距離或存在一條公交線路，使Si、Sj成為相鄰站點，則認為兩站點等價；所述一定距離為300或者500m。進一步地，所述步驟S6中訪問概率最大的下車站點，采用貝葉斯估計法求取。采用上述技術方案后，本專利技術至少具有如下有益效果：1、本專利技術下車站點推斷的概率估計過程基于個體乘客的出行特性構建統計樣本空間，避免現有的下車站點吸引權法用宏觀統計規律覆蓋個體特征的缺陷，充分發揮海量數據的優勢，特別適合樣本量巨大的場合；2、本專利技術相比傳統的方法，可以有效應對部分出行記錄上車站點缺失帶來的干擾；3、本專利技術與傳統算法相比，進行最后一次出行的下車站點推斷時，綜合考慮乘客的居住地、當天第一次出行的上車站點與第二天第一出行的上車站點，提高了下車站點匹配的準確度與算法的合理性；4、與傳統算法相比，本專利技術采用了軌跡相似出行日構建統計樣本空間，可靈活準確的應對個體乘客多種活動規律。附圖說明圖1是本專利技術一種公共交通乘客出行軌跡提取方法的步驟流程圖；圖2是本專利技術一種公共交通乘客出行軌跡提取方法中上車站點缺少示意圖。具體實施方式需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互結合，下面結合附圖和具體實施例對本申請作進一步詳細說明。實施例一種公共交通乘客出行時空軌跡提取方法，其步驟流程如圖1所示，包括以下步驟：第一步，對全樣本的乘客乘車記錄數據中每一個乘客，提取其乘車記錄，并按照時間先后排序。其中每一條乘客乘車記錄數據，本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種公共交通乘客出行時空軌跡提取方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、獲取全樣本的乘客乘車記錄數據，在全樣本的乘客乘車記錄數據中提取每一個乘客的乘車記錄，并對乘客按照時間先后進行排序；S2、掃描每個出行日，若在一個出行日內有兩次及兩次以上乘車記錄的乘客，此時，記相鄰兩次乘車的上車站點分別為B

【技術特征摘要】
1.一種公共交通乘客出行時空軌跡提取方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、獲取全樣本的乘客乘車記錄數據，在全樣本的乘客乘車記錄數據中提取每一個乘客的乘車記錄，并對乘客按照時間先后進行排序；S2、掃描每個出行日，若在一個出行日內有兩次及兩次以上乘車記錄的乘客，此時，記相鄰兩次乘車的上車站點分別為Bk與Bk+1，k代表第k次乘車，k+1代表與第k+1次乘車；其中若Bk與Bk+1均存在，且Bk≠Bk+1，刷卡時刻為tk與tk+1，查詢所乘車輛在tk至tk+1時段內車輛運行記錄，提取Bk下游站點構成集合為Sk；若：1)Bk+1∈Sk，則認為第k次乘車的下車站點為Bk+1，即第k+1次乘車的上車站點為Bk+1；2)則在Sk中尋找與Bk+1間滿足步行換乘條件且距離最短的站點作為第k次出行的下車站點，記為Ak；若Bk存在，而Bk+1缺失，則提取Bk與車輛在tk至tk+1時段內下游站點構成集合Sk，形成待處理乘車記錄數據集，留待步驟S6步處理；若Bk缺失，而Bk+1存在，則提取第k次出行的線路中所有站點形成集合Rk，在Rk中尋找與Bk+1間滿足步行換乘條件且距離最短的站點作為第k次出行的下車站點，記為AkS3、提取此乘客每天第一次刷卡的上車站點，統計所述提取每個上車站點的概率分布，將概率最高的兩個站點定為此乘客的可能居住地；S4、對該乘客每天的最后一條公交線路含上車站點信息的刷卡記錄，在此公交線路下游站點中尋找滿足以下條件之一的站點：1)步驟S3中所提取乘客居住地；2)第二天第一次出行的上車站點；3)當天第一次出行的上車站點，從而構建成下車站點的候選列表；若候選列表元素不唯一，則將該乘車記錄加入待處理乘車記錄集，留待第S5、S6步處理；S5、提取此乘客在每個出行日Di的訪問站點序列，即Di的軌跡，計算Di與其它出行日的軌跡相似度；將相似度高于ε的出行日定義為軌跡相似出行日；S6、在待處理乘車記錄數據集中，對每一條待處理的乘車記錄及其候選下車站點列表，找出其相似出行日中訪問的站點，并統計其訪問概率，找出包含于候選下車站點集合且訪問概率最...

【專利技術屬性】
技術研發人員：翁小雄，劉永鑫，李瑩，咼娟，姚樹申，
申請(專利權)人：華南理工大學，
類型：發明
國別省市：廣東,44