一种公共综合交通体系通达度计算方法

1.本发明属于城市交通规划技术领域，具体涉及一种公共综合交通体系通达度计算方法。


背景技术：

2.城市交通网络是城市建设的基本骨架结构，可有效支撑和引导城市功能布局与用地开发，是城市形成和发展的关键性因素。公共交通网络是交通网络的重要组成部分，同时也是保障居民通勤出行的重要基础。近年来，随着城市人口激增、汽车保有量增加、城市内部压力扩大和土地资源紧缺等问题的凸显，城市公共交通已从最简单的路面交通发展为“以轨道交通为骨干、常规公交为主体、步行和自行车等多种方式为补充”相互协调的一体化综合交通出行体系。然而，在已建的公共交通体系中，仍然存在路网布线不合理、运输效率低下等问题。因此，如何协调多种运输方式，提高系统运输效率，还有较大的提升空间和许多待解决的问题。通达度为节点之间相互作用的机会大小，是量化交通网络结构及效率的重要指标，而以往对公共交通体系通达度的研究大多只停留在对单一交通方式进行通达度评估，对于综合交通运输方式进行通达度分析涉猎较少，并且研究大多只考虑实际路网结构层面上的“硬网络”，而忽略了考虑运营时刻表动态规划的“软网络”，使确定的通达度不能真正反映出交通网络结构及资源动态配置的合理性。


技术实现要素：

3.鉴于上述的分析，本发明旨在公开一种公共综合交通体系通达度计算方法，用于实现确定的通达度与交通网络结构及资源动态配置之间的准确对应。
4.本发明公开了一种公共综合交通体系通达度计算方法，包括：
5.步骤s1、基于城市公共交通路网信息和公共交通线路时刻表数据构建公共交通线路库和站点库；
6.步骤s2、基于公共交通线路库和站点库，获取站点和站点之间的公共线路连接，结合步行方式，构建出综合交通路网加权有向图；
7.步骤s3、基于综合交通路网加权有向图的图网络规划每个出行od对之间的最短路径，生成od出行矩阵；
8.步骤s4、将城市区域栅格化，基于生成的od出行矩阵计算每个栅格区域的交通通达度。
9.进一步地，步骤s1中公共交通线路库和站点库的构建过程包括：
10.s101、获取城市区域的公共交通路网数据、公交车与地铁线路运营时刻表以及公交车与地铁的历史实时到站信息；
11.s102、基于运营时刻表中的各站首班到站时间计算相邻各站的通行时间；
12.s103、基于公交车和地铁的历史实时到站信息计算各站点的等车时间和经停频次；
13.s104、将所有公交车和地铁线路沿线各车站的信息分别在公共交通线路库中存储为多条线路数据；每条线路的数据包括公交/地铁线路编号、沿线的站点和线路长度信息；
14.s105、将所有公交车和地铁站点的信息分别在公共交通站点库中存储为多个站点数据；每个站点数据包括站点名、站点坐标、站点类型、经过站点的线路信息、所有线路在站点的总经停次数以及在站点经停的线路总数。
15.进一步地，步骤s2中构建综合交通路网加权有向图的方法，包括；
16.s201、基于公共交通线路库和站点库，以公共交通站点为节点，站点之间有公共线路连接为连边，站点之间通行时间为权重，构建公共交通路网有向图；
17.s202、计算节点之间的相对欧式距离，补充能够通过步行方式到达的站点之间的连边和权重；
18.s203、综合考虑地铁、公交和步行方式进行出行优化，以最小出行时间为目标，动态计算连边权重，得到连边优化的加权有向图。
19.进一步地，s202中计算节点之间的相对欧式距离，补充能够通过步行方式到达的站点之间的连边；包括：
20.s202-1、计算站点a和站点b之间的欧式距离；
21.s202-2、比较站点之间的相对欧式距离是否小于步行距离阈值，若是，则两站点之间构建一条双向连边；
22.s202-3、结合城市实际路网信息，计算站点a和站点b之间的步行时间t
ab
作为两站点之间的连边的权重。
23.进一步地，s203中，以最小出行时间为目标，动态计算连边权重，包括：
24.s203-1、当进行连边的两站点中包括起始站点时的连边权重计算；
25.站点a为起始站点，且站点a通过线路i到达站点b，则站点a到站点b的有向连边权重t
ab
为：
[0026][0027]
式中，为a站点的等车时间；为站点a到站点b的坐车通行时间；t
ab
为站点a到站点b选择步行到达花费时间；typea、typeb分别为站点a和站点b的站点类型；
[0028]
s203-2、当进行连边的两站点中不包括起始站点时的连边权重计算；
[0029]
站点a指向站点b，站点a为非起始站点，出行时间链中a站点由前一站点o经线路i到达，站点a和站点b存在公共交通线路i
*
连接，则站点a到站点b的有向连边权重t
ab
为：
[0030][0031]
式中，为从a站点到b站点的坐车通行时间；th为在a站点的换乘时间；为在a站点的等车时间；t
ab
为站点a到站点b选择步行到达花费时间；typea、typeb分别为站点a和站点b的站点类型。
[0032]
进一步地，在步骤s3中生成od出行矩阵的过程为：在城市区域中随机均匀选取公
共交通站点记为集合n，集合中每个站点分别作为起点o和终点d；对公共交通路网加权有向动态图网络g运用dijkstra算法规划每个出行od对之间的最短路径，生成od出行矩阵。
[0033]
进一步地，生成的od出行矩阵具体为：
[0034][0035]
其中，ok为起点，dj为终点，k，j∈(1，n)；为对应起点和终点之间的最短出行时间；最短出行时间为所述加权有向图中对应站点之间的连边权重之和。
[0036]
进一步地，在步骤s4中，将城市区域栅格化，基于生成的od出行矩阵计算每个栅格区域的交通通达度的过程包括：
[0037]
s401、建立覆盖加权有向图的城市全部区域的栅格网络的节点集合；
[0038]
s402、计算栅格区域内部的公共交通站点的平均出行时间、平均出行速度；
[0039]
s403、根据栅格区域内部的公共交通站点的平均出行时间和平均出行速度计算各栅格区域的交通通达度值。
[0040]
进一步地，公共交通站点k的平均出行时间
[0041]
公共交通站点k的平均出行速度
[0042]
其中，n为od出行矩阵中包含的站点总数；j为n个站点中不包含站点k的其余站点；为od出行矩阵t
od
中的元素；x
kj
为站点ok与dj之间的欧式距离。
[0043]
进一步地，各栅格区域的公共交通通达度定义为栅格区域内公共交通站点的平均通达度，计算公式如下：
[0044][0045]
其中，pr为栅格区域r的交通通达度，从城市区域全部站点集合n中筛选出的栅格区域r内包含的站点集合记为sr；tk、vk分别为公共交通站点k的平均出行时间和平均出行速度。
[0046]
本发明可实现以下有益效果：
[0047]
1、本发明通过对城市路网信息、公共交通线路信息和线路历史实时到站数据进行挖掘，分别以线路和站点为研究目标统计相关信息，利用线路开行频次信息与实时到站数据计算站点之间的通行时间、等车时间、换乘时间等，使构建的图网络模型更加贴合现实情况；
[0048]
2、本发明以各公共交通站点为节点，公共交通线路为连边，构建交通路网加权有向图；并以公共交通站点为起始点，对加权有向图使用dijkstra算法计算od对的最短出行时间路径，构建od出行矩阵；最终求解栅格区域的公共交通路网通达度，使出行最短时间和出行速度的计算更加精确，提高了计算的准确性。
[0049]
3、同时选取基于地理空间路网结构的“硬网络”特征和考虑公共交通线路时刻表动态规划的“软网络”特征，考虑因素较为全面，确定的通达度可以真正反映出交通网络结构及资源动态配置的合理性。
附图说明
[0050]
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件；
[0051]
图1为本发明实施例中的公共综合交通体系通达度计算方法流程图；
具体实施方式
[0052]
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本技术一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
[0053]
本发明的一个实施例公开了一种公共综合交通体系通达度计算方法，如图1所示，包括：
[0054]
步骤s1、基于城市公共交通路网信息和公共交通线路时刻表数据构建公共交通线路库和站点库；
[0055]
步骤s2、基于公共交通线路库和站点库，获取站点和站点之间的公共线路连接，结合步行方式，构建出综合交通路网加权有向图；
[0056]
步骤s3、基于综合交通路网加权有向图的图网络规划每个出行od对之间的最短路径，生成od出行矩阵；
[0057]
步骤s4、将城市区域栅格化，基于生成的od出行矩阵计算每个栅格区域的交通通达度。
[0058]
具体地，在步骤s1构建的公共交通线路库中，存储有城市公共交通中的各条线路数据l；公共交通站点库中，存储有城市公共交通中的各公交车、地铁站点的信息s；
[0059]
其中，各条线路数据l＝{l1，
…
，li，
…
，li}；i为城市全部公共交通线路总数；
[0060]
第i条线路表示为：li＝{calli，stationi，leni}；其中，calli为公交/地铁线路编号；stationi为沿线的站点信息；leni为线路长度。
[0061]
其中，各公交车、地铁站点的信息s＝{s1，
…
，sn，
…
，sn}；n为城市全部公共交通站点数量；
[0062]
第n个站点信息表示为：sn＝{namen，poin，typen，linen，fn，numn}；其中，poin为站点n的经纬度坐标；typen为站点n的的类型；typen∈{0，1}，0表示公交站点，1表示地铁站点；linen为经过公共交通站点的线路信息；fn为所有线路在站点n的总经停次数，numn为在站点n经停的线路总数。
[0063]
具体地公共交通线路库和站点库的构建过程包括：
[0064]
s101、获取城市区域的公共交通路网数据、公交车与地铁线路运营时刻表以及公
交车与地铁的历史实时到站信息；
[0065]
其中，线路i的运营时刻表包含的信息为到达沿线各站的首班时间：
[0066][0067]
其中，为线路i沿线第n个车站名称；为线路i首班到达车站n的时刻；n∈(1，sn)，sn为线路i经过的站点总数。
[0068]
s102、将运营时刻表中的各站首班时间更新为相邻各站的通行时间；
[0069]
基于线路i的运营时刻表计算相邻各站的通行时间；
[0070][0071]
其中，为线路i从n-1站点到达n站点的通行时间，1站点到达n站点的通行时间，为n站点的到达时刻，为n-1站点的到达时刻；
[0072]
则更新后线路i的运营时刻表信息为：
[0073][0074]
s103、基于公交车和地铁的历史实时到站信息计算各站点的等车时间和经停频次；
[0075]
统计线路i在一天中到达站点n的时间信息为其中，为到达站点n的第m个时刻；线路i到达站点n的经停频次
[0076]
在本实施例中，定义在各车站的等车时间为相邻两个班次的到站时间间隔的一半，用一天中所有到站时间间隔的平均值表示，
[0077]
则，线路i在站点n的等车时间为：
[0078][0079]
s104、将所有公交车和地铁线路沿线各车站的信息分别在公共交通线路库中存储为多条线路数据l＝{l1，
…
，li，
…
，li}；每条线路的数据包括公交/地铁线路编号、沿线的站点和线路长度信息；
[0080]
具体地，公共交通线路库中第i条线路表示为：
[0081]
li＝{calli，stationi，leni}；
[0082]
其中，calli为公交/地铁线路编号；stationi为沿线的站点信息；为沿线的站点信息；其中线路i第n，n∈(1，sn)个站点的信息包括车站名称车站通行时间车站等车时间车站经停频次leni＝sn为线路长度，表示线路i包含的总站点数。
[0083]
s105、将所有公交车和地铁站点的信息分别在公共交通站点库中存储为多个站点数据s＝{s1，
…
，sn，
…
，sn}；每个站点数据包括站点名、站点坐标、站点类型、经过站点的线路信息、所有线路在站点的总经停次数以及在站点经停的线路总数。
[0084]
具体地，遍历所有公交车和地铁站点，统计不同公交/地铁站点信息，并进行地图
匹配，得到每个站点的位置信息，存储到城市公共交通站点库中；
[0085]
城市公共交通站点库中第n个站点信息表示为：
[0086]
sn＝{namen，poin，typen，linen，fn，numn}；
[0087]
其中，namen为公共交通站点名；poin＝(latn，lonn)为公共交通站点经纬度坐标；typen为站点n的类型；typen∈{0，1}，0表示公交站点，1表示地铁站点；linen为经过公共交通站点的线路信息；fn为所有线路在站点n的总经停次数，numn为在站点n经停的线路总数；
[0088][0089]
其中，站点n经停的第i，i∈(1，i)条线路的信息包括线路编号线路从相邻前一站到达此站的通行时间在公共交通站点等待的时间线路在站点的经停频次线路在站点的经停频次为所有线路在站点n的总经停次数，numn＝i为在站点n经停的线路总数。
[0090]
具体地，步骤s2中构建综合交通路网加权有向图的方法，包括；
[0091]
s201、基于公共交通线路库和站点库，以公共交通站点为节点，站点之间有公共线路连接为连边，站点之间通行时间为权重，构建公共交通路网有向图；
[0092]
有向图记为g(v，e)，其中连边为有向边，从线路前一个站点指向后一个站点。通过构建公共交通路网有向图构建综合交通“硬网络”。
[0093]
s202、计算节点之间的相对欧式距离，补充能够通过步行方式到达的站点之间的连边和权重；
[0094]
s202-1、计算站点a和站点b之间的相对欧式距离；
[0095]
对于公共交通站点a和站点b，距离计算方法为：
[0096]
θ＝arccos(sina
lat
×
sinb
lat
+cosa
lat
×
cosb
lat
×
cos(b
lon-a
lon
))
[0097][0098]
l
ab
＝r
×
θ
弧度
[0099]
其中，θ为站点a、地球地心和站点b依次连接形成的夹角的角度值，θ
弧度
为θ的弧度，a
lon
和a
lat
分别为站点a的经度和纬度，b
lon
和b
lat
分别为站点b的经度和纬度，r为地球半径，l
ab
为站点a和站点b之间的距离。
[0100]
s202-2、比较站点之间的相对欧式距离是否小于步行距离阈值，若是，则两站点之间构建一条双向连边；
[0101]
定义一个步行距离阈值λ，当l
ab
≤λ时认为两公共交通站点之间可以通过步行到达，在两站点之间构建一条双向连边；步行距离阈值λ可根据实际经验进行设置。
[0102]
s202-3、结合城市实际路网信息，计算两站点之间的步行时间作为两站点之间的连边的权重；
[0103]
两站点之间的步行时间其中x
ab
为两站点之间的实际路网距离，v
步行
为一般步行速度的经验值，将时间t
ab
作为两站点之间的连边的权重。
[0104]
s203、综合考虑地铁、公交和步行方式进行出行优化，以最小出行时间为目标，动态计算连边权重，得到连边优化的加权有向图；
[0105]
补充交通路网有向图的动态连边可构建综合交通“软网络”。
[0106]
具体地，站点间的连边权重动态计算方法如下：
[0107]
s203-1、当进行连边的两站点中包括起始站点时的连边权重计算；
[0108]
即，站点a到站点b若站点a是起始站点；
[0109]
当两站点类型相同即同为公交站点/地铁站点，且存在公共交通线路i连接，则出行方式有两种：(1)乘坐公共交通到达b站点，时间包括在a站点的等车时间和坐车通行时间(2)若l
ab
≤λ，可以选择步行到达花费时间为t
ab
，则两站点之间的连边权重为两个时间取最小。当两站点类型不同，则不存在公共交通线路连接，若两站点之间距离小于步行阈值，则两站点之间的连边权重为步行时间。
[0110]
公式如下所示：
[0111][0112]
t
ab
为站点a指向站点b的有向连边权重；站点a为起始站点；typea、typeb分别为站点a和站点b的站点类型。
[0113]
s203-2、当进行连边的两站点中不包括起始站点时的连边权重计算；出行时间链中a站点由前一站点o经线路i到达；
[0114]
当a、b两站点类型相同即同为公交站点/地铁站点，且存在公共交通线路i
*
连接时，出行方式有两种：(1)公共交通出行，若i
*
＝i，则从o站点乘坐同一线路即可直达b站点，期间无需等车时间和换乘时间，从a站点到b站点只需坐车通行时间若i
*
≠i，则到达b站点需要在a站点进行换乘，定义在任意站换乘时间为th(换乘时间取值相对真实情况可适当增大，以表示乘客对换乘行为的主观偏好)，则从a站点到达b站点的时间为换乘时间th、等车时间与通行时间之和。(2)若l
ab
≤λ，可以选择步行到达，花费时间为t
ab
，则两站点之间的连边权重为两个时间取最小。当两站点类型不同，则不存在公共交通线路连接，若两站点之间距离小于步行阈值，则两站点之间的连边权重为步行时间。
[0115]
公式如下所示：
[0116][0117]
其中，t
ab
为站点a与站点b之间的连边权重；i为到达站点a的线路；i
*
为站点a与站点b之间的线路。
[0118]
具体地，在步骤s3中生成od出行矩阵的过程中，在城市区域中随机均匀选取公共交通站点记为集合n，集合中每个站点分别作为起点o和终点d。对公共交通路网加权有向动态图网络g运用dijkstra算法规划每个出行od对之间的最短路径(其中最短路径为连边权重相加，即最短出行时间)，生成od出行矩阵。
[0119]
生成的od出行矩阵具体为：
[0120][0121]
其中，ok为起点，dj为终点，k，j∈(1，n)；为对应起点和终点之间的最短出行时间；最短出行时间为所述加权有向图中对应站点之间的连边权重之和。
[0122]
具体地，在步骤s4中，将城市区域栅格化，基于生成的od出行矩阵计算每个栅格区域的交通通达度的过程包括：
[0123]
s401、建立覆盖加权有向图的城市全部区域的栅格网络的节点集合vr；
[0124]
所述栅格网络为正方形栅格，栅格边长根据实际需要设定，例如设定为8km
×
8km；以栅格单元的中心点作为栅格网络的节点坐标；
[0125]
则栅格节点的属性包括{idr，latr，lonr}；其中，idr表示栅格节点的序号，latr表示栅格节点的纬度，lonr表示栅格节点的经度，城市栅格网络的所有栅格节点记为集合vr。
[0126]
s402、计算栅格区域内部的公共交通站点的平均出行时间、平均出行速度；
[0127]
公共交通站点的平均出行时间tk：用来表示站点对外交通的快捷程度，tk越小，说明该站点的地理位置越优越，越接近城市中心区域，周边公共交通越便利。计算公式如下所示：
[0128][0129]
其中，tk为公共交通站点k的平均出行时间；n为步骤s103中t
od
矩阵包含的节点总数；j为公共交通站点集合n中不包含站点k的其余站点；为s103步骤计算的t
od
矩阵中的元素；
[0130]
公共交通站点的平均出行速度vk：用来表示乘客出行舒适程度，vk越大，说明从该站点到达目的地的公共交通路径越接近两站点之间的欧式距离，且出行过程中的换乘次数越少，乘客满意程度越高。计算公式如下所示：
[0131][0132]
其中，vk为公共交通站点k的平均出行速度；n为步骤s103中t
od
矩阵包含的节点总数；j为公共交通站点集合n中不包含站点k的其余站点；为s103步骤计算的t
od
矩阵中的元素；x
kj
为s102-2步骤中计算的两站点之间的欧式距离。
[0133]
s403、根据栅格区域内部的公共交通站点的平均出行时间和平均出行速度计算各栅格区域的交通通达度值；
[0134]
则各栅格区域的公共交通通达度定义为栅格区域内公共交通站点的平均通达度，
计算公式如下：
[0135][0136]
其中，pr为栅格区域r的交通通达度，从城市区域全部站点集合n中筛选出的栅格区域r内包含的站点集合记为sr；tk、vk分别为公共交通站点k的平均出行时间和平均出行速度。
[0137]
综上所述，本实施例通过对城市路网信息、公共交通线路信息和线路历史实时到站数据进行挖掘，分别以线路和站点为研究目标统计相关信息，利用线路开行频次信息与实时到站数据计算站点之间的通行时间、等车时间、换乘时间等，使构建的图网络模型更加贴合现实情况；
[0138]
并且，以各公共交通站点为节点，公共交通线路为连边，构建交通路网加权有向图；并以公共交通站点为起始点，对加权有向图使用dijkstra算法计算od对的最短出行时间路径，构建od出行矩阵；最终求解栅格区域的公共交通通达度，使出行最短时间和出行速度的计算更加精确，提高了计算的准确性。
[0139]
并且，选取基于地理空间路网结构的“硬网络”特征和考虑公共交通线路时刻表动态规划的“软网络”特征，考虑因素较为全面，确定的通达度可以真正反映出交通网络结构及资源动态配置的合理性，可以用于现有城市交通网络进行评价，或作为历史交通通达度数据用于对存在待建线路或公共交通站点的栅格区域交通通达度进行评估。
[0140]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种公共综合交通体系通达度计算方法，其特征在于，包括：步骤s1、基于城市公共交通路网信息和公共交通线路时刻表数据构建公共交通线路库和站点库；步骤s2、基于公共交通线路库和站点库，获取站点和站点之间的公共线路连接，结合步行方式，构建出综合交通路网加权有向图；步骤s3、基于综合交通路网加权有向图的图网络规划每个出行od对之间的最短路径，生成od出行矩阵；步骤s4、将城市区域栅格化，基于生成的od出行矩阵计算每个栅格区域的交通通达度。2.根据权利要求1所述的公共综合交通体系通达度计算方法，其特征在于，步骤s1中公共交通线路库和站点库的构建过程包括：s101、获取城市区域的公共交通路网数据、公交车与地铁线路运营时刻表以及公交车与地铁的历史实时到站信息；s102、基于运营时刻表中的各站首班到站时间计算相邻各站的通行时间；s103、基于公交车和地铁的历史实时到站信息计算各站点的等车时间和经停频次；s104、将所有公交车和地铁线路沿线各车站的信息分别在公共交通线路库中存储为多条线路数据；每条线路的数据包括公交/地铁线路编号、沿线的站点和线路长度信息；s105、将所有公交车和地铁站点的信息分别在公共交通站点库中存储为多个站点数据；每个站点数据包括站点名、站点坐标、站点类型、经过站点的线路信息、所有线路在站点的总经停次数以及在站点经停的线路总数。3.根据权利要求2所述的公共综合交通体系通达度计算方法，其特征在于，步骤s2中构建综合交通路网加权有向图的方法，包括；s201、基于公共交通线路库和站点库，以公共交通站点为节点，站点之间有公共线路连接为连边，站点之间通行时间为权重，构建公共交通路网有向图；s202、计算节点之间的相对欧式距离，补充能够通过步行方式到达的站点之间的连边和权重；s203、综合考虑地铁、公交和步行方式进行出行优化，以最小出行时间为目标，动态计算连边权重，得到连边优化的加权有向图。4.根据权利要求3所述的公共综合交通体系通达度计算方法，其特征在于，s202中计算节点之间的相对欧式距离，补充能够通过步行方式到达的站点之间的连边；包括：s202-1、计算站点a和站点b之间的欧式距离；s202-2、比较站点之间的相对欧式距离是否小于步行距离阈值，若是，则两站点之间构建一条双向连边；s202-3、结合城市实际路网信息，计算站点a和站点b之间的步行时间t
ab
作为两站点之间的连边的权重。5.根据权利要求3所述的公共综合交通体系通达度计算方法，其特征在于，s203中，以最小出行时间为目标，动态计算连边权重，包括：
s203-1、当进行连边的两站点中包括起始站点时的连边权重计算；站点a为起始站点，且站点a通过线路i到达站点b，则站点a到站点b的有向连边权重t
ab
为：式中，为a站点的等车时间；为站点a到站点b的坐车通行时间；t
ab
为站点a到站点b选择步行到达花费时间；type
a
、type
b
分别为站点a和站点b的站点类型；s203-2、当进行连边的两站点中不包括起始站点时的连边权重计算；站点a指向站点b，站点a为非起始站点，出行时间链中a站点由前一站点o经线路i到达，站点a和站点b存在公共交通线路i
*
连接，则站点a到站点b的有向连边权重t
ab
为：式中，为从a站点到b站点的坐车通行时间；t
h
为在a站点的换乘时间；为在a站点的等车时间；t
ab
为站点a到站点b选择步行到达花费时间；type
a
、type
b
分别为站点a和站点b的站点类型。6.根据权利要求1所述的公共综合交通体系通达度计算方法，其特征在于，在步骤s3中生成od出行矩阵的过程为：在城市区域中随机均匀选取公共交通站点记为集合n，集合中每个站点分别作为起点o和终点d；对公共交通路网加权有向动态图网络g运用dijkstra算法规划每个出行od对之间的最短路径，生成od出行矩阵。7.根据权利要求6所述的公共综合交通体系通达度计算方法，其特征在于，生成的od出行矩阵具体为：其中，o
k
为起点，d
j
为终点，k,j∈(1,n)；为对应起点和终点之间的最短出行时间；最短出行时间为所述加权有向图中对应站点之间的连边权重之和。8.根据权利要求3所述的公共综合交通体系通达度计算方法，其特征在于，在步骤s4中，将城市区域栅格化，基于生成的od出行矩阵计算每个栅格区域的交通通达度的过程包括：s401、建立覆盖加权有向图的城市全部区域的栅格网络的节点集合；s402、计算栅格区域内部的公共交通站点的平均出行时间、平均出行速度；
s403、根据栅格区域内部的公共交通站点的平均出行时间和平均出行速度计算各栅格区域的交通通达度值。9.根据权利要求7所述的公共综合交通体系通达度计算方法，其特征在于，公共交通站点k的平均出行时间公共交通站点k的平均出行速度其中，n为od出行矩阵中包含的站点总数；j为n个站点中不包含站点k的其余站点；为od出行矩阵t
od
中的元素；x
kj
为站点o
k
与d
j
之间的欧式距离。10.根据权利要求9所述的公共综合交通体系通达度计算方法，其特征在于，各栅格区域的公共交通通达度定义为栅格区域内公共交通站点的平均通达度，计算公式如下：其中，p
r
为栅格区域r的交通通达度，从城市区域全部站点集合n中筛选出的栅格区域r内包含的站点集合记为s
r
；t
k
、v
k
分别为公共交通站点k的平均出行时间和平均出行速度。

技术总结
本发明涉及一种公共综合交通体系通达度计算方法，包括：步骤S1、基于城市公共交通路网信息和公共交通线路时刻表数据构建公共交通线路库和站点库；步骤S2、基于公共交通线路库和站点库，获取站点和站点之间的公共线路连接，结合步行方式，构建出综合交通路网加权有向图；步骤S3、基于综合交通路网加权有向图的图网络规划每个出行OD对之间的最短路径，生成OD出行矩阵；步骤S4、将城市区域栅格化，基于生成的OD出行矩阵计算每个栅格区域的交通通达度。本发明实现了交通通达度与交通网络结构及资源动态配置之间的准确对应。资源动态配置之间的准确对应。资源动态配置之间的准确对应。


技术研发人员：朱熙 高亚玲 佟路
受保护的技术使用者：北京航空航天大学
技术研发日：2023.08.09
技术公布日：2023/10/15