AVL系統(tǒng)和IC卡數(shù)據(jù)的站點(diǎn)推算研究

(重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院 重慶 400074)

一、引言

隨著公共交通的不斷發(fā)展，IC卡目前已近在全國(guó)各大城市普及，是居民公交地鐵出行必不可少的工具。其公交IC卡一般在使用過(guò)程中可以記錄乘客上站的信息，但是對(duì)于下站的信息仍然需要通過(guò)一定的方法來(lái)推導(dǎo)。[2-3]同時(shí)在僅有公交IC卡數(shù)據(jù)的條件下，上站站點(diǎn)的信息也主要是根據(jù)公交IC卡刷卡時(shí)間的聚類(lèi)分析結(jié)果，結(jié)合行車(chē)計(jì)劃表，來(lái)進(jìn)行公交站點(diǎn)的識(shí)別。但是由于道路環(huán)境很復(fù)雜，該方法很難準(zhǔn)確實(shí)施。在該背景下車(chē)輛自動(dòng)定位系統(tǒng)AVL[1]開(kāi)始在各個(gè)城市普及，AVL數(shù)據(jù)準(zhǔn)確記錄公交車(chē)輛的位置信息，相當(dāng)于比GPS有更多的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)果這樣一來(lái)就彌補(bǔ)了IC在空間方面所缺乏的數(shù)據(jù)，提高站點(diǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性。[4-5]

二、IC卡數(shù)據(jù)和AVL系統(tǒng)數(shù)據(jù)的融合

IC卡刷卡后IC卡的數(shù)據(jù)庫(kù)中包含的信息一般有，上車(chē)時(shí)間、卡的類(lèi)型、卡號(hào)、刷卡日期，所乘的車(chē)編號(hào)等。在AVL車(chē)輛自動(dòng)定位系統(tǒng)中所包含的數(shù)據(jù)有車(chē)輛標(biāo)識(shí)、線(xiàn)路標(biāo)識(shí)、線(xiàn)路方向、汽車(chē)進(jìn)站和出站的時(shí)間等。[1]

在實(shí)際的數(shù)據(jù)融合的過(guò)程中，下AVL和IC卡系統(tǒng)的時(shí)間存在差異(這幾乎是不可避免的)，會(huì)導(dǎo)致在融合數(shù)據(jù)過(guò)程中匹配不準(zhǔn)確。從而導(dǎo)致結(jié)果的準(zhǔn)確性。

三、通過(guò)融合數(shù)據(jù)推導(dǎo)上車(chē)站點(diǎn)

通過(guò)IC卡的數(shù)據(jù)和AVL所記錄的數(shù)據(jù)兩者對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)匹配。先做如下假設(shè)：

假設(shè)一個(gè)城市中有K條公交線(xiàn)路，對(duì)應(yīng)的第i條線(xiàn)路可以列為，同樣在這條線(xiàn)路上一共有M輛公交車(chē)，對(duì)應(yīng)的第j輛，同樣記為，進(jìn)行如下推導(dǎo)：

(1)從AVL數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)，提取的數(shù)據(jù)包含，站點(diǎn)位置，車(chē)輛標(biāo)識(shí)，行駛線(xiàn)路，進(jìn)站和出站時(shí)間。

(2)從IC卡數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)，提取的數(shù)據(jù)包括，車(chē)輛標(biāo)識(shí)，刷卡時(shí)間，行駛路線(xiàn)，站點(diǎn)名稱(chēng)。

(3)從公交線(xiàn)路中從線(xiàn)路中第輛車(chē)開(kāi)始。對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)在AVL數(shù)據(jù)庫(kù)中提出，記為DA。同樣，對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)在IC數(shù)據(jù)庫(kù)中提出，記為DI。

(4)上車(chē)時(shí)間的對(duì)比：從IC中上車(chē)刷卡的時(shí)間記為(也就是在這一站上車(chē)的乘客時(shí)間)(c代表上車(chē)時(shí)第c個(gè)人刷卡)。同樣在這個(gè)時(shí)間段內(nèi)在DA內(nèi)找到和(汽車(chē)進(jìn)站時(shí)間和出站時(shí)間，這里的i代表序號(hào))。如果的數(shù)據(jù)在和之間則可以判定DA中所對(duì)應(yīng)的地點(diǎn)即為DB中所對(duì)應(yīng)的站點(diǎn)名稱(chēng)，結(jié)果寫(xiě)入新的數(shù)據(jù)庫(kù)中，如果是<或者>則分別記錄在上一站和下一站。同時(shí)完成這一步驟后j=j+1返回4，(j≤j(max))。當(dāng)j+1>j(max)進(jìn)入5。

(5)在第條路，同樣i=i+1返回4，直到i+1>i(max)停止。

(6)運(yùn)行結(jié)束

從上述的算法可以看出，這個(gè)算法結(jié)構(gòu)是大循環(huán)內(nèi)部嵌套小循環(huán)的算法。主要是把AVL確定的站點(diǎn)位置，車(chē)輛識(shí)別，行駛路線(xiàn)，進(jìn)站出站的時(shí)間和IC卡所記錄的刷卡得出的數(shù)據(jù)相匹配，在精確的時(shí)間記錄下，某一IC卡刷上車(chē)時(shí)間，刷卡者的上車(chē)站點(diǎn)，所上公共汽車(chē)的序列號(hào)。

(一)公交出行方式的分類(lèi)

在推導(dǎo)站點(diǎn)之前我們先來(lái)對(duì)出行方式進(jìn)行系統(tǒng)的分類(lèi)，居民出行的公交鏈設(shè)為連續(xù)公交鏈和非連續(xù)公交鏈，下車(chē)站點(diǎn)的幾類(lèi)情況：

1.對(duì)于連續(xù)公交鏈有如下幾種

①對(duì)于連續(xù)公交鏈，乘客乘坐公交出行的終點(diǎn)即為乘客下一次公交出行的起點(diǎn)，即乘客下一次出行的起點(diǎn)與上一次出行的終點(diǎn)位于同一公交站點(diǎn)，或乘客下一次出行的起點(diǎn)站點(diǎn)距離乘客上一次出行的終點(diǎn)站點(diǎn)在可接受的步行距離和步行時(shí)間之內(nèi)。

②對(duì)于連續(xù)公交鏈，乘客一天當(dāng)中最后一次出行的終點(diǎn)即乘客當(dāng)天出行的起點(diǎn)或乘客第二天出行的起點(diǎn)。

2.對(duì)于不連續(xù)的公交鏈可以分為如下幾種：

①到終點(diǎn)之后再無(wú)其他刷卡

②到某一終點(diǎn)之后，乘坐出租車(chē)或者地鐵，輕軌等交通工具。

③到某一終點(diǎn)之后，乘坐出租車(chē)或者地鐵，輕軌等交通工具，再乘坐公交車(chē)。(相當(dāng)于出行中間包含了其他交通工具)

(二)下車(chē)站點(diǎn)推測(cè)原則

1.當(dāng)天最后一次出行下車(chē)站點(diǎn)的判斷

假設(shè)乘客在L路線(xiàn)的A站C路公交車(chē)上刷了最后一次卡，首先查看的是乘客是否在當(dāng)天的第一次刷卡時(shí)對(duì)應(yīng)的公交站點(diǎn)在同一線(xiàn)路上，如果是的話(huà)可以判定，這里為最后一次刷卡的下車(chē)站點(diǎn)。如果不是上述情況則無(wú)法判斷下車(chē)站點(diǎn)

2.當(dāng)天連續(xù)出行下車(chē)站點(diǎn)的判斷

例如，當(dāng)天乘客出行第一次刷卡時(shí)在M線(xiàn)路B站D路公交車(chē)上刷的卡，則乘客當(dāng)天下一次刷卡是在N線(xiàn)路C站E路公交車(chē)上。通過(guò)地圖信息判斷這個(gè)上站地點(diǎn)和哪個(gè)D路公交車(chē)的站點(diǎn)最近，這個(gè)地點(diǎn)就可近似定為連續(xù)出行的下站地點(diǎn)。若發(fā)現(xiàn)兩個(gè)站點(diǎn)之間最近的距離超過(guò)一定距離，無(wú)法判斷下車(chē)站點(diǎn)。

3.單次出行下車(chē)站點(diǎn)的判斷

這一塊的預(yù)測(cè)主要側(cè)重的是偶然性的出行，一般來(lái)講通過(guò)歷史數(shù)據(jù)來(lái)判斷。比如在第N天乘客S,在K站刷卡上車(chē)，當(dāng)天只有一次刷卡記錄。通過(guò)查詢(xún)歷史記錄，在第N-1天，刷卡所記錄的線(xiàn)路和第N天相同，則可以判定兩者有相同的下車(chē)地點(diǎn)。

四、總結(jié)

通過(guò)結(jié)合AVL和IC兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，本文提出的這個(gè)算法模型在一定程度上能夠比較準(zhǔn)確的判斷出上下車(chē)站點(diǎn)的位置，理論上來(lái)講只要用了IC卡，上車(chē)位置和時(shí)間幾乎可以100%確定。但是對(duì)于下車(chē)位置的判斷，我們?cè)谕茰y(cè)過(guò)程中對(duì)一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了舍棄，原因就在于IC卡只能記錄上車(chē)的情況，下車(chē)站點(diǎn)判斷都是靠預(yù)測(cè)和推導(dǎo)，有些情況甚至無(wú)法預(yù)測(cè)，比如在換乘過(guò)程中使用其他私人交通工具或者出租車(chē)，幾乎是無(wú)法判別的。這種情況需要更好的算法模型或者是更為詳細(xì)的出行數(shù)據(jù)記錄才能解決上述問(wèn)題，這也是需要我們一起努力的地方。

【參考文獻(xiàn)】

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