一种公交运营方案生成方法及装置

技术领域

本申请涉及公共交通线网优化技术领域，尤其涉及一种公交运营方案生成方法及装置。

背景技术

随着城市交通的日益变化，城市交通拥堵问题也日益严重，那么，为了有效缓解城市交通拥堵，公共交通(比如公交车)的推行也越来越受到关注和重视。针对于此，为了提高公共交通运输效率以及降低公交企业运营成本，如何基于各站点的客流数据确定公交运营方案成为急需解决的问题。

现阶段，现有方案通常是基于一定时段维度(比如30分钟或30分钟以上等)的线路断面客流，找出上下车客流比较多的站点和对应时段，然后，根据对应时段和站点即可确定相应的公交运营方案(比如区间形式的公交运营方案或大站形式的公交运营方案)，如此所确定出的公交运营方案能够有效提升乘客出行效率，并可以降低公交企业运营成本。但是，这种处理方式只是划分时段而没有考虑车辆运行时间从一个站点到另外一个站点的时间变化，同时没有按照乘客出行数据针对站点进行精细的时空匹配，使得公交运营方案的确定是不合理的，准确性也不高。

综上，目前亟需一种公交运营方案生成方法，用以有效地提高乘客出行效率和降低公交企业运营成本。

发明内容

本申请示例性的实施方式中提供了一种公交运营方案生成方法及装置，用以有效地提高乘客出行效率和降低公交企业运营成本。

第一方面，本申请示例性的实施方式中提供了一种公交运营方案生成方法，包括：

基于在各统计时段下识别区域中待调整对象的各站点的上下车客流数据，识别出所述待调整对象在各统计时段下的各关键站点；所述待调整对象的各站点为线路级公交线路上的各站点或者线网级各公交线路经归一化后所形成的各归一站点；

基于所述各统计时段及所述各关键站点之间的站间运行时间，从所述各关键站点中确定出各公交运营子网；任一公交运营子网中包括至少一条具有相同起始站点的公交可运营路径；

基于所述各公交运营子网，生成所述待调整对象的公交运营方案。

上述技术方案中，本申请中的技术方案通过更精细粒度的公交客流数据(比如线路级公交客流数据或线网级公交客流数据)针对识别区域内各站点的客流规律进行分析，因此可以准确地识别出属于线路级的关键站点，或者识别出属于线网级的关键站点，那么就可以通过该识别区域内属于线路级的关键站点生成该识别区域内属于线路级的公交运营方案，或者通过该识别区域内属于线网级的关键站点生成该识别区域内属于线网级的公交运营方案，如此可以降低现有公交运营的异常客流，并可以使得公交客流与公交运力的匹配更加贴合实际运营场景，从而可以有效地提高乘客出行效率和降低公交企业运营成本。具体来说，基于在各统计时段下识别区域中待调整对象的各站点(即属于线路级的各站点或属于线网级的各归一站点)的上下车客流数据，即可准确地识别出待调整对象在各统计时段下的各关键站点。然后，基于各统计时段及各关键站点之间的站间运行时间，即可从各关键站点中确定出各公交运营子网，并基于该各公交运营子网，即可更为合理地生成待调整对象的公交运营方案。如此，该技术方案通过更为精细的线路级公交客流数据或线网级公交客流数据，能够最大程度地整合现有公交资源，以此形成更加满足公交企业实际运营需求的线路级公交运营方案或线网级公交运营方案，从而可以有效地提高乘客出行效率和降低公交企业运营成本。

在一些示例性的实施方式中，所述基于在各统计时段下识别区域中待调整对象的各站点的上下车客流数据，识别出所述待调整对象在各统计时段下的各关键站点，包括：

针对任一统计时段下的任一站点，根据所述站点在所述统计时段下的上下车客流数据，确定所述站点在所述统计时段下的客流贡献度；

从各站点中确定客流贡献度满足客流阈值的至少一个站点作为初选站点；

基于各初选站点的总客流贡献度，从各初选站点中确定出在所述统计时段下的各关键站点。

上述技术方案中，通过客流贡献度即可反映出该站点的客流状况(即该站点的客流密集程度)，那么通过将任一站点在某一统计时段下的客流贡献度与客流阈值进行比较，即可准确地判断该站点是否可以作为在该统计时段下的初选站点。然后，即可基于在该统计时段下各初选站点的总客流贡献度，准确地从各初选站点中识别出在统计时段下的各关键站点，以此能够为后续构建公交运营子网提供有力地数据支持。

在一些示例性的实施方式中，所述基于各初选站点的总客流贡献度，从各初选站点中确定出在所述统计时段下的各关键站点，包括：

若所述各初选站点在所述统计时段下的总客流贡献度与所述待调整对象具有的各站点在所述统计时段下的总客流贡献度的比值大于等于第一比值阈值且在所述统计时段下的各初选站点的总数量与所述待调整对象具有的各站点的总数量的比值小于等于第二比值阈值，则确定所述各初选站点为所述统计时段下的各关键站点。

上述技术方案中，在识别关键站点时，针对在某一统计时段下的各初选站点通过针对该各初选站点进行双重判断，即可更加准确地判断该各初选站点是否为该统计时段下的各关键站点，如此，判断结果更加贴合实际场景，准确度也更高。

在一些示例性的实施方式中，所述待调整对象的各站点为线路级公交线路上的各站点；

所述基于所述各统计时段及所述各关键站点之间的站间运行时间，从所述各关键站点中确定出各公交运营子网，包括：

针对任一公交运营子网，确定该公交运营子网的穿线起始站点；

将所述穿线起始站点作为前一穿线站点，按照第一穿线处理要求确定第i个关键站点是否为穿线站点；所述第一穿线处理要求包括第i个关键站点所在的统计时段在时间顺序上晚于前一穿线站点所在的统计时段，且第i个关键站点与前一穿线站点之间的站间运行时间满足设定要求；

若所述第i个关键站点为穿线站点，则将所述第i个关键站点作为前一穿线站点继续进行所述第一穿线处理要求的判断，直至不存在满足所述第一穿线处理要求的关键站点，从而形成所述穿线起始站点的公交运营子网。

上述技术方案中，在待调整对象的各站点为线路级公交线路上的各站点时，通过识别出作为公交运营子网的穿线起始站点，并将该穿线起始站点作为该公交运营子网的第一个穿线站点，并按照第一穿线处理要求判断第i个关键站点是否可以作为穿线站点，从而在第i个关键站点作为穿线站点时与前一穿线站点进行穿线连接，然后将该第i个关键站点作为前一穿线站点继续按照第一穿线处理要求进行判断，确定该第i个关键站点的下一穿线站点，直至不存在满足第一穿线处理要求的关键站点，从而即可形成该穿线起始站点的线路级公交运营子网，以便为后续生成更为合理的线路级公交运营方案提供支持。

在一些示例性的实施方式中，所述确定该公交运营子网的穿线起始站点，包括：

从未作为穿线起始站点的各关键站点中确定出所述穿线起始站点；所述穿线起始站点为未作为穿线起始站点的各关键站点中统计时段最早且按公交线路行驶方向位于最前端的；或，

针对任一统计时段，从所述统计时段的各关键站点中确定出穿线起始站点；所述穿线起始站点为所述统计时段下的各关键站点中按公交线路行驶方向位于最前端的。

上述技术方案中，在识别穿线起始站点时，是从未作为穿线起始站点的各关键站点中确定出统计时段最早且站点序号最小的关键站点作为穿线起始站点，或者，是从某一统计时段下的各关键站点中识别出站点序号最小的关键站点作为穿线起始站点，如此可以使得所构建出的公交运营子网更加合理，更加符合实际运营状况，以此能够为生成更为合理且更加符合公交企业实际运营需求的线路级公交运营方案提供有效地支持。

在一些示例性的实施方式中，第i个关键站点与前一穿线站点之间的站间运行时间满足设定要求，包括：

根据所述前一穿线站点与所述第i个关键站点间的站间运行时间，确定公交车辆从所述前一穿线站点到达所述第i个关键站点时对应的目标统计时段，并确定所述第i个关键站点所在的统计时段与所述目标统计时段存在时间交集；或，

根据所述前一穿线站点与所述第i个关键站点间的站间运行时间，确定公交车辆从所述前一穿线站点到达所述第i个关键站点时对应的目标统计时段，并确定所述第i个关键站点所在的统计时段与所述目标统计时段之间的时间差值小于时间阈值。

上述技术方案中，通过在穿线时前一穿线站点所在的统计时段以及前一穿线站点与第i个关键站点间的站间运行时间，进行计算公交车辆从前一穿线站点到达第i个关键站点时对应的目标统计时段，并通过判断第i个关键站点所在的统计时段与目标统计时段是否存在时间交叉，从而即可准确地判断第i个关键站点是否符合穿线站点的要求，如此可以使得所确定出的穿线站点更加符合构建线路级公交运营子网的要求，也更能体现出公交实际运营状况。

在一些示例性的实施方式中，所述待调整对象的各站点为线网级各公交线路上的各归一站点；

所述基于所述各统计时段及所述各关键站点之间的站间运行时间，从所述各关键站点中确定出各公交运营子网，包括：

对所述各关键站点进行聚类分析，将所述识别区域划分为多个子区域；

针对任一子区域，通过所述子区域内的各关键站点在各统计时段下的客流贡献度，确定所述子区域的穿线起始站点；

将所述穿线起始站点作为前一穿线站点，按照第二穿线处理要求确定所述子区域中的第j个关键站点是否为穿线站点；所述第二穿线处理要求包括从前一穿线站点上车至第j个关键站点下车的下车客流数据最大，或从第j个关键站点上车至前一穿线站点下车的上车客流数据最大；

若所述第j个关键站点为穿线站点，则将所述第j个关键站点作为前一穿线站点，继续进行所述第二穿线处理要求的判断，直至不存在满足所述第二穿线处理要求的关键站点，从而形成所述穿线起始站点的公交运营子网。

上述技术方案中，在待调整对象的各站点为线网级各公交线路上的各归一站点时，通过针对各归一站点所识别出的各关键站点进行聚类分析，即可将识别区域划分为多个子区域，并针对任一子区域，通过识别出作为该子区域内的某一公交运营子网的穿线起始站点，并将该穿线起始站点作为该公交运营子网的第一个穿线站点，按照第二穿线处理要求判断第j个关键站点是否可以作为穿线站点，从而在第j个关键站点作为穿线站点时与前一穿线站点进行穿线连接,然后将该第j个关键站点作为前一穿线站点继续按照第二穿线处理要求进行判断，确定该第j个关键站点的下一穿线站点，直至不存在满足第二穿线处理要求的关键站点，从而即可形成该穿线起始站点的线网级公交运营子网，以便为后续生成更为合理的线网级公交运营方案提供支持。

在一些示例性的实施方式中，基于所述各公交运营子网，生成所述待调整对象的公交运营方案，包括：

针对所述待调整对象对应的任一公交运营子网，确定所述公交运营子网中包括的各公交可运营路径对应的路径分数，并将路径分数满足分数阈值的至少一个公交可运营路径确定为所述公交运营子网具有的关键运营路径；

从所述公交运营子网具有的各关键运营路径中选取k个关键运营路径，并将分别从所述待调整对象对应的各公交运营子网选取的k个关键运营路径进行组合，从而形成所述待调整对象对应的多个组合运营路径；每个组合运营路径包括一个或多个关键运营路径；

通过每个组合运营路径具有的至少一个关键运营路径中包括的各站点的数量以及所述各站点的上车客流数据，确定每个组合运营路径对应的组合分数，并基于所述多个组合运营路径中最大的组合分数对应的组合运营路径，生成所述待调整对象的公交运营方案。

上述技术方案中，在待调整对象的各站点为线路级公交线路上的各站点时，针对任一公交线路，通过从该公交线路对应的各公交运营子网中分别选取k(比如k取0或1或1以上的整数等)个关键运营路径进行组合，从而形成线路级的组合运营路径，并针对确定出的各组合运营路径进行评估，以此可确定出满足公交实际运营要求的组合运营路径进行生成符合该公交线路实际运营状况的公交运营方案。在待调整对象的各站点为线网级各公交线路上的各归一站点时，通过从该子区域对应的各公交运营子网中分别选取k(比如k取0或1或1以上的整数等)个关键运营路径进行组合，从而形成线网级的组合运营路径，并针对确定出的各组合运营路径进行评估，以此可确定出满足公交实际运营要求的组合运营路径进行生成符合该子区域实际运营状况的公交运营方案。

在一些示例性的实施方式中，在生成所述待调整对象的公交运营方案之后，还包括：

针对所述最大的组合分数对应的组合运营路径中的任一关键运营路径，若所述关键运营路径中任一相邻关键站点间的公交满载率小于设定阈值，则从位于该相邻关键站点之间的各普通站点中确定出至少一个符合设定条件的普通站点作为补充的关键站点，并将至少一个补充的关键站点添加至所述关键运营路径中的该相邻关键站点之间，从而形成新的关键运营路径；

通过所述新的关键运营路径，对所述待调整对象的公交运营方案进行调整。

上述技术方案中，为了防止用于生成公交运营方案所需的组合运营路径中包括的关键运营路径中存在满载率低于设定阈值的相邻关键站点，且为了避免所存在的满载率低于设定阈值的相邻关键站点会使得所生成的公交运营方案不够合理，且使得公交企业的利益遭受一定损失，此时会针对存在满载率低于设定阈值的相邻关键站点的关键运营路径进行补充普通站点(也即是在满载率低于设定阈值的相邻关键站点之间补充至少一个普通站点)来调整所生成的公交运营方案，从而使得调整后的公交运营方案更加符合公交企业实际运营需求，并能够最大化地提高公交企业的运营利益。

第二方面，本申请示例性的实施方式中提供了一种公交运营方案生成装置，包括：

识别单元，用于基于在各统计时段下识别区域中待调整对象的各站点的上下车客流数据，识别出所述待调整对象在各统计时段下的各关键站点；所述待调整对象的各站点为线路级公交线路上的各站点或者线网级各公交线路经归一化后所形成的各归一站点；

处理单元，用于基于所述各统计时段及所述各关键站点之间的站间运行时间，从所述各关键站点中确定出各公交运营子网；任一公交运营子网中包括至少一条具有相同起始站点的公交可运营路径；基于所述各公交运营子网，生成所述待调整对象的公交运营方案。

在一些示例性的实施方式中，所述识别单元具体用于：

针对任一统计时段下的任一站点，根据所述站点在所述统计时段下的上下车客流数据，确定所述站点在所述统计时段下的客流贡献度；

从各站点中确定客流贡献度满足客流阈值的至少一个站点作为初选站点；

基于各初选站点的总客流贡献度，从各初选站点中确定出在所述统计时段下的各关键站点。

在一些示例性的实施方式中，所述识别单元具体用于：

若所述各初选站点在所述统计时段下的总客流贡献度与所述待调整对象具有的各站点在所述统计时段下的总客流贡献度的比值大于等于第一比值阈值且在所述统计时段下的各初选站点的总数量与所述待调整对象具有的各站点的总数量的比值小于等于第二比值阈值，则确定所述初选站点为所述统计时段下的各关键站点。

在一些示例性的实施方式中，所述待调整对象的各站点为线路级公交线路上的各站点；

所述处理单元具体用于：

针对任一公交运营子网，确定该公交运营子网的穿线起始站点；

将所述穿线起始站点作为前一穿线站点，按照第一穿线处理要求确定第i个关键站点是否为穿线站点；所述第一穿线处理要求包括第i个关键站点所在的统计时段在时间顺序上晚于前一穿线站点所在的统计时段，且第i个关键站点与前一穿线站点之间的站间运行时间满足设定要求；

若所述第i个关键站点为穿线站点，则将所述第i个关键站点作为前一穿线站点继续进行所述第一穿线处理要求的判断，直至不存在满足所述第一穿线处理要求的关键站点，从而形成所述穿线起始站点的公交运营子网。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元具体用于：

从未作为穿线起始站点的各关键站点中确定出所述穿线起始站点；所述穿线起始站点为未作为穿线起始站点的各关键站点中统计时段最早且按公交线路行驶方向位于最前端的；或，

针对任一统计时段，从所述统计时段的各关键站点中确定出穿线起始站点；所述穿线起始站点为所述统计时段下的各关键站点中按公交线路行驶方向位于最前端的。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元具体用于：

根据所述前一穿线站点与所述第i个关键站点间的站间运行时间，确定公交车辆从所述前一穿线站点到达所述第i个关键站点时对应的目标统计时段，并确定所述第i个关键站点所在的统计时段与所述目标统计时段存在时间交集；或，

根据所述前一穿线站点与所述第i个关键站点间的站间运行时间，确定公交车辆从所述前一穿线站点到达所述第i个关键站点时对应的目标统计时段，并确定所述第i个关键站点所在的统计时段与所述目标统计时段之间的时间差值小于时间阈值。

在一些示例性的实施方式中，所述待调整对象的各站点为线网级各公交线路上的各归一站点；

所述处理单元具体用于：

对所述各关键站点进行聚类分析，将所述识别区域划分为多个子区域；

针对任一子区域，通过所述子区域内的各关键站点在各统计时段下的客流贡献度，确定所述子区域的穿线起始站点；

将所述穿线起始站点作为前一穿线站点，按照第二穿线处理要求确定所述子区域中的第j个关键站点是否为穿线站点；所述第二穿线处理要求包括从前一穿线站点上车至第j个关键站点下车的下车客流数据最大，或从第j个关键站点上车至前一穿线站点下车的上车客流数据最大；

若所述第j个关键站点为穿线站点，则将所述第j个关键站点作为前一穿线站点，继续进行所述第二穿线处理要求的判断，直至不存在满足所述第二穿线处理要求的关键站点，从而形成所述穿线起始站点的公交运营子网。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元具体用于：

针对所述待调整对象对应的任一公交运营子网，确定所述公交运营子网中包括的各公交可运营路径对应的路径分数，并将路径分数满足分数阈值的至少一个公交可运营路径确定为所述公交运营子网具有的关键运营路径；

从所述公交运营子网具有的各关键运营路径中选取k个关键运营路径，并将分别从所述待调整对象对应的各公交运营子网选取的k个关键运营路径进行组合，从而形成所述待调整对象对应的多个组合运营路径；每个组合运营路径包括一个或多个关键运营路径；

通过每个组合运营路径具有的至少一个关键运营路径中包括的各站点的数量以及所述各站点的上车客流数据，确定每个组合运营路径对应的组合分数，并基于所述多个组合运营路径中最大的组合分数对应的组合运营路径，生成所述待调整对象的公交运营方案。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元还用于：

在生成所述待调整对象的公交运营方案之后，针对所述最大的组合分数对应的组合运营路径中的任一关键运营路径，若所述关键运营路径中任一相邻关键站点间的公交满载率小于设定阈值，则从位于该相邻关键站点之间的各普通站点中确定出至少一个符合设定条件的普通站点作为补充的关键站点，并将至少一个补充的关键站点添加至所述关键运营路径中的该相邻关键站点之间，从而形成新的关键运营路径；

通过所述新的关键运营路径，对所述待调整对象的公交运营方案进行调整。

第三方面，本申请实施例提供一种计算设备，包括至少一个处理器以及至少一个存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述第一方面任意所述的公交运营方案生成方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算设备执行的计算机程序，当所述程序在所述计算设备上运行时，使得所述计算设备执行上述第一方面任意所述的公交运营方案生成方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一些实施例提供的一种可能的系统架构示意图；

图2为本申请一些实施例提供的一种公交运营方案生成方法的流程示意图；

图3为本申请一些实施例提供的一种公交线路1的站点示意图；

图4为本申请一些实施例提供的一种公交线路1与公交线路2经过同一站点进行归一化后形成的归一站点示意图；

图5为本申请一些实施例提供的一种线路级公交运营子网的构建流程示意图；

图6为本申请一些实施例提供的一种针对某一公交线路上的各关键站点进行穿线所形成的一个公交运营子网示意图；

图7为本申请一些实施例提供的一种针对某一公交线路上的各关键站点进行穿线所形成的再一公交运营子网示意图；

图8为本申请一些实施例提供的一种针对某一公交线路上的各关键站点进行穿线所形成的又一公交运营子网示意图；

图9为本申请一些实施例提供的一种线网级公交运营子网的构建流程示意图；

图10为本申请一些实施例提供的一种公交运营方案生成装置的结构示意图；

图11为本申请一些实施例提供的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

为了便于理解本申请实施例，首先以图1中示出的一种可能的系统架构为例说明适用于本申请实施例的公交运营方案生成架构。该公交运营方案生成架构可以应用于市级城市区域，或者可以用于区县等区域。如图1所示，该系统架构可以包括至少一个公交车辆上配置的车载设备(比如车载设备101、车载设备102和车载设备103等，例如车载设备可以为公交刷卡设备或公交车辆内配置的监控设备等)和服务设备200(比如公交运营控制中心)。

其中，车载设备包括但不限于具有数据采集能力的设备，比如车载行车记录仪、车载摄像机、公交刷卡设备或公交车辆内配置的监控设备等设备，车载设备用于采集所在公交车辆在每个停靠站点的上车客流数据和下车客流数据等。

服务设备200具有信息处理以及信息传输的功能，服务设备可以是单个服务器，也可以是服务器集群。比如，服务设备可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云计算、云函数、云存储、云通信、域名服务、安全服务以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

每个车载设备与服务设备200之间可以通过无线网络进行通信连接，比如无线网络可以是无线保真(WIreless-Fidelity，WIFI)网络，或者可以是移动蜂窝网络，还可以是其他可能的网络，本申请实施例对此并不作限定。

示例性地，以某一识别区域内(比如城市或区县等)的某一公交线路为例，对本申请实施例的应用场景进行介绍。该公交线路上运营的任一公交车辆在每个停靠站点都有自己的运营时刻，该公交车辆上配置的车载设备会将采集的每个停靠站点的上下车客流数据、停靠站点、到离站数据(比如到离站时间、运行方向等)等公交客流数据传输给服务设备200。服务设备200在接收到各公交线路上运营的各公交车辆配置的车载设备采集的公交客流数据后，即可根据公交企业的运营需求将各公交客流数据划分为线路级公交客流数据(即线路级公交站点在各设定的统计时段下的上下客流数据、站点间运行时间等)以及线网级公交客流数据(即线网级公交站点在各设定的统计时段下的上下客流数据、站点间运行时间等)，并针对线路级公交客流数据进行分析处理，生成公交企业线路级运营需求的公交运营方案，以及针对线网级公交客流数据进行分析处理，生成公交企业线网级运营需求的公交运营方案。

需要说明的是，上述图1所示的架构仅是一种示例，本申请实施例对此并不做限定。

基于上述描述，图2示例性的示出了本申请实施例提供的一种公交运营方案生成方法的流程，该流程可以由公交运营方案生成装置执行。其中，该公交运营方案生成装置可以是服务器或者也可以是能够支持服务器实现该方法所需的功能的部件(比如芯片或集成电路)等，当然也可以是其它具有实现该方法所需的功能的电子设备，比如公交运营控制中心。

如图2所示，该流程具体包括：

步骤201，基于在各统计时段下识别区域中待调整对象的各站点的上下车客流数据，识别出所述待调整对象在各统计时段下的各关键站点。

本申请实施例中，该待调整对象的各站点可以为线路级公交线路上的各站点，或者可以为线网级各公交线路经归一化后所形成的各归一站点。在识别线路级关键站点或线网级关键站点之前，首先需要确定识别线路级关键站点所需的线路级公交客流数据(即在各统计时段下，各公交线路具有的各站点的上下车客流数据、各相邻站点间的公交运行时间)，以及需要确定识别线网级关键站点所需的线网级公交客流数据(即在各统计时段下，识别区域内各公交线路经过的同一站点进行归一化为一个站点后所形成的各归一站点在各统计时段下具有的上下车客流数据以及在各统计时段下各相邻归一站点间的公交运行时间)。也即是，针对任一公交线路，获取在历史时段内，该公交线路上各站点在各运营时刻的上车客流数据、下车客流数据，那么针对线路级公交客流数据，通过基于在历史时段内公交线路站点维度和时间维度的站点间OD数据和上下车客流数据即可预测出该公交线路上站点间时间维度OD数据和上下车客流数据，比如以某一公交线路在历史10天内的客流数据为例，并以某一统计时段(比如7:00-7:05)为例，统计出在每天内，该公交线路上各站点在7:00-7:05的上车客流数据和下车客流数据，即可将每个站点在10天内处于7:00-7:05下的上车客流数据和下车客流数据分别进行平均处理或加权平均处理，即可计算出每个站点在7:00-7:05下的平均上车客流数据、平均下车客流数据，同时，统计出在每天内，该公交线路上各相邻站点在7:00-7:05的公交运行时间，比如，7:00到7:05由A站到B站运行时间为3分钟，将任一相邻站点在10天内处于7:00-7:05下的公交运行时间进行平均处理或加权平均处理，即可计算出该相邻站点在7:00-7:05下的平均公交运行时间，然后以该公交线路上各站点在各统计时段下的平均上车客流数据、平均下车客流数据(比如7:00到7:05由A站到B站的OD数据以及A站的上下车客流数据和B站的上下车客流数据等)以及各相邻站点间的平均公交运行时间(比如7:00到7:05由A站到B站运行时间为3分钟)进行后续关键站点识别以及公交运营方案生成的计算。针对线网级公交客流数据，将识别区域内不同公交线路经过同一站点进行归一化为一个站点，此外，不同公交线路中距离较近的站点也可以归一化为一个站点，比如50米或50米以下的站点归一化为一个站点，如此所形成的各归一站点的公交客流数据(比如各归一站点的上下车客流数据、各相邻归一站点间的公交运行时间等)即为线网级公交客流数据，比如，以归一化形成的各归一站点中的站点A、站点B为例，站点A与站点B也为相邻站点，在7:05-7:10下由站点A到站点B的公交运行时间，以及在7:05-7:10下站点A的上下车客流数据、站点B的上下车客流数据。或者，比如在一个城市内经纬度球面坐标可以看成平面坐标，以一个基准经纬度如城市外部西南角选取一个点，然后各站点经度和纬度减去这个点的经度和纬度再进行放大消除小数点形成相对坐标，然后利用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的聚类算法)算法进行位置聚类(如按设定的100米为半径按照经纬度的放大倍数进行放大)，将每个聚类点作为一个归一站点，然后每个归一站点内的原始站点在时间维度上的数据如OD、上车和下车人数、站间运行数据等进行合并形成归一站点的数据，其中，客流数据是各原始站点数据累加，相邻站点间运行数据取原始站点间时间最小的作为站间运行时间。其中，需要说明的是，统计时段的间隔可以根据实际需求进行设置，比如间隔可以设置为3分钟(比如7:00-7:03)、5分钟(比如7:00-7:05)、或5分钟以上等。

在识别待调整对象在各统计时段下的各关键站点(比如线路级关键站点或线网级关键站点)时，针对任一统计时段下的任一站点，可以根据该站点在该统计时段下的上下车客流数据，即可确定出该站点在该统计时段下的客流贡献度，如此即可得到各站点在该统计时段下的客流贡献度，并将各站点在该统计时段下的客流贡献度与客流阈值进行比较，即可判断各站点是否可以作为在该统计时段下的初选站点，如此可以从各站点中确定出客流贡献度满足客流阈值的至少一个站点作为初选站点，并通过在该统计时段下各初选站点的总客流贡献度，即可准确地从各初选站点中确定出在该统计时段下的各关键站点。其中，针对在该统计时段下的各初选站点，若该各初选站点在该统计时段下的客流贡献度与待调整对象具有的各站点在该统计时段下的总客流贡献度的比值大于等于第一比值阈值且在该统计时段下的各初选站点的总数量与待调整对象具有的各站点的总数量的比值小于等于第二比值阈值，则可以确定该各初选站点为该统计时段下的各关键站点。如此，通过针对该初选站点进行双重判断，即可更加准确地判断该初选站点是否为该统计时段下的关键站点，判断结果更加贴合实际运营场景，准确度更高。

示例性地，以识别线路级关键站点为例，比如对于某一公交线路，针对在某一统计时段下的该公交线路的各站点中的任一站点(比如，如图3所示的公交线路1中的站点A)，可以根据该站点A在该统计时段下的上下车客流数据，计算出该站点A的上下车客流数据之和SS(即将该站点A在该统计时段下的上车客流数据与下车客流数据进行相加得到SS，该SS也即是该站点A在该统计时段下的客流贡献度)，如此可以计算该公交线路上各站点在该统计时段下的客流贡献度SS，并计算出该公交线路上各站点在该统计时段下的平均客流贡献度V，从该公交线路上的各站点中确定出至少一个在该统计时段下的客流贡献度SS大于等于平均客流贡献度V的站点作为第一初选站点，同时针对至少一个第一初选站点的客流贡献度SS进行平均计算，得到平均客流贡献度Vh。或者，以识别线网级关键站点为例，针对在某一统计时段下的任一归一站点(比如图4所示的公交线路1与公交线路2所经过的同一站点归一化后形成的归一站点C)，其中，图4所示的公交线路1与公交线路2所经过的同一站点归一化后形成的各归一站点还包括归一站点D和归一站点E，可以根据该归一站点C在统计时段下的上下车客流数据，计算出该归一站点C的上下车客流数据之和SS(即将该归一站点C在该统计时段下的上车客流数据与下车客流数据进行相加得到SS，该SS也即是该归一站点C在该统计时段下的客流贡献度)，如此可以计算出各归一站点在该统计时段下的客流贡献度SS，并计算出各归一站点在该统计时段下的平均客流贡献度V，从该各归一站点中确定出至少一个在该统计时段下的客流贡献度SS大于等于平均客流贡献度V的站点作为第一初选站点，同时针对至少一个第一初选站点的客流贡献度SS进行平均计算，得到平均客流贡献度Vh。其中，如果平均客流贡献度Vh是平均客流贡献度V的n倍(比如2倍或2倍以上等)以上，比如以2倍为例，如果平均客流贡献度Vh≥2*平均客流贡献度V，则保留平均客流贡献度Vh，如果平均客流贡献度Vh＜2*平均客流贡献度V，则将平均客流贡献度Vh调整为平均客流贡献度V的2倍，即平均客流贡献度Vh＝2*平均客流贡献度V。然后，从至少一个第一初选站点中选取出在该统计时段下的客流贡献度SS大于等于Vh(即Vh≥2*V)的第一初选站点作为第二初选站点，针对各第二初选站点，确定该各第二初选站点在该统计时段下的总客流贡献度与该公交线路的各站点在该统计时段下的总客流贡献度的比值是否大于等于第一比值阈值(比如30％)且确定各第二初选站点的总数量与该公交线路的各站点的总数量的比值是否小于等于第二比值阈值(比如50％)，如果该各第二初选站点同时满足这两个判断条件(即该各第二初选站点在该统计时段下的总客流贡献度与该公交线路的各站点在该统计时段下的总客流贡献度的比值大于等于0.3且确定各第二初选站点的总数量与该公交线路的各站点的总数量的比值小于等于0.5)，则可以确定该各第二初选站点为在该统计时段下的各关键站点。此外，需要说明的是，如果各第二初选站点的总数量与该公交线路的各站点的总数量的比值大于第二比值阈值，则将各第二初选站点的客流贡献度SS按照从大到小的顺序进行排序，并从排序位于起始位置的第二初选站点开始一个个累加计算直到累加的多个第二初选站点的总数量与该公交线路的各站点的总数量的比值小于等于第二比值阈值，那么就可以将累加的总数量与该公交线路的各站点的总数量的比值小于等于第二比值阈值的多个第二初选站点作为在该统计时段下的关键站点。

步骤202，基于所述各统计时段及所述各关键站点之间的站间运行时间，从所述各关键站点中确定出各公交运营子网。

本申请实施例中，每个公交运营子网中可以包括至少一条具有相同起始站点的公交可运营路径，比如对于公交运营子网1，该公交运营子网1中包括公交可运营路径a和公交可运营路径b，其中，公交可运营路径a为站点1→站点3→站点5→站点7，公交可运营路径b为站点1→站点2→站点5→站点8。其中，识别区域内的公交运营子网可以分为两种方式进行构建，第一种构建方式为：在待调整对象的各站点为线路级公交线路上的各站点时，根据线路级公交线路上的各站点的上下车客流数据进行构建线路级公交运营子网。其中，线路级公交运营子网的构建可以参见图5所示的构建过程。如图5所示，该构建流程具体为：

步骤501，针对任一公交运营子网，确定该公交运营子网的穿线起始站点。

其中，在构建任一公交运营子网(比如构建某一公交线路的某一公交运营子网)时，从未作为穿线起始站点的各关键站点(即公交线路中除已经用于构建公交运营子网的各关键站点之外的其它关键站点)中确定出统计时段最早且站点序号最小的关键站点作为该公交运营子网的穿线起始站点，也即是，穿线起始站点为未作为穿线起始站点的各关键站点中统计时段最早且按公交线路行驶方向位于最前端的。或者，可以针对任一统计时段，从该统计时段下的各关键站点中确定出按公交线路行驶方向位于最前端的关键站点作为穿线起始站点。

步骤502，将所述穿线起始站点作为前一穿线站点，按照第一穿线处理要求确定第i个关键站点是否为穿线站点。

其中，第一穿线处理要求包括第i个关键站点所在的统计时段在时间顺序上晚于前一穿线站点所在的统计时段，且第i个关键站点与前一穿线站点之间的站间运行时间满足设定要求。其中，在判断第i个关键站点与前一穿线站点之间的站间运行时间是否满足设定要求时，可以根据前一穿线站点与第i个关键站点间的站间运行时间，即可确定公交车辆从前一穿线站点到达第i个关键站点时对应的目标统计时段，并判断第i个关键站点所在的统计时段与目标统计时段是否存在时间交集，若存在，则确定第i个关键站点与前一穿线站点之间的站间运行时间满足设定要求。或者，可以根据前一穿线站点与第i个关键站点间的站间运行时间，即可确定公交车辆从前一穿线站点到达第i个关键站点时对应的目标统计时段，并判断第i个关键站点所在的统计时段与目标统计时段之间的时间差值是否小于时间阈值(比如1分钟、2分钟、3分钟或1分钟以下等)，若是，则确定第i个关键站点与前一穿线站点之间的站间运行时间满足设定要求。

步骤503，若所述第i个关键站点为穿线站点，则将所述第i个关键站点作为前一穿线站点继续进行所述第一穿线处理要求的判断，直至不存在满足所述第一穿线处理要求的关键站点，从而形成所述穿线起始站点的公交运营子网。

其中，在第i个关键站点可以作为穿线站点时，将该第i个关键站点与前一穿线站点进行穿线连接，然后将该第i个关键站点作为前一穿线站点继续按照第一穿线处理要求进行判断，确定该第i个关键站点的下一穿线站点，直至不存在满足第一穿线处理要求的关键站点，从而即可形成该穿线起始站点的线路级公交运营子网，比如构建某一公交线路的某一线路级公交运营子网。

示例性地，可以通过穿线法将任一公交线路中的各关键站点利用车辆运行串联起来，比如可以按照统计时段最早和站点序号最小的关键站点(即第一个穿线起始站点)开始穿线，查找后面统计时段晚和顺序号大于该第一个穿线起始站点的关键站点中按照该统计时段两站点间的运行时间内能到达的条件查找可能的关键站点并进行穿线，然后这些可能的关键站点继续上述过程直到找不到符合设定要求的关键站点停止。之后，再从没有被穿线的其它关键站点中找统计时段最早且站点序号最小的关键站点(即第二个穿线起始站点)开始进行穿线，直到所有没有被穿线的关键站点都完成穿线查找为止。例如，如图6所示的针对某一公交线路上的各关键站点进行穿线所形成的一个公交运营子网示意图，基于图6，针对该公交线路，以在7:10-7:15时段下的站点3(该站点3在7:10-7:15时段下为关键站点)作为穿线起始站点为例进行描述，从在7:10-7:15时段下的站点3开始向该公交线路的运营方向上的下游关键站点开始寻找穿线站点，比如向下游找到在7:15-7:20时段下的站点5(该站点5在7:15-7:20时段下为关键站点)和在7:15-7:20时段下的站点7(该站点7在7:15-7:20时段下为关键站点)，其中，站点3在该7:10-7:15的时段内到达站点5的公交运行时间为6分钟(从历史数据中获取不含站停时间)，则可以获知站点3到达站点5的时间范围是7:16-7:21，如此可知该时段7:16-7:21与站点5具有的时段7:15-7:20之间有交集，因此可以认为该时段7:16-7:21与站点5具有的时段7:15-7:20是匹配的，那么可以将在7:10-7:15时段下的站点3与在7:15-7:20时段下的站点5进行直接穿线连接。同时由于站点3在该7:10-7:15的时段内到达站点7的公交运行时间为11分钟(从历史数据中获取不含站停时间)，因此可以获知站点3到达站点7的时间范围是7:21-7:26，如此可知该时段7:21-7:26与站点7具有的时段7:15-7:20之间没有交集，因此可以认为该时段7:21-7:26与站点7具有的时段7:15-7:20是不匹配的，那么不能将站点3与站点7进行穿线连接。而且针对在7:10-7:15时段下的站点3，又可以找到在7:20-7:25时段下的站点5(该站点5在7:20-7:25时段下为关键站点)，并将在7:20-7:25时段下的站点5与在7:10-7:15时段下的站点3进行直接穿线连接。然后，针对在7:15-7:20时段下的站点5，开始向位于该站点5的下游继续寻找穿线站点，从而可以寻找到在7:20-7:25时段下的站点7(该站点7在7:20-7:25时段下为关键站点)，如此可以将在7:20-7:25时段下的站点7与在7:15-7:20时段下的站点5进行直接穿线连接，之后针对在7:20-7:25时段下的站点7，开始向位于该站点7的下游继续寻找穿线站点，可以寻找到在7:25-7:30时段下的站点8(该站点8在7:25-7:30时段下为关键站点)，如此可以将在7:20-7:25时段下的站点7与在7:25-7:30时段下的站点8进行直接穿线连接。以及针对在7:20-7:25时段下的站点5，开始向位于该站点5的下游继续寻找穿线站点，可以找到在7:25-7:30时段下的站点8(该站点8在7:25-7:30时段下为关键站点)，如此可以将在7:20-7:25时段下的站点5与在7:25-7:30时段下的站点8进行直接穿线连接。从而形成针对该公交线路的一个线路级公交运营子网，也即是在7:10-7:15时段下的站点3(即7:10-7:15时段下的站点3作为穿线起始站点)对应的线路级公交运营子网。

然后，再从该公交线路中除上述形成的一个线路级公交运营子网中的各关键站点之外的其它关键站点中确定出新的穿线起始站点，比如，如图7所示的针对某一公交线路上的各关键站点进行穿线所形成的另一个公交运营子网示意图，基于图7，针对该公交线路，以在7:15-7:20时段下的站点2(该站点2在7:15-7:20时段下为关键站点)作为穿线起始站点为例进行描述，从在7:15-7:20时段下的站点2开始向该公交线路的运营方向上的下游关键站点开始寻找穿线站点，比如向下游找到在7:20-7:25时段下的站点3(该站点3在7:20-7:25时段下为关键站点)和在7:20-7:25时段下的站点5(该站点5在7:20-7:25时段下为关键站点)，其中，站点2在该7:15-7:20的时段内到达站点3的公交运行时间为3分钟(从历史数据中获取不含站停时间)，则可以获知站点2到达站点3的时间范围是7:18-7:23，如此可知该时段7:18-7:23与站点3具有的时段7:20-7:25之间有交集，因此可以认为该时段7:18-7:23与站点3具有的时段7:20-7:25是匹配的，那么可以将在7:15-7:20时段下的站点2与在7:20-7:25时段下的站点3进行直接穿线连接。同时由于站点2在该7:15-7:20的时段内到达站点5的公交运行时间为6分钟(从历史数据中获取不含站停时间)，因此可以获知站点2到达站点5的时间范围是7:21-7:26，如此可知该时段7:21-7:26与站点3具有的时段7:20-7:25之间有交集，因此可以认为该时段7:18-7:23与站点3具有的时段7:20-7:25是匹配的，那么可以将在7:15-7:20时段下的站点2与在7:20-7:25时段下的站点5进行直接穿线连接。然后，针对在7:20-7:25时段下的站点3，开始向位于该站点3的下游继续寻找穿线站点，从而可以寻找到在7:25-7:30时段下的站点5(该站点5在7:25-7:30时段下为关键站点)，如此可以将在7:20-7:25时段下的站点3与在7:25-7:30时段下的站点5进行直接穿线连接。以及，针对在7:20-7:25时段下的站点5，开始向位于该站点5的下游继续寻找穿线站点，可以找到在7:25-7:30时段下的站点8(该站点8在7:25-7:30时段下为关键站点)，如此可以将在7:20-7:25时段下的站点5与在7:25-7:30时段下的站点8进行直接穿线连接。从而形成针对该公交线路的另一个线路级公交运营子网，也即是在7:15-7:20时段下的站点2(即7:15-7:20时段下的站点2作为穿线起始站点)对应的线路级公交运营子网。

或者，再从该公交线路中除上述形成的两个线路级公交运营子网中的各关键站点之外的其它关键站点中确定出新的穿线起始站点，比如，如图8所示的针对某一公交线路上的各关键站点进行穿线所形成的又一个公交运营子网示意图，基于图8，针对该公交线路，以在7:10-7:15时段下的站点5(该站点5在7:10-7:15时段下为关键站点)作为穿线起始站点为例进行描述，从在7:10-7:15时段下的站点5开始向该公交线路的运营方向上的下游关键站点开始寻找穿线站点，比如向下游找到在7:15-7:20时段下的站点7(该站点7在7:15-7:20时段下为关键站点)，其中，站点5在该7:10-7:15的时段内到达站点7的公交运行时间为4分钟(从历史数据中获取不含站停时间)，则可以获知站点2到达站点3的时间范围是7:14-7:19，如此可知该时段7:14-7:19与站点7具有的时段7:15-7:20之间有交集，因此可以认为该时段7:14-7:19与站点7具有的时段7:15-7:20是匹配的，那么可以将在7:10-7:15时段下的站点5与在7:15-7:20时段下的站点7进行直接穿线连接。从而形成针对该公交线路的又一个线路级公交运营子网，也即是在7:10-7:15时段下的站点5(即7:10-7:15时段下的站点5作为穿线起始站点)对应的线路级公交运营子网。

此外，第二种构建方式为：在待调整对象的各站点为线网级各公交线路上的各归一站点时，根据各归一站点的上下车客流数据进行构建线网级公交运营子网。其中，线网级公交运营子网的构建可以参见图9所示的构建过程。如图9所示，该构建流程具体为：

步骤901，对所述各关键站点进行聚类分析，将所述识别区域划分为多个子区域。

其中，比如，可以利用DBSCAN算法按照设定的半径(如1公里按照经纬度放大)对各归一站点进行聚类，按照聚类的结果将识别区域分成多个子区域，再将每个子区域的非重要站点(即普通站点)也加入到该子区域中。然后，针对每个子区域进行单独计算和处理，以此可以生成该符合该子区域实际运营状况的公交运营方案。

步骤902，针对任一子区域，通过所述子区域内的各关键站点在各统计时段下的客流贡献度，确定所述子区域的穿线起始站点。

其中，在构建该子区域的任一公交运营子网时，从未作为穿线起始站点的各关键站点(即该子区域中除已经用于构建公交运营子网的各关键站点之外的其它关键站点)中确定出最大的客流贡献度对应的关键站点作为该公交运营子网的穿线起始站点。比如，针对每个子区域，在构建该子区域的第一个公交运营子网时，可以该子区域的各关键站点中确定出最大的客流贡献度对应的关键站点作为该子区域的第一个穿线起始站点。在构建该第一个穿线起始站点的公交运营子网后，即可从该子区域中除用于构建第一个穿线起始站点的公交运营子网的各关键站点之外的其它关键站点中最大的客流贡献度对应的关键站点作为该子区域的第二个穿线起始站点，以此类推，直至作为该子区域的穿线起始站点全部被遍历到。

步骤903，将所述穿线起始站点作为前一穿线站点，按照第二穿线处理要求确定所述子区域中的第j个关键站点是否为穿线站点。

其中，第二穿线处理要求包括从前一穿线站点上车至第j个关键站点下车的下车客流数据最大，或从第j个关键站点上车至前一穿线站点下车的上车客流数据最大。比如，以某一穿线起始站点(比如穿线起始站点A)为例，该穿线起始站点A作为前一穿线站点，并从该穿线起始站点A开始出发，也即是以该穿线起始站点A作为公交车辆出发站点，从位于该穿线起始站点A下游且作为从穿线起始站点A上车的各乘客的目的站点的各关键站点中确定出下车客流数据最大的关键站点作为与该穿线起始站点A直接穿线连接的穿线站点。

步骤904，若所述第j个关键站点为穿线站点，则将所述第j个关键站点作为前一穿线站点，继续进行所述第二穿线处理要求的判断，直至不存在满足所述第二穿线处理要求的关键站点，从而形成所述穿线起始站点的公交运营子网。

其中，在第j个关键站点作为穿线站点时，将该第j个关键站点与前一穿线站点进行穿线连接,然后将该第j个关键站点作为前一穿线站点继续按照第二穿线处理要求进行判断，以此确定该第j个关键站点的下一穿线站点，直至不存在满足第二穿线处理要求的关键站点，从而即可形成该穿线起始站点的线网级公交运营子网，以便为后续生成更为合理的线网级公交运营方案提供支持。

示例性地，针对线网级的公交运营子网进行构建时，比如，针对每个子区域内的各关键站点，在针对该子区域内的各关键站点穿线时按照OD点进行穿线，穿线完成后并不消除以穿线的重要站点而是对重要站点按照穿线所对应的OD客流进行消减后续仍然可以进行穿线，具体算法如下：

针对每个子区域，首先找到该子区域内上下车客流数据最大的关键站点，在满足站间运行时间的前提下进行下游和上游站点寻找，先按照该上下车客流数据最大的关键站点出发的客流找到目的地最多的客流对应的关键站点(比如站点D)穿线，再按照到达该上下车客流数据最大的关键站点的客流最多的出发关键站点(比如站点O)，并由站点O到上下车客流数据最大的关键站点进行穿线，并将找到的两个站点和本站点对应的到达客流数据和出发客流数据消减掉，比如，最大客流站点为站点1，形成站点O→站点1→站点D的穿线连接，假设从站点O上车的乘客人数中的10个是从站点1下车，此时站点O的上车乘客人数需要减去10，站点1的下车乘客人数减去10，假设从站点1上车的乘客人数中的5个是从站点D下车，此时站点1的上车乘客人数需要减去5，站点D的下车乘客人数减去5，如此将站点O、站点1、站点D对应的到达客流数据和出发客流数据消减掉了。同样找客流数据第二多或客流数据第三多等站点最多不超过5个上游或下游站点。再分别找到达站点O客流较多的站点和从站点D出发到达较多的站点，以此类推，每找到站点就把对应OD客流消减掉直到找不到站点了，从而形成一个公交运营子网。然后，把剩余重要站点按照现在的客流数据判断是否满足重要站点条件，如果不满足将该站点剔除掉，然后重复上述过程，直到所有子网都找完。

步骤203，基于所述各公交运营子网，生成所述待调整对象的公交运营方案。

本申请实施例中，针对待调整对象(比如线路级公交线路上的各站点或线网级各公交线路上的各归一站点)对应的任一公交运营子网，即可确定该公交运营子网中包括的各公交可运营路径对应的路径分数，并将路径分数满足分数阈值的至少一个公交可运营路径确定为该公交运营子网具有的关键运营路径。再从该公交运营子网具有的各关键运营路径中选取出k个关键运营路径，并将分别从待调整对象对应的各公交运营子网选取出的k个关键运营路径进行组合，从而即可形成待调整对象对应的多个组合运营路径，其中，每个组合运营路径包括一个或多个关键运营路径。然后，通过每个组合运营路径具有的至少一个关键运营路径中包括的各站点的数量以及所述各站点的上车客流数据，即可确定每个组合运营路径对应的组合分数，并将各组合运营路径对应的组合分数进行比较，确定出最大的组合分数，以及确定出最大的组合分数对应的组合运营路径，如此可以基于最大的组合分数对应的组合运营路径，进行生成待调整对象的公交运营方案。

具体地，在待调整对象的各站点为线路级公交线路上的各站点时，针对任一公交线路，通过从该公交线路对应的各公交运营子网中分别选取k(比如k取0或1或1以上的整数等)个关键运营路径进行组合，从而形成线路级的组合运营路径，并针对确定出的各组合运营路径进行评估，即计算出各组合运营路径的路径分数，以此可确定出满足公交实际运营要求的组合运营路径(即多个组合运营路径中最大的组合分数对应的组合运营路径)进行生成符合该公交线路实际运营状况的公交运营方案。此外，在待调整对象的各站点为线网级各公交线路上的各归一站点时，通过从该子区域对应的各公交运营子网中分别选取k(比如k取0或1或1以上的整数等)个关键运营路径进行组合，从而形成线网级的组合运营路径，并针对确定出的各组合运营路径进行评估，即计算出各组合运营路径的路径分数，以此可确定出满足公交实际运营要求的组合运营路径(即多个组合运营路径中最大的组合分数对应的组合运营路径)进行生成符合该子区域实际运营状况的公交运营方案。

示例性地，针对任一公交运营子网中的每个公交可运营路径，每个公交可运营路径中按照各关键站点间的对应OD分配客流数据并计算每个关键站点的上车客流数据和下车客流数据以及车内客流数据，并根据设定的车辆荷载人数计算满载率，同时通过各关键站点间的运行时间计算总运行时间，最后计算每个公交可运营路径的满载率均方差，也即是每个公交可运营路径的满载率均方差＝((每个关键站点的满载率-设定满载率)的平方和/路径总关键站点数)以及每个公交可运营路径的总运行时间方差＝((总运行时间-设定运行时间)的平方)，并针对每个公交可运营路径，按照每个公交可运营路径的满载率均方差*满载率权重+每个公交可运营路径的总运行时间方差*运行时间权重+识别区域内所有站点的总数量/每个公交可运营路径中包括的各关键站点的总数量*站点数权重，即可计算出每个公交可运营路径的路径评分，路径评分越低说明效果越好，每个公交运营子网最多保留5条路径评分最低的公交可运营路径。

然后，将所有公交运营子网中保留的公交可运营路径按照路径评分从高到低进行汇总排序，并选取排序后的各公交可运营路径中路径评分在中位数下的公交可运营路径进行保留，再将这些保留下来的路径评分在中位数下的公交可运营路径按照原来的公交运营子网进行分组，如此就变成了从每个组中取一个或者不取公交可运营路径进行组合，从而计算出最优的组合运营路径。其中，由于数据量不大，可以采用穷举算法计算每种组合运营路径的得分，最后取得分最高的组合运营路径用于生成待调整对象的公交运营方案。

其中，首先针对每个组合运营路径中包括的各公交可运营路径的满载率均方差进行平均处理，即可得到每个组合运营路径对应的满载率均方差平均值，并保留各组合运营路径对应的满载率均方差平均值中最大的满载率均方差平均值Va，然后用下面的公式计算每个组合运营路径的得分，即：

每个组合运营路径的得分＝(该组合运营路径的上车总客流数/线路上车总客流数据*客流权重+Va/该组合运营路径的满载率方差平均值*满载率权重+线路配车数/该组合运营路径中各公交可运营路径的总数量*车辆数权重+该组合运营路径中包括的各站点的数量/所有站点的总数量*站点覆盖权重)。

此外，为了防止用于生成公交运营方案所需的组合运营路径中包括的关键运营路径中存在满载率低于设定阈值的相邻关键站点，且为了避免所存在的满载率低于设定阈值的相邻关键站点会使得所生成的公交运营方案不够合理，此时会针对存在满载率低于设定阈值的相邻关键站点的关键运营路径进行补充普通站点(也即是在满载率低于设定阈值的相邻关键站点之间补充至少一个普通站点)来调整所生成的公交运营方案，因袭在生成待调整对象的公交运营方案之后，针对最大的组合分数对应的组合运营路径中的任一关键运营路径，若该关键运营路径中任一相邻关键站点间的公交满载率小于设定阈值，则从位于该相邻关键站点之间的各普通站点中确定出至少一个符合设定条件的普通站点作为补充的关键站点，并将至少一个补充的关键站点添加至该关键运营路径中的该相邻关键站点之间，从而即可形成新的关键运营路径。然后，通过该新的关键运营路径，对待调整对象的公交运营方案进行调整，从而使得调整后的公交运营方案更加符合公交企业实际运营需求，并能够最大化地提高公交企业的运营利益。

例如，针对最大的组合分数对应的组合运营路径中的任一关键运营路径，如果该关键运营路径中存在两个相邻关键站点(比如相邻的关键站点A和关键站点B)间满载率较低(比如低于50％)，则寻找该两个相邻的关键站点A和关键站点B之间时间上合适的普通站点或者未被技术方案选择的关键站点组成备选站点集合L，遍历L中所有站点，计算从关键站点A到达当前遍历站点的客流数据和从该当前遍历站点到关键站点B的客流之和，按照由多到少的顺序尝试插入到关键站点A和关键站点B之间，如果插入至少一个站点后的关键站点A和关键站点B之间的满载率达到设定值(比如80％)则不再在关键站点A和关键站点B之间添加站点，如此可以通过基于关键站点A和关键站点B之间添加的各站点，针对生成的公交运营方案进行调整。如果在关键站点A和关键站点B之间将备选站点集合L中的全部站点都添加后，关键站点A和关键站点B之间的满载率仍达不到设定值，则就会放弃在关键站点A和关键站点B之间添加站点。

上述实施例表明，本申请中的技术方案通过更精细粒度的公交客流数据(比如线路级公交客流数据或线网级公交客流数据)针对识别区域内各站点的客流规律进行分析，因此可以准确地识别出属于线路级的关键站点，或者识别出属于线网级的关键站点，那么就可以通过该识别区域内属于线路级的关键站点生成该识别区域内属于线路级的公交运营方案，或者通过该识别区域内属于线网级的关键站点生成该识别区域内属于线网级的公交运营方案，如此可以降低现有公交运营的异常客流，并可以使得公交客流与公交运力的匹配更加贴合实际运营场景，从而可以有效地提高乘客出行效率和降低公交企业运营成本。具体来说，基于在各统计时段下识别区域中待调整对象的各站点(即属于线路级的各站点或属于线网级的各归一站点)的上下车客流数据，即可准确地识别出待调整对象在各统计时段下的各关键站点。然后，基于各统计时段及各关键站点之间的站间运行时间，即可从各关键站点中确定出各公交运营子网，并基于该各公交运营子网，即可更为合理地生成待调整对象的公交运营方案。如此，该技术方案通过更为精细的线路级公交客流数据或线网级公交客流数据，能够最大程度地整合现有公交资源，以此形成更加满足公交企业实际运营需求的线路级公交运营方案或线网级公交运营方案，从而可以有效地提高乘客出行效率和降低公交企业运营成本。

基于相同的技术构思，图10示例性的示出了本申请实施例提供的一种公交运营方案生成装置，该装置可以执行公交运营方案生成方法的流程。其中，该公交运营方案生成装置可以是服务器或者也可以是能够支持服务器实现该方法所需的功能的部件(比如芯片或集成电路)等，当然也可以是其它具有实现该方法所需的功能的电子设备，比如公交运营控制中心。

如图10所示，该装置包括：

识别单元1001，用于基于在各统计时段下识别区域中待调整对象的各站点的上下车客流数据，识别出所述待调整对象在各统计时段下的各关键站点；所述待调整对象的各站点为线路级公交线路上的各站点或者线网级各公交线路经归一化后所形成的各归一站点；

处理单元1002，用于基于所述各统计时段及所述各关键站点之间的站间运行时间，从所述各关键站点中确定出各公交运营子网；任一公交运营子网中包括至少一条具有相同起始站点的公交可运营路径；基于所述各公交运营子网，生成所述待调整对象的公交运营方案。

在一些示例性的实施方式中，所述识别单元1001具体用于：

针对任一统计时段下的任一站点，根据所述站点在所述统计时段下的上下车客流数据，确定所述站点在所述统计时段下的客流贡献度；

从各站点中确定客流贡献度满足客流阈值的至少一个站点作为初选站点；

基于各初选站点的总客流贡献度，从各初选站点中确定出在所述统计时段下的各关键站点。

在一些示例性的实施方式中，所述识别单元1001具体用于：

若所述各初选站点在所述统计时段下的总客流贡献度与所述待调整对象具有的各站点在所述统计时段下的总客流贡献度的比值大于等于第一比值阈值且在所述统计时段下的各初选站点的总数量与所述待调整对象具有的各站点的总数量的比值小于等于第二比值阈值，则确定所述初选站点为所述统计时段下的各关键站点。

在一些示例性的实施方式中，所述待调整对象的各站点为线路级公交线路上的各站点；

所述处理单元1002具体用于：

针对任一公交运营子网，确定该公交运营子网的穿线起始站点；

将所述穿线起始站点作为前一穿线站点，按照第一穿线处理要求确定第i个关键站点是否为穿线站点；所述第一穿线处理要求包括第i个关键站点所在的统计时段在时间顺序上晚于前一穿线站点所在的统计时段，且第i个关键站点与前一穿线站点之间的站间运行时间满足设定要求；

若所述第i个关键站点为穿线站点，则将所述第i个关键站点作为前一穿线站点继续进行所述第一穿线处理要求的判断，直至不存在满足所述第一穿线处理要求的关键站点，从而形成所述穿线起始站点的公交运营子网。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元1002具体用于：

从未作为穿线起始站点的各关键站点中确定出所述穿线起始站点；所述穿线起始站点为未作为穿线起始站点的各关键站点中统计时段最早且按公交线路行驶方向位于最前端的；或，

针对任一统计时段，从所述统计时段的各关键站点中确定出穿线起始站点；所述穿线起始站点为所述统计时段下的各关键站点中按公交线路行驶方向位于最前端的。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元1002具体用于：

根据所述前一穿线站点与所述第i个关键站点间的站间运行时间，确定公交车辆从所述前一穿线站点到达所述第i个关键站点时对应的目标统计时段，并确定所述第i个关键站点所在的统计时段与所述目标统计时段存在时间交集；或，

根据所述前一穿线站点与所述第i个关键站点间的站间运行时间，确定公交车辆从所述前一穿线站点到达所述第i个关键站点时对应的目标统计时段，并确定所述第i个关键站点所在的统计时段与所述目标统计时段之间的时间差值小于时间阈值。

在一些示例性的实施方式中，所述待调整对象的各站点为线网级各公交线路上的各归一站点；

所述处理单元1002具体用于：

对所述各关键站点进行聚类分析，将所述识别区域划分为多个子区域；

针对任一子区域，通过所述子区域内的各关键站点在各统计时段下的客流贡献度，确定所述子区域的穿线起始站点；

将所述穿线起始站点作为前一穿线站点，按照第二穿线处理要求确定所述子区域中的第j个关键站点是否为穿线站点；所述第二穿线处理要求包括从前一穿线站点上车至第j个关键站点下车的下车客流数据最大，或从第j个关键站点上车至前一穿线站点下车的上车客流数据最大；

若所述第j个关键站点为穿线站点，则将所述第j个关键站点作为前一穿线站点，继续进行所述第二穿线处理要求的判断，直至不存在满足所述第二穿线处理要求的关键站点，从而形成所述穿线起始站点的公交运营子网。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元1002具体用于：

针对所述待调整对象对应的任一公交运营子网，确定所述公交运营子网中包括的各公交可运营路径对应的路径分数，并将路径分数满足分数阈值的至少一个公交可运营路径确定为所述公交运营子网具有的关键运营路径；

从所述公交运营子网具有的各关键运营路径中选取k个关键运营路径，并将分别从所述待调整对象对应的各公交运营子网选取的k个关键运营路径进行组合，从而形成所述待调整对象对应的多个组合运营路径；每个组合运营路径包括一个或多个关键运营路径；

通过每个组合运营路径具有的至少一个关键运营路径中包括的各站点的数量以及所述各站点的上车客流数据，确定每个组合运营路径对应的组合分数，并基于所述多个组合运营路径中最大的组合分数对应的组合运营路径，生成所述待调整对象的公交运营方案。

在一些示例性的实施方式中，所述处理单元1002还用于：

在生成所述待调整对象的公交运营方案之后，针对所述最大的组合分数对应的组合运营路径中的任一关键运营路径，若所述关键运营路径中任一相邻关键站点间的公交满载率小于设定阈值，则从位于该相邻关键站点之间的各普通站点中确定出至少一个符合设定条件的普通站点作为补充的关键站点，并将至少一个补充的关键站点添加至所述关键运营路径中的该相邻关键站点之间，从而形成新的关键运营路径；

通过所述新的关键运营路径，对所述待调整对象的公交运营方案进行调整。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种计算设备，如图11所示，包括至少一个处理器1101，以及与至少一个处理器连接的存储器1102，本申请实施例中不限定处理器1101与存储器1102之间的具体连接介质，图11中处理器1101和存储器1102之间通过总线连接为例。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。

在本申请实施例中，存储器1102存储有可被至少一个处理器1101执行的指令，至少一个处理器1101通过执行存储器1102存储的指令，可以执行前述的公交运营方案生成方法中所包括的步骤。

其中，处理器1101是计算设备的控制中心，可以利用各种接口和线路连接计算设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1102内的指令以及调用存储在存储器1102内的数据，从而实现数据处理。可选的，处理器1101可包括一个或多个处理单元，处理器1101可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理下发指令。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1101中。在一些实施例中，处理器1101和存储器1102可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。

处理器1101可以是通用处理器，例如中央处理器(CPU)、数字信号处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合公交运营方案生成方法实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器1102作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器1102可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(Random AccessMemory，RAM)、静态随机访问存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，PROM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、带电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器1102是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本申请实施例中的存储器1102还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算设备执行的计算机程序，当所述程序在所述计算设备上运行时，使得所述计算设备执行上述公交运营方案生成方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。