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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明公开了一种基于多源交通数据的公交路网分区方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括：在研究区域内，根据出租车GPS数据和公交车进出站GPS数据，计算公交车路段速度；其中包括对仅有出租车数据的路段，采用神经网络模型预测公交车路段速度；根据所述公交车路段速度，实现公交路网分区；对公交路网分区得到的子区，根据公交车进出站GPS数据以及路网数据，计算公交车路网交通参数，从而得到公交路网宏观基本图。本发明提供的方法可将异质公交路网进行同质性划分，能够准确识别大规模路网中公交系统在与外部环境交互作用下所具有的运行规律，为公交系统资源优化配置提供决策依据。

主权项：1.一种基于多源交通数据的公交路网分区方法，其特征在于，所述方法包括：在研究区域内，根据出租车GPS数据和公交车进出站GPS数据，计算公交车路段速度；其中包括对仅有出租车数据的路段，基于路段地理位置以及所有同时有公交车进出站GPS数据和出租车GPS数据覆盖的路段上的社会车路段速度及公交车路段速度，采用神经网络模型预测公交车路段速度；根据路网中不同路段的邻接关系以及所述公交车路段速度，采用密度峰值聚类法确定初始小区数量和初始小区中心，进而采用区域生长法生成初始小区；在保证初始小区间相互邻接的前提下，以合并子区内的公交车路段速度总方差最小为目标，采用遗传算法对所述初始小区进行合并，得到合并子区；对所述合并子区的边界进行调整，从而实现公交路网分区；对公交路网分区得到的子区，根据公交车进出站GPS数据以及路网数据，计算公交车路网交通参数，从而得到公交路网宏观基本图；其中，所述对仅有出租车数据的路段，基于路段的地理位置、所有同时有公交车进出站GPS数据和出租车GPS数据覆盖的路段上的社会车路段速度和公交车路段速度，采用神经网络模型预测公交车路段速度，具体包括：对所有同时有公交车进出站和出租车数据的路段：对于任意路段，分别根据公交车进出站GPS数据和出租车GPS数据，计算路段的公交车的路段速度和社会车的路段速度；对于任意路段，以社会车路段速度和路段起终点经纬度、路段长度、车道数、有无公交车专用道作为输入参数，使用皮尔逊相关系数描述所述输入参数与公交车路段速度间的相关性，选择相关系数绝对值大的输入参数作为路段的输入参数；将所有路段的输入参数作为样本集；根据路段，将样本集划分为训练集和测试集；利用训练集对神经网络模型进行训练，得到最终的预测模型；对仅有出租车GPS数据的路段，将该路段的输入参数输入最终的预测模型，得到公交车路段速度；所述根据路网中不同路段的邻接关系以及所述公交车路段速度，采用密度峰值聚类法确定初始小区数量和初始小区中心，进而采用区域生长法生成初始小区，包括：计算路段的局部密度和相对距离；根据路段的局部密度和相对距离，计算任意路段与其他路段的曼哈顿距离之和，并将降序排列；对排序后的，计算相邻两数间的差值，以差值最大处为界，将在最大差值之前的所有对应的路段作为初始小区中心；选择任意初始小区中心，识别与该初始小区内路段相邻的路段；根据初始小区加入各邻接路段之后的公交车速度方差和各邻接路段到小区中心的距离，基于TOPSIS算法选取最优路段加入初始小区；重复此步骤，直至所有路段全部聚类进入初始子区。

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百度查询： 广东工业大学 基于多源交通数据的公交路网分区方法、系统、设备和介质