一種公交od矩陣的構建方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及交通路況技術領域，特別涉及一種公交0D矩陣的構建方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 隨著智能公交系統(tǒng)的普及與發(fā)展，智能公交系統(tǒng)收費、調度、客流監(jiān)控等子系統(tǒng)中 積累了海量數(shù)據(jù)，如何利用先進的數(shù)據(jù)挖掘技術分析這些海量信息，發(fā)現(xiàn)其中隱含的公共 交通模式及規(guī)則，獲得高層的、潛在的規(guī)律，并評價公交系統(tǒng)，優(yōu)化公交規(guī)劃方案和公交調 度策略是城市公交運行迫切需求的。
[0003]公交客流信息能夠很好地反映居民出行的需求及出行行為規(guī)律，是評價公交系 統(tǒng)、優(yōu)化公交規(guī)劃方案和公交調度策略的重要依據(jù)。挖掘公交1C卡持卡乘客的出行信息即 0D矩陣可以得到最充分全面的公交客流信息，這將會為科學發(fā)展城市公交奠定基礎。
[0004]目前，受單機計算的性能和處理數(shù)據(jù)規(guī)模的影響，大部分已有的公交0D矩陣的構 建方法局限于單線路概率模型的統(tǒng)計分析，僅單機分析海量公交數(shù)據(jù)中的小部分來掘公交 客流信息，無法實時地分析挖掘動態(tài)公交數(shù)據(jù)，難以對多條公交線路海量的公交數(shù)據(jù)進行 綜合、全面、客觀、準確的評估，有著處理時間過長，處理效率較低、實時性及穩(wěn)定性較差等 問題。
[0005]因此，如何對多條公交線路海量的公交數(shù)據(jù)進行綜合、全面、客觀、準確的評估，是 本領域技術人員需要解決的技術問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的是提供一種基于云計算的公交0D矩陣的構建方法，該方法能夠降 低數(shù)據(jù)處理成本、提高處理效率，實現(xiàn)實時對多條線路構建0D矩陣。本發(fā)明的另一目的是 一種公交0D矩陣的構建系統(tǒng)。
[0007]為解決上述技術問題，本發(fā)明提供一種公交0D矩陣的構建方法，基于云計算平 臺，包括：
[0008]從公交數(shù)據(jù)中篩選出符合預定0D矩陣構建要求的原始公交數(shù)據(jù)；
[0009]按照數(shù)據(jù)處理規(guī)則并行地對所述原始公交數(shù)據(jù)進行預處理，得到處理后數(shù)據(jù)；
[0010] 根據(jù)所述數(shù)據(jù)提取每位乘客的上車信息，并分析每位乘客是否存在雙向刷卡記 錄；
[0011] 若存在雙向刷卡記錄，則利用分析乘客出行行為規(guī)律估計乘客下車站點方法來獲 取乘客下車信息，得到乘客上下車信息；
[0012] 若不存在雙向刷卡記錄，則利用預測站點熱度估計站點下車人數(shù)方法來獲取各站 點間轉移人數(shù)；
[0013]根據(jù)所述乘客上下車信息及所述各站點間轉移人數(shù)，以及0D矩陣生成規(guī)則，構建 0D矩陣。
[0014]其中，所述利用分析乘客出行行為規(guī)律估計乘客下車站點方法來獲取乘客下車信 息包括：
[0015] 并行地對每位乘客的所有刷卡記錄按照刷卡時間進行排序；
[0016] 按照分析乘客出行行為規(guī)律，得到乘客的下車信息，并記錄乘客的上下車信息。
[0017] 其中，所述利用預測站點熱度估計站點下車人數(shù)方法來獲取站點間轉移人數(shù)包 括：
[0018] 根據(jù)預定的分時段要求，將處理后的數(shù)據(jù)按照分時段要求分割成預定數(shù)量的子數(shù) 據(jù)集，并行地處理每一個所述子數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)；
[0019] 統(tǒng)計每一個所述子數(shù)據(jù)集中各站點的正向上車人數(shù)以及有雙向刷卡記錄的乘客 中的反向上車人數(shù)；
[0020] 根據(jù)熱度計算公式，利用所述正向上車人數(shù)及所述反向上車人數(shù)，計算得到各站 點的熱度值；
[0021] 根據(jù)所述各站點熱度值及所述正向上車人數(shù)，計算得到各站間轉移人數(shù)。
[0022] 其中，還包括：
[0023] 利用所述乘客上下車信息及所述站點間轉移人數(shù)，得到公交客流信息，并利用可 視化規(guī)則，輸出所述公交客流信息。
[0024] 其中，還包括：
[0025] 當所述公交客流信息中的數(shù)據(jù)超過閾值時，進行提示。
[0026] 本發(fā)明提供一種公交0D矩陣的構建系統(tǒng)，基于云計算平臺，包括：
[0027] 篩選模塊，用于從公交數(shù)據(jù)中篩選出符合預定0D矩陣構建要求的原始公交數(shù)據(jù)；
[0028] 預處理模塊，用于按照數(shù)據(jù)處理規(guī)則并行地對所述原始公交數(shù)據(jù)進行預處理，得 到處理后數(shù)據(jù)；
[0029] 分析模塊，用于根據(jù)所述數(shù)據(jù)提取每位乘客的上車信息，并分析每位乘客是否存 在雙向刷卡記錄；
[0030] 第一計算模塊，用于若存在雙向刷卡記錄，則利用分析乘客出行行為規(guī)律估計乘 客下車站點方法來獲取乘客下車信息，得到乘客上下車信息；
[0031] 第二計算模塊，用于若不存在雙向刷卡記錄，則利用預測站點熱度估計站點下車 人數(shù)方法來獲取各站點間轉移人數(shù)；
[0032] 構建模塊，用于根據(jù)所述乘客上下車信息及所述各站點間轉移人數(shù)，以及0D矩陣 生成規(guī)則，構建0D矩陣。
[0033] 其中，所述第一計算模塊具體用于并行地對每位乘客的所有刷卡記錄按照刷卡時 間進行排序；按照分析乘客出行行為規(guī)律，得到乘客的下車信息，并記錄乘客的上下車信 息。
[0034] 其中，所述第二計算模塊包括：
[0035] 劃分單元，用于根據(jù)預定的分時段要求，將處理后的數(shù)據(jù)按照分時段要求分割成 預定數(shù)量的子數(shù)據(jù)集，并行地處理每一個所述子數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)；
[0036] 統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計每一個所述子數(shù)據(jù)集中各站點的正向上車人數(shù)以及有雙向刷 卡記錄的乘客中的反向上車人數(shù)；
[0037] 第二計算單元，用于根據(jù)熱度計算公式，利用所述正向上車人數(shù)及所述反向上車 人數(shù)，計算得到各站點的熱度值；
[0038] 第三計算單元，用于根據(jù)所述各站點熱度值及所述正向上車人數(shù)，計算得到各站 間轉移人數(shù)。
[0039] 其中，還包括：
[0040] 可視化模塊，用于利用所述乘客上下車信息及所述站點間轉移人數(shù)，得到公交客 流信息，并利用可視化規(guī)則，輸出所述公交客流信息。
[0041] 其中，還包括：
[0042] 提示模塊，用于當所述公交客流信息中的數(shù)據(jù)超過閾值時，進行提示。
[0043] 本發(fā)明所提供的公交0D矩陣的構建方法，基于云計算平臺，包括從公交數(shù)據(jù)中篩 選出符合預定0D矩陣構建要求的原始公交數(shù)據(jù)；按照數(shù)據(jù)處理規(guī)則并行地對原始公交數(shù) 據(jù)進行預處理；根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)提取每位乘客的上車信息，分析每位乘客的刷卡記錄； 存在雙向刷卡記錄，則利用分析乘客出行行為規(guī)律估計乘客下車站點方法來獲取乘客下車 信息，得到乘客上下車信息；不存在雙向刷卡記錄，則利用預測站點熱度估計站點下車人數(shù) 方法來獲取各站點間轉移人數(shù)；根據(jù)乘客上下車信息及各站點間轉移人數(shù)，及0D矩陣生成 規(guī)則，構建0D矩陣。
[0044] 云計算作為一種先進的數(shù)據(jù)挖掘技術，具有優(yōu)異的處理性能，能夠實現(xiàn)對大量數(shù) 據(jù)的高速并行讀寫和計算，因此，本方法基于云計算平臺，對公交數(shù)據(jù)進行并行的快速處 理，因此該方法能夠實現(xiàn)實時對多條線路構建0D矩陣；通過對公交數(shù)據(jù)乘客刷卡信息利用 分析乘客出行行為規(guī)律估計乘客下車站點方法以及預測站點熱度估計站點下車人數(shù)方法 可以快速、準確得到多條線路的乘客的公交數(shù)據(jù)流，利用該公交數(shù)據(jù)流以及0D矩陣構建規(guī) 貝1J，能夠完成公交0D矩陣的構建。
【附圖說明】
[0045] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù) 提供的附圖獲得其他的附圖。
[0046] 圖1為本發(fā)明實施例提供的公交0D矩陣的構建方法的流程圖；
[0047] 圖2為本發(fā)明實施例提供的預測站點熱度估計站點下車人數(shù)方法的流程圖；
[0048] 圖3為本發(fā)明實施例提供的公交0D矩陣的構建系統(tǒng)的結構框圖。
【具體實施方式】
[0049] 本發(fā)明的核心是提供一種基于云計算的公交0D矩陣的構建方法，該方法能夠降 低數(shù)據(jù)處理成本、提高處理效率，實現(xiàn)實時對多條線路構建0D矩陣。本發(fā)明的另一核心是 一種公交0D矩陣的構建系統(tǒng)。
[0050] 為使本發(fā)明實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本發(fā)明實施例 中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0051] 要想獲得貼近實際的公交客流信息，構建較為精確的公交0D矩陣，就必須實時地 對海量公交數(shù)據(jù)進行分析挖掘，這需要依靠強大的計算能力才可以實現(xiàn)。云計算技術作為 一種先進的數(shù)據(jù)挖掘技術，有著優(yōu)異的處理性能，可以實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)的高速并行讀寫和 計算。將云計算技術運用到公交0D矩陣的構建中，可以快速、全面、深入地分析海量公交數(shù)