(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211054369.1 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 华南农业大 学 地址 510640 广东省广州市天河区五山 华 南农业大 学 (72)发明人 朱玲湘　邹亮　曹欢　 (74)专利代理 机构 深圳市君胜知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44268 专利代理师 朱阳波 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 3/12(2006.01) (54)发明名称 一种考虑排班的城市公交线网优化方法 (57)摘要 本发明公开了一种考虑排班的城市公交线 网优化方法， 包括： 对公交刷卡数据、 车辆班次数 据、 线路站点数据进行处理， 分析乘客线路过程 中的影响因素； 针对乘客乘坐习惯、 车辆班次进 行影响因素分析， 分析各类型乘 客线路的选择与 乘坐习惯的影 响关系， 分别用同公交站点 OD间线 路选择占比及Person相关系数定义其相关程度， 得到不同类型乘客选 择与班次的Pearson相关系 数； 通过实际‑虚拟的公交网络构建方式， 构建线 路及排班同步优化模型， 通过所构建模型将线路 站点布置及车辆排班同步进行优化输出优化结 果。 本发明对公交线网优化过程中考虑到车辆排 班的影响， 将公交线网的布设与车辆排班同步进 行优化； 为乘客出 行提供了方便、 减少出 行成本。 权利要求书2页 说明书12页 附图10页 CN 115545403 A 2022.12.30 CN 115545403 A 1.一种考虑排班的城市公交线网优化方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取采集的公交刷卡数据、 车辆班次数据、 线路站点数据， 并对公交刷卡数据、 车辆班 次数据、 线路站点数据进行处 理分析， 分析乘客线路过程中的影响因素； 对乘客乘坐习惯、 车辆班次进行影响因素分析， 分析各类型乘客线路的选择与乘坐习 惯的影响关系， 分别用同一公交站点OD间线路选择占比及Person相关系数定义其相关程 度， 得到不同类型乘客选择与班次的Pearso n相关系数； 通过实际 ‑虚拟的公交网络构建方式， 以乘客选择影响因素分析为基础， 并考虑乘客出 行过程中线路的选择， 构建线路及排班的同步优化模型； 通过所构建的线路及排班同步优 化模型将线路站点布置及车辆排班同步进行优化， 并输出优化结果。 2.根据权利要求1所述的考虑排班的城市公交线 网优化方法， 其特征在于， 所述获取采 集的公交刷卡数据、 车辆班次数据、 线路站 点数据， 并对公交刷卡数据、 车辆班次数据、 线路 站点数据进行处 理分析， 分析乘客线路过程中的影响因素的步骤 包括： 获取采集的公交刷卡数据、 车辆班次数据、 线路站点数据， 并进行预处理： 将公交刷卡 数据、 车辆班次数据与对应的刷卡ID、 线路班次ID进 行匹配， 将匹配后的数据与全程线路将 所包括的子线路进行融合； 在预处理后的数据基础上， 筛选出同时段内在同公交站点OD间有多次乘坐记录的刷卡 数据， 并且该公交站点OD下存在多条 可达线路； 将满足筛 选条件的数据进行影响因素分析。 3.根据权利要求1所述的考虑排班的城市公交线 网优化方法， 其特征在于， 所述对乘客 乘坐习惯、 车辆班次进行影响因素分析， 分析各类型乘客线路的选择与乘坐习惯的影响关 系， 分别用同一公交站点OD间线路选择占比及Person相关系数定义其相关程度， 得到不同 类型乘客选择与班次的Pearso n相关系数的步骤 包括： 对乘坐习惯影响因素分析： 选取同时段内、 多条公交线路的同公交站点OD间多次乘坐 的乘客刷卡数据， 分析各类型乘客线路的选择与乘坐习惯的影响关系， 得出乘客多次乘坐 记录中的所选择的线路数占比， 得到乘坐习惯数据； 对车辆班次影响因素分析： 在预处理数据中选取存在多条线路的公交站点OD下刷卡数 据及线路运行数据， 分别统计同公交站点OD下各线路的刷卡量及班 次数量占比， 将刷卡量 占比与班次占比结果以公交站 点OD分组进 行相关性分析， 得到不同类型乘客选择与班次的 Pearson相关系数。 4.根据权利要求1所述的考虑排班的城市公交线 网优化方法， 其特征在于， 所述通过实 际‑虚拟的公交网络构建方式， 以乘 客选择影响因素分析为基础， 并考虑乘客出行过程中线 路的选择， 构建线路及排班的同步优化模型， 通过所构建的线路及排班同步优化模型将线 路站点布置及车辆排班同步进行优化， 并输出优化结果的步骤 包括： 在进行公交网络构建时， 根据确定实际站点及虚拟站点， 将公交线网转化为实际 ‑虚拟 的公交网络， 通过该种公交网络的构建方式， 将乘客在公交出行过程中的候车成本也考虑 入内； 根据排班 的城市公交线网优化设置、 以乘客时间成本及公交运营成本最低为总目标， 以线路长度、 发车间隔、 线路站点不重复、 线路非直线系数为约束， 并考虑乘客出行过程中 线路的选择， 构建线网及排班的同步优化模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115545403 A 2通过线路及排班同步优化模型， 对公交线路站点及车辆班次同步进行优化， 并输出优 化结果。 5.根据权利要求4所述的考虑排班的城市公交线 网优化方法， 其特征在于， 所述在进行 公交网络构建时， 根据确定实际站 点及虚拟站 点， 将公交线网转化为 实际‑虚拟的公交网络 的步骤包括： 获取路网中存在的站点设为实 际站点； 获取线网中各线路站点均设为虚拟站点， 以确 定实际站点及虚拟站点； 根据在实际 ‑虚拟公交网络各站点间的连通状态对权值进行设定： 在实际 ‑虚拟公交网 络中： 当实际站 点至实际站 点间不连通， 其邻接矩阵的权值设置为无穷大； 当实际站点至虚 拟站点间连通， 表示为乘客选择该线路时的平均候车成本， 其权值为对应线路发车间隔的 一半； 当虚拟站 点至实际站 点间连通， 表示为乘客的下车动作， 其权值为0； 当虚拟站 点至虚 拟站点间连通， 表示 为各站点间的行驶时间， 其权值 为实际中的各站点间的站间距离； 进行邻接矩阵的构建： 在实际 ‑虚拟邻接矩阵中， 其行列的数为路网站点数与线 网站点 数的和； 在构建相对应邻接矩阵时， 将实际站 排在虚拟站之前进 行构建， 之后依次按照各线 路的站点 顺序进行虚拟站点的设置， 以将公交线网转 化为实际‑虚拟的公交网络 。 6.根据权利要求4所述的考虑排班的城市公交线 网优化方法， 其特征在于， 所述通过线 路及排班同步优化模型， 对公交线路站点及车辆班 次同步进行优化， 并输出优化结果的步 骤还包括： 通过基于Yen的最短路径遍历算法及遗传算法对所述线路及排班同步优化模型进行优 化求解。 7.一种考虑排班的城市公交线网优化装置， 其特 征在于， 所述系统包括： 数据采集与处理模块， 用于获取采集的公交刷卡数据、 车辆班次数据、 线路站点数据， 并对公交刷卡数据、 车辆班次数据、 线路站点数据进 行处理分析， 分析乘客线路过程中的影 响因素； 分析模块， 用于针对乘客乘坐习惯、 车辆班次进行影响因素分析， 分析各类型乘客线路 的选择与乘坐习惯的影响关系， 分别用同一公交站点OD间线路选择占比及Person相关系数 定义其相关程度， 得到不同类型乘客选择与班次的Pearso n相关系数； 模型构建与优化模块， 用于通过实际 ‑虚拟的公交网络构建方式， 以乘客选择影响因素 分析为基础， 并考虑乘客出行过程中线路的选择， 构建线路及排班的同步优化模 型， 通过所 构建的线路及排班同步优化模型将线路站点布置及车辆排班同步进行优化， 并输出优化结 果。 8.一种智能设备， 其特征在于， 包括有存储器， 以及一个或者一个以上的程序， 其中一 个或者一个以上程序存储于存储器中， 且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一 个或者一个以上程序包 含用于执 行如权利要求1 ‑6中任意一项所述的方法。 9.一种非临时性计算机可读存储介质， 其特征在于， 当所述存储介质中的指令由电子 设备的处 理器执行时， 使得电子设备能够执 行如权利要求1 ‑6中任意一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115545403 A 3