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本发明公开了公交OD矩阵的构建方法,基于云计算平台,包括从公交数据中筛选出符合预定OD矩阵构建要求的原始公交数据;按照数据处理规则并行地对原始公交数据进行预处理;根据处理后的数据提取每位乘客的上车信息,分析每位乘客的刷卡记录;存在双向刷卡记录,则利用分析乘客出行行为规律估计乘客下车站点方法来获取乘客下车信息,得到乘客上下车信息;不存在双向刷卡记录,则利用预测站点热度估计站点下车人数方法来获取各站点间转移人数;根据乘客上下车信息及各站点间转移人数,及OD矩阵生成规则,构建OD矩阵;该方法能够实现实时对多条线路构建OD矩阵;本发明还公开了公交OD矩阵的构建系统。

本发明的目的是提供一种基于云计算的公交OD矩阵的构建方法，该方法能够降低数据处理成本、提高处理效率，实现实时对多条线路构建OD矩阵。本发明的另一目的是一种公交OD矩阵的构建系统。为解决上述技术问题，本发明提供一种公交OD矩阵的构建方法，基于云计算平台，包括：从公交数据中筛选出符合预定OD矩阵构建要求的原始公交数据；按照数据处理规则并行地对所述原始公交数据进行预处理，得到处理后数据；根据所述数据提取每位乘客的上车信息，并分析每位乘客是否存在双向刷卡记录；若存在双向刷卡记录，则利用分析乘客出行行为规律估计乘客下车站点方法来获取乘客下车信息，得到乘客上下车信息；

本发明涉及交通路况技术领域，特别涉及一种公交OD矩阵的构建方法及系统。

背景技术

随着智能公交系统的普及与发展，智能公交系统收费、调度、客流监控等子系统中积累了海量数据，如何利用先进的数据挖掘技术分析这些海量信息，发现其中隐含的公共交通模式及规则，获得高层的、潜在的规律，并评价公交系统，优化公交规划方案和公交调度策略是城市公交运行迫切需求的。

公交客流信息能够很好地反映居民出行的需求及出行行为规律，是评价公交系统、优化公交规划方案和公交调度策略的重要依据。挖掘公交IC卡持卡乘客的出行信息即OD矩阵可以得到最充分全面的公交客流信息，这将会为科学发展城市公交奠定基础。

目前，受单机计算的性能和处理数据规模的影响，大部分已有的公交OD矩阵的构建方法局限于单线路概率模型的统计分析，仅单机分析海量公交数据中的小部分来掘公交客流信息，无法实时地分析挖掘动态公交数据，难以对多条公交线路海量的公交数据进行综合、全面、客观、准确的评估，有着处理时间过长，处理效率较低、实时性及稳定性较差等问题。

因此，如何对多条公交线路海量的公交数据进行综合、全面、客观、准确的评估，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于云计算的公交OD矩阵的构建方法，该方法能够降低数据处理成本、提高处理效率，实现实时对多条线路构建OD矩阵。本发明的另一目的是一种公交OD矩阵的构建系统。

发明人：凌兴宏 孙慈嘉苏州大学坐落于素有“人间天堂”之称的历史文化名城苏州，是国家“211工程”“2011计划”首批入列高校，是教育部与江苏省人民政府共建“双一流”建设高校、国家国防科技工业局和江苏省人民政府共建高校，是江苏省属重点综合性大学。苏州大学前身是Soochow University（东吴大学，1900年创办），开现代高等教育之先河，融中西文化之菁华，是中国最早以现代大学学科体系举办的大学。在中国高等教育史上，东吴大学是最早开展研究生教育并授予硕士学位、最先开展法学（英美法）专业教育，也是第一家创办学报的大学。1952年中国大陆院系调整，由东吴大学之文理学院、苏南文化教育学院、江南大学之数理系合并组建苏南师范学院，同年更名为江苏师范学院。1982年，学校更复名苏州大学（Soochow University）。

本发明所提供的公交OD矩阵的构建方法，基于云计算平台，包括从公交数据中筛选出符合预定OD矩阵构建要求的原始公交数据；按照数据处理规则并行地对原始公交数据进行预处理；根据处理后的数据提取每位乘客的上车信息，分析每位乘客的刷卡记录；存在双向刷卡记录，则利用分析乘客出行行为规律估计乘客下车站点方法来获取乘客下车信息，得到乘客上下车信息；不存在双向刷卡记录，则利用预测站点热度估计站点下车人数方法来获取各站点间转移人数；根据乘客上下车信息及各站点间转移人数，及OD矩阵生成规则，构建OD矩阵。

云计算作为一种先进的数据挖掘技术，具有优异的处理性能，能够实现对大量数据的高速并行读写和计算，因此，本方法基于云计算平台，对公交数据进行并行的快速处理，因此该方法能够实现实时对多条线路构建OD矩阵；通过对公交数据乘客刷卡信息利用分析乘客出行行为规律估计乘客下车站点方法以及预测站点热度估计站点下车人数方法可以快速、准确得到多条线路的乘客的公交数据流，利用该公交数据流以及OD矩阵构建规则，能够完成公交OD矩阵的构建。

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