本發(fā)明涉及公共交通領(lǐng)域，具體而言涉及一種交通小區(qū)服務(wù)指數(shù)與營運指數(shù)提取方法與系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

城市出租車的數(shù)量伴隨著信息化的高速發(fā)展也在迅速增加，但是傳統(tǒng)出租車的行業(yè)管理的相對落后帶來了種種弊?。盒实?，費用高，實時性差，調(diào)度分散，資源浪費，行業(yè)發(fā)展受阻。而盡管很多城市的市民都在反應(yīng)難打車的問題，尤其是在出行高峰期如早晚班時段，市民天天喊打車難，但從這個 GPS 上觀察到，但這一時間段在路上跑的空駛出租車仍然不在少數(shù)，那么到底是該增加車輛還是應(yīng)該搞好調(diào)度工作，交通小區(qū)服務(wù)指數(shù)和水平如何，不僅是總體上，分時間維度來看，在每一天，每一周，每個月，是不是都是合理的，分析一天、一周、一個月的運營狀態(tài)和服務(wù)指數(shù)，才能實現(xiàn)更高效的動態(tài)管、科學(xué)配置、合理調(diào)度。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于提供一種交通小區(qū)服務(wù)指數(shù)與營運指數(shù)提取方法，以利于為交通規(guī)劃和科學(xué)決策提供參考和依據(jù)。

為實現(xiàn)上述目，本發(fā)明提出一種交通小區(qū)服務(wù)指數(shù)與營運指數(shù)提取方法，包括以下步驟：

Step1: 從浮動車匹配數(shù)據(jù)表中取當(dāng)前系統(tǒng)日期前1天的浮動車匹配數(shù)據(jù)；

Step2：將數(shù)據(jù)按小時劃分24份，將每個小時的數(shù)據(jù)取不重復(fù)的車牌號，若有重復(fù)取最近一條數(shù)據(jù)，通過各條數(shù)據(jù)對應(yīng)的路段ID查到該路段對應(yīng)的小區(qū)，計算各個小區(qū)的車輛空載率，將一天24個空載率取平均為該小區(qū)該天的平均空載率O；

Step3: 將所有車按車牌號分類，統(tǒng)計一天車輛總數(shù)NUM，對相同車牌的車按時間由舊到新的順序排序，將所有車牌標(biāo)記為unvisit；

Step4: 對某個車牌unvisit的車，標(biāo)記為visit，找到該車最早的一條信息，找到該車持續(xù)空載的狀態(tài)，即ON_BUSSNESS 狀態(tài)序列為：0 1 1…1 1 0，若該持續(xù)狀態(tài)內(nèi)沒有出現(xiàn)跨越小區(qū)的情況，檢測每組狀態(tài)對應(yīng)的路段，查找對應(yīng)的小區(qū)，前后一致，則該小區(qū)一次候客時長=最后一個1狀態(tài)對應(yīng)的更新時間-最前一個1狀態(tài)對應(yīng)的更新時間；若該持續(xù)狀態(tài)內(nèi)出現(xiàn)跨越小區(qū)的情況，檢測每組狀態(tài)對應(yīng)的路段，查找對應(yīng)的小區(qū)，前后不一致，則該車此次候車時長算作駛?cè)胄^(qū)的候客時長，且該次候客時長=最后一個1狀態(tài)對應(yīng)的更新時間-跨越小區(qū)時對應(yīng)的1狀態(tài)更新時間；

Step5：重復(fù)Step4，直至所有車輛標(biāo)記為visit，則可以計算該區(qū)域的平均候客時長P；

Step6：通過公式計算各個小區(qū)的服務(wù)指數(shù)，具體計算公式如下：

修正后為：

其中a+b=1，a，b>0，系數(shù)可配置；

Step7：將所有車按車牌號分類，對相同車牌的車按時間由舊到新的順序排序，將所有車牌標(biāo)記為unvisit；

Step8：對每輛unvisit車輛，標(biāo)記為visit，每條數(shù)據(jù)均有路段ID，通過路段ID確定交通小區(qū)，找到該車所有的載客數(shù)據(jù)即ON_BUSSNESS 狀態(tài)序列為：1 0 0…0 0 1，則第一個0狀態(tài)對應(yīng)的交通小區(qū)記錄下來，該小區(qū)提供的單數(shù)+1，該次出行的行駛里程=最后一個0狀態(tài)對應(yīng)的里程數(shù)-最前一個0狀態(tài)對應(yīng)的里程數(shù)；

Step9：不斷重復(fù)Step8，直至所有車輛標(biāo)記為visit，計算各個交通小區(qū)的提供單數(shù)num，以及該小區(qū)每單平均實載里程d；在該表中查詢近30天來最大的提工單數(shù)num_max和最大平均行駛里程d_max；

Step10：通過公式計算各個小區(qū)的營運指數(shù)，具體計算公式如下：

修改后公式為：

其中c+d=1，c，d>0，系數(shù)可配置；

Step11：若某個交通小區(qū)的服務(wù)指數(shù)>0.5，則該交通小區(qū)的供需關(guān)系為供大于求；若某個交通小區(qū)的服務(wù)指數(shù)介于0.3與0.5之間，則該交通小區(qū)的供需關(guān)系為供求平衡；若某個交通小區(qū)的服務(wù)指數(shù)<0.3，則該小區(qū)的供需關(guān)系為供小于求；

Step12：若某交通小區(qū)的平均候客時長小于D1,則打車需求強度為旺盛；若平均候客時長小于D2且大于D1，則打車需求強度較高；若平均候客時長小于D3且大于D2，則打車需求強度一般；若平均候客時長大于D3，則打車需求強度較低。

進(jìn)一步地，前述的D1,D2,D3均為可調(diào)參數(shù)。

應(yīng)當(dāng)理解，前述構(gòu)思以及在下面更加詳細(xì)地描述的額外構(gòu)思的所有組合只要在這樣的構(gòu)思不相互矛盾的情況下都可以被視為本公開的發(fā)明主題的一部分。另外，所要求保護(hù)的主題的所有組合都被視為本公開的發(fā)明主題的一部分。

從下面的描述中可以更加全面地理解本發(fā)明教導(dǎo)的前述和其他方面、實施例和特征。本發(fā)明的其他附加方面例如示例性實施方式的特征和/或有益效果將在下面的描述中顯見，或通過根據(jù)本發(fā)明教導(dǎo)的具體實施方式的實踐中得知。

具體實施方式

為了更了解本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容，特舉具體實施例說明如下。

本公開的實施例不必定意在包括本發(fā)明的所有方面。應(yīng)當(dāng)理解，上面介紹的多種構(gòu)思和實施例，以及下面更加詳細(xì)地描述的那些構(gòu)思和實施方式可以以很多方式中任意一種來實施，這是因為本發(fā)明所公開的構(gòu)思和實施例并不限于任何實施方式。另外，本發(fā)明公開的一些方面可以單獨使用，或者與本發(fā)明公開的其他方面的任何適當(dāng)組合來使用。

全市出租車的實時服務(wù)指數(shù)，實際包含空載比例、候客時長。出租車營運指數(shù)按天的級別對全區(qū)出租車的平均工作強度，平均行駛里程進(jìn)行分析。

根據(jù)本發(fā)明的實施例，一種交通小區(qū)服務(wù)指數(shù)與營運指數(shù)提取方法，包括以下步驟：

Step1: 從浮動車匹配數(shù)據(jù)表中取當(dāng)前系統(tǒng)日期前1天的浮動車匹配數(shù)據(jù)；

Step2：將數(shù)據(jù)按小時劃分24份，將每個小時的數(shù)據(jù)取不重復(fù)的車牌號，若有重復(fù)取最近一條數(shù)據(jù)，通過各條數(shù)據(jù)對應(yīng)的路段ID查到該路段對應(yīng)的小區(qū)，計算各個小區(qū)的車輛空載率，將一天24個空載率取平均為該小區(qū)該天的平均空載率O；

Step3: 將所有車按車牌號分類，統(tǒng)計一天車輛總數(shù)NUM，對相同車牌的車按時間由舊到新的順序排序，將所有車牌標(biāo)記為unvisit；

Step4: 對某個車牌unvisit的車，標(biāo)記為visit，找到該車最早的一條信息，找到該車持續(xù)空載的狀態(tài)，即ON_BUSSNESS 狀態(tài)序列為：0 1 1…1 1 0，若該持續(xù)狀態(tài)內(nèi)沒有出現(xiàn)跨越小區(qū)的情況，檢測每組狀態(tài)對應(yīng)的路段，查找對應(yīng)的小區(qū)，前后一致，則該小區(qū)一次候客時長=最后一個1狀態(tài)對應(yīng)的更新時間-最前一個1狀態(tài)對應(yīng)的更新時間；若該持續(xù)狀態(tài)內(nèi)出現(xiàn)跨越小區(qū)的情況，檢測每組狀態(tài)對應(yīng)的路段，查找對應(yīng)的小區(qū)，前后不一致，則該車此次候車時長算作駛?cè)胄^(qū)的候客時長，且該次候客時長=最后一個1狀態(tài)對應(yīng)的更新時間-跨越小區(qū)時對應(yīng)的1狀態(tài)更新時間；

Step5：重復(fù)Step4，直至所有車輛標(biāo)記為visit，則可以計算該區(qū)域的平均候客時長P；

Step6：通過公式計算各個小區(qū)的服務(wù)指數(shù)，具體計算公式如下：

修正后為：

其中a+b=1，a，b>0，系數(shù)可配置；

Step7：將所有車按車牌號分類，對相同車牌的車按時間由舊到新的順序排序，將所有車牌標(biāo)記為unvisit；

Step8：對每輛unvisit車輛，標(biāo)記為visit，每條數(shù)據(jù)均有路段ID，通過路段ID確定交通小區(qū)，找到該車所有的載客數(shù)據(jù)即ON_BUSSNESS 狀態(tài)序列為：1 0 0…0 0 1，則第一個0狀態(tài)對應(yīng)的交通小區(qū)記錄下來，該小區(qū)提供的單數(shù)+1，該次出行的行駛里程=最后一個0狀態(tài)對應(yīng)的里程數(shù)-最前一個0狀態(tài)對應(yīng)的里程數(shù)；

Step9：不斷重復(fù)Step8，直至所有車輛標(biāo)記為visit，計算各個交通小區(qū)的提供單數(shù)num，以及該小區(qū)每單平均實載里程d；在該表中查詢近30天來最大的提工單數(shù)num_max和最大平均行駛里程d_max；

Step10：通過公式計算各個小區(qū)的營運指數(shù)，具體計算公式如下：

修改后公式為：

其中c+d=1，c，d>0，系數(shù)可配置；

Step11：若某個交通小區(qū)的服務(wù)指數(shù)>0.5，則該交通小區(qū)的供需關(guān)系為供大于求；若某個交通小區(qū)的服務(wù)指數(shù)介于0.3與0.5之間，則該交通小區(qū)的供需關(guān)系為供求平衡；若某個交通小區(qū)的服務(wù)指數(shù)<0.3，則該小區(qū)的供需關(guān)系為供小于求；

Step12：若某交通小區(qū)的平均候客時長小于D1,則打車需求強度為旺盛；若平均候客時長小于D2且大于D1，則打車需求強度較高；若平均候客時長小于D3且大于D2，則打車需求強度一般；若平均候客時長大于D3，則打車需求強度較低。

進(jìn)一步地，前述的D1,D2,D3均為可調(diào)參數(shù)。

結(jié)合一些具體的例子，我們在說明前述方法的示例性實現(xiàn)。

在前述具體實現(xiàn)過程中，所使用的原始數(shù)據(jù)來源于浮動車匹配數(shù)據(jù)表AY_RESULT_FCD_MATCH_DATA、路段信息表、OD區(qū)域信息表。

計算頻率：1天計算一次

Step1: 從AY_RESULT_FCD_MATCH_DATA表中取當(dāng)前系統(tǒng)日期前1天的浮動車匹配數(shù)據(jù)。

Step2：將數(shù)據(jù)按小時劃分24份，將每個小時的數(shù)據(jù)取不重復(fù)的車牌號，若有重復(fù)取最近一條數(shù)據(jù)，通過各條數(shù)據(jù)對應(yīng)的路段ID查到該路段對應(yīng)的小區(qū)，計算各個小區(qū)的車輛空載率，將一天24個空載率取平均為該小區(qū)該天的平均空載率O。

Step3: 將所有車按車牌號分類，統(tǒng)計一天車輛總數(shù)NUM，對相同車牌的車按時間由舊到新的順序排序，將所有車牌標(biāo)記為unvisit。

Step4: 對某個車牌unvisit的車，標(biāo)記為visit，找到該車最早的一條信息，找到該車持續(xù)空載的狀態(tài)（ON_BUSSNESS 狀態(tài)序列為：0 1 1…1 1 0）。若該持續(xù)狀態(tài)內(nèi)沒有出現(xiàn)跨越小區(qū)的情況（檢測每組狀態(tài)對應(yīng)的路段，查找對應(yīng)的小區(qū)，前后一致），則該小區(qū)一次候客時長=最后一個1狀態(tài)對應(yīng)的更新時間-最前一個1狀態(tài)對應(yīng)的更新時間；若該持續(xù)狀態(tài)內(nèi)出現(xiàn)跨越小區(qū)的情況（檢測每組狀態(tài)對應(yīng)的路段，查找對應(yīng)的小區(qū)，前后不一致），則該車此次候車時長算作駛?cè)胄^(qū)的候客時長，且該次候客時長=最后一個1狀態(tài)對應(yīng)的更新時間-跨越小區(qū)時對應(yīng)的1狀態(tài)更新時間。（注：多次跨越小區(qū)也一樣計算）

Step5：重復(fù)Step4，直至所有車輛標(biāo)記為visit，則可以計算該區(qū)域的平均候客時長P。

Step6：通過公式計算各個小區(qū)的服務(wù)指數(shù)，具體計算公式（公式來源見附錄）如下：

(修改后公式)

其中a+b=1，a，b>0，可配置

Step7：將所有車按車牌號分類，對相同車牌的車按時間由舊到新的順序排序，將所有車牌標(biāo)記為unvisit。

Step8：對每輛unvisit車輛，標(biāo)記為visit，每條數(shù)據(jù)均有路段ID，通過路段ID可以確定交通小區(qū)，找到該車所有的載客數(shù)據(jù)即ON_BUSSNESS 狀態(tài)序列為：1 0 0…0 0 1，則第一個0狀態(tài)對應(yīng)的交通小區(qū)記錄下來，該小區(qū)提供的單數(shù)+1，該次出行的行駛里程=最后一個0狀態(tài)對應(yīng)的里程數(shù)-最前一個0狀態(tài)對應(yīng)的里程數(shù)。

Step9：不斷重復(fù)Step8，直至所有車輛標(biāo)記為visit，可以計算各個交通小區(qū)的提供單數(shù)num，以及該小區(qū)每單平均實載里程d。在該表中查詢近30天來最大的提工單數(shù)num_max和最大平均行駛里程d_max。

Step10：通過公式計算各個小區(qū)的營運指數(shù)，具體計算公式如下：

（修改后公式）

其中c+d=1，c，d>0，可配置

Step11：若某個交通小區(qū)的服務(wù)指數(shù)>0.5，則該交通小區(qū)的供需關(guān)系為供大于求（SUPPLY_DEMOND_RELATIONSHIP=0）；若某個交通小區(qū)的服務(wù)指數(shù)介于0.3與0.5之間，則該交通小區(qū)的供需關(guān)系為供求平衡（SUPPLY_DEMOND_RELATIONSHIP=1）；若某個交通小區(qū)的服務(wù)指數(shù)<0.3，則該小區(qū)的供需關(guān)系為供小于求（SUPPLY_DEMOND_RELATIONSHIP=2）。

Step12：若某交通小區(qū)的平均候客時長小于D1,則打車需求強度為旺盛（DEMOND_EXPLAIN=0）；若平均候客時長小于D2且大于D1，則打車需求強度較高（DEMOND_EXPLAIN=1）；若平均候客時長小于D3且大于D2，則打車需求強度一般（DEMOND_EXPLAIN=2）；若平均候客時長大于D3，則打車需求強度較低（DEMOND_EXPLAIN=3）。

D1,D2,D3均為可調(diào)參數(shù)。

根據(jù)本公開，還提出交通小區(qū)服務(wù)指數(shù)與營運指數(shù)提取系統(tǒng)，包括：

至少一個處理器；

存儲器；

其中，所述存儲器被設(shè)置用于存放供處理器使用的數(shù)據(jù)與程序模塊，所述程序模塊包括用于執(zhí)行前述方法的程序指令。

雖然本發(fā)明已以較佳實施例揭露如上，然其并非用以限定本發(fā)明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域中具有通常知識者，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作各種的更動與潤飾。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍當(dāng)視權(quán)利要求書所界定者為準(zhǔn)。