(19)中华 人民共和国 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 202111559015.8 (22)申请日 2021.12.20 (71)申请人 杭州数知梦科技有限公司 地址 310052 浙江省杭州市滨江区江虹路 459号1号楼D座5楼5 01室 (72)发明人 杨若松　王兆任　王瑞利　 (74)专利代理 机构 杭州龙华专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 33302 代理人 韩斐 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) (54)发明名称 一种考虑步行的公交下 车预测方法 (57)摘要 本发明是针对现有的同站换乘、 短距离步行 和BRT换乘三种情形， 在现有的监督学习模型难 以训练且覆盖的场景有限， 且没有考虑步行抵达 的问题的情况， 提出了一种考虑步行的公交下车 预测方法。 通过基于公交线网静态线路站点关系 数据先计算生成在每一个非末站线路站点上车 情况下的下游可达站点集， 下游可达站点集考虑 步行阈值内的步行可达站点； 当出现BRT换乘站 的情况时， 根据实际路线匹配虚拟并增加交易数 据以增加换乘站换乘加步行可达的站点； 在下游 站点数据基础上通过当日出行链构建、 历史出行 链匹配、 高频乘车站点等判断依据完成下车站点 的预测。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114219158 A 2022.03.22 CN 114219158 A 1.一种考虑步行的公交下 车预测方法， 其特 征在于， 包括： 步骤一， 记录当前乘客发生乘车交易的上车线路和上车站点， 并得到下游可达站点的 集合； 步骤二， 记录当前乘客一个设定时间内发生的第二次乘车交易， 如果第二次乘车站点 在当前乘车 的下游可达站点集合中， 则构成出行链， 预测下车并以此作为出行链记入当前 乘客的出 行历史； 步骤三， 搜寻当前乘客当前站点的出 行历史， 做出 下车预测； 步骤四， 记录设定天数内当前乘客在对向车的发生的乘车交易的上车站点， 并以此推 测出行链记入当前乘客的出 行历史； 步骤五， 记录当前乘客的下游可达站点的集合内， 设定天数内发生的乘车交易合集并 以此推测出 行链记入当前乘客的出 行历史； 步骤六， 查询当前乘客的所有类型的出行链， 并对出行链结果为不能通过上车线路直 达的进行乘客是否为BRT的判定 。 2.根据权利要求1所述的一种考虑步行的公交下车预测方法， 其特征在于， 所述的步骤 一首先获取当前 上车线路的剩余站点和上 车线路剩余站点设定值范围内的步行 可达站点； 获取步行 可达站点的公交线路的剩余站点； 将所有的上述所有剩余站点加起 来组成下游可达站点的集 合。 3.根据权利要求2所述的一种考虑步行的公交下车预测方法， 其特征在于， 所述的剩余 站点中有不少是根据每条步行可达的公交线路的剩余可达站 点获取， 因此会存在重叠的情 况， 为此在构筑剩余站点时， 计算每 个站点的抵 达时间， 以时间最短的方案记入统计。 4.根据权利要求1所述的一种考虑步行的公交下车预测方法， 其特征在于， 所述的步骤 六首先判断录当前乘客发生乘车交易的车是否为BRT车辆， 其次判断出行链使用了BRT车 辆； 对于出现了BRT车辆的才进行继续判定； 当出行链的结果为非上车的BRT车辆可直达， 但经过BRT换乘可直达的以换乘站位上车 站点的出 行链结果， 构筑一条虚拟的出 行链。 5.根据权利要求1所述的一种考虑步行的公交下车预测方法， 其特征在于， 所述的步骤 四统计天数基础设定值为 1天， 当前乘客的对向乘车点为当前出行链结果， 对向乘车的出行 链的结果 为当前乘车点。 6.根据权利要求1所述的一种考虑步行的公交下车预测方法， 其特征在于， 所述的步骤 五记录的交易合集是不包括在步骤一得到的下游可达站 点的集合内， 依照步骤五记录的交 易合集获得一个散布图， 并将散布图取中心点， 在下游可达站点的集合内寻找散布图中心 点最近的站点作为推测的出 行链结果。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114219158 A 2一种考虑步行的公交 下车预测方法 技术领域 [0001]本发明设计公交数据分析 领域， 具体涉及一种考虑步行的公交下 车预测方法。 背景技术 [0002]在公交线网规划中， 乘客乘距、 车辆某时刻的在车人数等数据是线网评价的重要 指标。 而在一票制的公交刷卡规则下， 无法直接获取乘客的下车站 点。 因此需要做公交乘 客 的下车预测。 现行的下车预测方法主要通过乘客下笔 交易的上车站 点在上笔交易的乘车线 路上来判断下车， 也有基于有监督学习的方法做模型训练。 但是第一种方法所覆盖的场景 非常有限， 例如没有考虑乘客通过短距离步行能够到达的站点； 第二种方法中的训练数据 几乎不可能得到 。 同时， BRT站点的不出站换乘特点 也增大了下 车预测的难度。 发明内容 [0003]本发明是针对现有的同站换乘、 短距离步行和BRT换乘三种情形， 在现有的监督学 习模型难以训练且覆盖的场景有限， 且没有考虑步行抵达的问题的情况， 提出了一种考虑 步行的公交下 车预测方法。 [0004]一种考虑步行的公交下 车预测方法， 包括： 步骤一， 记录当前乘客发生乘车交易的上车线路和上车站点， 并得到下游可达站 点的集合； 步骤二， 记录当前乘客一个设定时间内发生的第二次乘车交易， 如果第二次乘车 站点在当前乘车 的下游可达站点集合中， 则构成出行链， 预测下车并以此作为出行链记入 当前乘客的出 行历史； 步骤三， 搜寻当前乘客当前站点的出 行历史， 做出 下车预测； 步骤四， 记录设定天数内当前乘客在对向车的发生的乘车交易的上车站点， 并以 此推测出 行链记入当前乘客的出 行历史； 步骤五， 记录当前乘客的下游可达站点的集合内， 设定天数内发生的乘车交易合 集并以此推测出 行链记入当前乘客的出 行历史； 步骤六， 查询当前乘客的所有类型的出行链， 并对出行链结果为不能通过上车线 路直达的进行乘客是否为BRT的判定 。 [0005]作为优选， 所述的步骤一首先获取当前上车线路的剩余站点和上车线路剩余站点 设定值范围内的步行 可达站点； 获取步行 可达站点的公交线路的剩余站点； 将所有的上述所有剩余站点加起 来组成下游可达站点的集 合。 [0006]作为优选， 所述的剩余站点中有不少是根据每条步行可达的公交线路的剩余可达 站点获取， 因此会存在重叠的情况， 为此在构筑剩余站点时， 计算每个站点的抵达时间， 以 时间最短的方案记入统计。 [0007]作为优选， 所述的步骤六首先判断录当前乘客发生乘车交易的车是否为BRT车辆，说　明　书 1/4 页 3 CN 114219158 A 3