[0001] 本发明涉及一种公交线路的拟合方法，具体涉及将公交GPS数据按站点和线路进行划分，通过算法进行线性拟合。技术背景

[0002] 随着城市经济、规模的不断发展和人民生活水平的不断提高，我国城市的交通出行压力在不断上升，城市交通问题已成为制约城市可持续发展的重要问题。国内外城市交通建设实践和研究表明，优先发展公共交通是公认的解决城市交通拥挤问题的最有效途径。面对人口、能源、环境、安全矛盾日益突出的压力，优先发展公共交通可以大大缓解我国城市交通需求增长带来的问题，优化城市交通结构，实现道路资源的高效利用，同时促使城市发展模式向节地、节能、节材转变，促进城市可持续发展。

[0003] 公共交通在社会发展中的地位逐步上升，公交线路布设与资源配置合理与否是影响公交发展的重要因素。面对公交线路紊乱的现状，分析和评估公交行驶路线是优化公交线路重要数据基础。目前的关于公交线路的研究项目，如专利【CN201510254584.X】“一种城市公交路线选择方法”主要利用进化计算策略来解决城市交通系统中车辆调度问题。该发明是通过对路况信息做出预测，根据交通畅通情况，对公交线路进行规划，侧重于对交通流量的调整，并未结合公交道路连通率进行分析。如专利号【CN201510596266.1】“一种公交线网网格化评价方法”是将地图划分成自定义的网格，针对每一个网格，分析其通过公交网络到其他网格的连通情况,及网格之间的运行速度。该发明通过区域之间的连通情况，乘车速度及换乘次数对公交线网进行评价，但并不能对整条公交线路进行评估。如专利号【CN201510311023.9】“二维网络法市内公交线路布设方法”绘制布设区域交通图，将布设区域按道路走向划成二维的网络平面，该发明结合人、车、路、环境四大因素，树立的是整体全局的设计观念，对于线路的具体规划不够细致完整。

[0004] 本发明针对目前公交线路的复杂性，提出了一种新的线路拟合方法，通过拟合后的线路，可以有效的评估公交行驶线路通达性和站点之间线路的连通率，对于分析城市公交线路和进一步实施公交线网优化提供数据基础，为实现城市公交线路高效管理和提高公交运行效率具有重要作用。

[0005] 本发明是一种针对公交行驶路线的复杂性，对公交线路进行拟合的方法。具体为将公交线路按站点进行划分，再对所有划分后的相邻站点按有效距离条件进行分段，使用支持向量机（SVM）方法对每段内的GPS数据进行经度和纬度拟合。

[0006] 为了实现上述目的，本发明提供的技术方案如下：1库模块：在规定时间段内取出公交GPS数据以及站点GIS数据，并找出在相邻站点内公交GPS数据偶对。将所有相邻站点间的数据集进行汇总并构建二维矩阵。

[0007] 2.分析模块：在数据库构建的二维矩阵基础上，将相邻站点按标签如距离、时间、线路转折弧度等因素进行分类。根据分类对相邻矩阵中的数据构建二维矩阵。

[0008] 3.拟合模块：运用SVM算法中支持向量回归(SVR)方法对相邻站点矩阵的每行数据进行经度和纬度拟合。

[0009] 本方法的益处是：结合公交站点GIS数据，公交GPS数据提出一种新的公交线路拟合方法。通过拟合后的线路，可以有效的评估公交行驶路线，并且对于城市公交规划公交线路具有实际的意义。附图说明

[0010] 图1为本发明线路拟合图图2为本发明运行过程图(流程图)
图3为本发明数据处理过程图(系统处理过程图)

[0011] 本发明主要解决公交线路拟合的问题，具体为将公交GPS数据按站点间数据进行分类，再针对每站线路的不同特性对公交GPS数据再分类，最后通过SVR方法进行线性拟合。

[0012] 为了实现上述目的，本发明提供的技术方案如下：一个公交线网评价方案，包括：
网格划分模块，将城市地图划分成网格。实现GPS点到网格之间转化，同时标记湖泊，山脉等无意义的网格；
数据库模块，分时段统计公交线路的运行时间，将站点之间的连接信息插入到数据库；
公交网络模块，构建网络，以公交站点所在的网格为顶点，以公交线路为边，构建公交网络；
步行网络模块，设定步行参数，以公交站点所在的网格为起始顶点，以从该站点步行可以达到的网格为终止顶点，建边，形成步行网络；
计算模块，设定换乘次数，通过矩阵乘法求解网格之间在给定换乘次数之内的连通情况。并结合数据库模块求出网格之间的速度；
统计分析模块，求出任意一个站点的连通率，以及任何一个站点到其他站点的平均速度，整个网络的连通率，平均速度等相关结果，作为对公交线网的评价。

[0013] 以下结合常州市52路线一个星期的运行情况对本发明进行详细描述：如图1所示，系统包含了公交车运行数据，站点数据以及地图GIS数据。首先从数据库取出规定时间段内公交车运行数据，再对所有划分后的相邻站点按条件进行分段，对每段内的GPS数据按支持向量机（SVM）方法分别对经度和纬度进行拟合。

[0014] 具体流程如下：步骤1：从数据库中取出规定时间段TA内公交站点数据 。并进行数据处理找出相邻站点。具体方法为，假设有站点序号S1的一个数据D1有出站时间LT1，有站点序号S2位S1的下一站，遍历公交站点数据中所有S2站点入站时间LT2，找出其中LT2 - LT1的最小值，以此来判定这个包含LT2数据D2为D1的相邻站点。以此递归，找出所有相邻站点。

[0015] 步骤2：从数据库中取出规定时间段TA的公交运行数据。遍历公交运行数据与步骤1中的相邻站点的进出站时间进行比较，判定这些公交运行数据分别属于哪个站点运行时段内。

[0016] 步骤3：汇集相邻站点间的数据，再对站点间的数据按条件进行分段，如站点间存在线路转折，那么就对站点按转折前和转折后分段。

[0017] 步骤4：对分别后的数据（及每段数据）运用SVR方法进行数据拟合。首先采用经度为目标值，纬度为目标值进行拟合，得出经度的拟合结果。同理，将纬度作为目标值，经度作为特征值，得出纬度的拟合结果。