CN102568199A - 平均乘车距离的确定方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种平均乘车距离的确定方法和装置，涉及智能交通领域，用于解决如何自动确定平均乘车距离的问题。本发明中，获取至少一个时间周期内的乘车打卡记录，每条乘车打卡记录包含一个***以及打卡数据；对获取到的乘车打卡记录进行筛选，筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该时间周期内的每条乘车打卡记录，该时间周期内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。采用本发明，实现了平均乘车距离的自动确定方案。

Description

平均乘车距离的确定方法和装置

技术领域

本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种平均乘车距离的确定方法和装置。

背景技术

公交乘客的乘车距离和起始点流向是城市公共交通线网布设和优化的基本依据，传统的乘车距离的获取基本依靠人工调查的方式，即在乘客上车时向乘客发放调查表格，乘客按照自己的出行情况填写表格，然后在下车时回收表格，根据回收的表格来确定乘车距离。这在实际操作时会由于乘客填写表格的方便性和乘客的配合程度低等原因带来一些困难，从而很难保证调查数据的准确性。

因此有必要实现一种平均乘车距离的自动确定方法，以提高数据计算的精度，进而使决策者能够科学制定运营调度策略，合理调配人车资源。

发明内容

本发明实施例提供一种平均乘车距离的确定方法和装置，用于解决如何自动确定平均乘车距离的问题。

一种平均乘车距离的确定方法，该方法包括：

获取至少一个时间周期内的乘车打卡记录，每条乘车打卡记录包含一个***以及打卡数据；

对获取到的乘车打卡记录进行筛选，筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该时间周期内的每条乘车打卡记录，该时间周期内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；

根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。

一种平均乘车距离的确定装置，该装置包括：

打卡记录获取单元，用于获取至少一个时间周期内的乘车打卡记录，每条乘车打卡记录包含一个***以及打卡数据；

打卡记录筛选单元，用于对获取到的乘车打卡记录进行筛选，筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该时间周期内的每条乘车打卡记录，该时间周期内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；

平均乘车距离确定单元，用于根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。

本方案中，在获取至少一个时间周期内的乘车打卡记录后，对获取到的乘车打卡记录进行筛选，使得筛选后每个时间周期内包含成对出现的乘车打卡记录，即每个时间周期内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该时间周期内的每条乘车打卡记录，该时间周期内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；然后，根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定至少一个时间周期内的平均乘车距离。可见，本发明实现了平均乘车距离的自动确定方案，进而使决策者能够科学制定运营调度策略，合理调配人车资源。

附图说明

图1为本发明实施例提供的方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的装置结构示意图。

具体实施方式

为了实现平均乘车距离的自动确定方案，本发明实施例提供一种平均乘车距离的确定方法，本方法中，在获取至少一个时间周期内的乘车打卡记录后，对获取到的乘车打卡记录进行筛选，使得筛选后每个时间周期内包含成对出现的乘车打卡记录，即对于同一个***，存在该***的两次打卡记录，然后根据筛选后得到的乘车打卡记录确定平均乘车距离。

参见图1，本发明实施例提供的平均乘车距离的确定方法，包括以下步骤：

步骤10：获取至少一个时间周期内的乘车打卡记录，每条乘车打卡记录包含一个***以及打卡数据；

步骤11：对获取到的乘车打卡记录进行筛选，筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该时间周期内的每条乘车打卡记录，该时间周期内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；

步骤12：根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。

步骤11中，对获取到的乘车打卡记录进行筛选，具体实现可以如下：

对于每个时间周期内的每条乘车打卡记录，执行如下操作：

确定在当前乘车打卡记录所在的时间周期内是否存在所包含***相同的其他乘车打卡记录；在确定不存在时，将该条乘车打卡记录删除。

进一步的，为了使得筛选结果更加准确，进而使得平均乘车距离的确定结果更加准确，可以执行如下进一步的乘车打卡记录筛选操作：

上述在确定在当前乘车打卡记录所在的时间周期内存在所包含***相同的其他乘车打卡记录时，可以确定所包含***相同的其他乘车打卡记录是否多于一条，若多于一条，则将包含该***的乘车打卡记录全部删除。

进一步的，为了使得筛选结果更加准确，进而使得平均乘车距离的确定结果更加准确，在完成上述乘车打卡记录的删除操作之后，可以执行如下进一步的乘车打卡记录筛选操作：

对于每个时间周期内的配对的每两条乘车打卡记录，执行如下操作：

将当前两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第一上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第一下车打卡记录；分别在其他各时间周期内查找所包含***与该两条乘车打卡记录所包含***相同的且配对的两条乘车打卡记录，若没有查找到，则不执行任何操作；若查找到，则将查找到的两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第二上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第二下车打卡记录；确定第一上车打卡记录对应的车辆位置与第二上车打卡记录对应的车辆位置之间的距离、以及第一下车打卡记录对应的车辆位置与第二下车打卡记录对应的车辆位置之间的距离是否超过设定距离门限值内，在确定均为否时，将第二上车打卡记录和第二下车打卡记录删除。

具体的，可以按照如下公式一确定第一上车打卡记录对应的车辆位置与第二上车打卡记录对应的车辆位置之间的距离S_上：

公式一：S_上＝arcCos[sinΦ₁sinΦ₂+cosΦ₁cosΦ₂cos(λ₁-λ₂)]×R×1000

其中：Φ₁表示第一上车打卡记录对应的车辆位置的纬度值，Φ₂表示第二上车打卡记录对应的车辆位置的纬度值；λ₁表示第一上车打卡记录对应的车辆位置的经度值；λ₂表示第二上车打卡记录对应的车辆位置的经度值；R为地球半径，单位为公里；

按照如下公式二确定第一下车打卡记录对应的车辆位置与第二下车打卡记录对应的车辆位置之间的距离S_下：

公式二：S_下＝arcCos[sinα₁sinα₂+cosα₁cosα₂cos(β₁-β₂)]×R×1000；

其中：α₁表示第一下车打卡记录对应的车辆位置的纬度值，α₂表示第二下车打卡记录对应的车辆位置的纬度值；β₁表示第一下车打卡记录对应的车辆位置的经度值；β₂表示第二下车打卡记录对应的车辆位置的经度值；R为地球半径，单位为公里。

一条上车打卡记录对应的车辆位置的信息，可以从车辆的GPS装置中读取到，例如，某一条上车打卡记录中包含的线路编号为10、打卡时间为上午10点，则在车辆的GPS装置中读取线路10、上午10点对应的车辆位置信息作为该上车打卡记录对应的车辆位置信息。

步骤12中，根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离，具体实现可以如下：

对于每个时间周期内的每条乘车打卡记录，根据该乘车打卡记录中的打卡数据确定该乘车打卡记录对应的站点编号和线路编号；

根据每个时间周期内的配对的每两条乘车打卡记录对应的站点编号以及对应的线路的平均站距，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。

这里，乘车打卡记录对应的线路编号可以从该乘车打卡记录的打卡数据中读取；乘车打卡记录对应的站点编号可以按照如下方式获取：首先获取该乘车打卡记录对应的车辆位置的信息，然后根据预先设定的车辆位置与站点编号的对应关系，确定该乘车打卡记录对应的车辆位置所对应的站点编号，该站点编号即为该乘车打卡记录对应的站点编号。

具体的，可以按照如下公式三确定所述平均乘车距离L：

公式三： $L=\frac{2\×{\mathrm{\Σ}}_n^1{\mathrm{\Σ}}_{\frac{m_i}{2}}^1(S_{i{j}_b}-S_{{\mathrm{ij}}_a})\×A_{\mathrm{ij}}}{{\mathrm{\Σ}}_n^1{m}_i};$

其中，

表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录中时间较晚的打卡记录对应的站点编号；

表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录中时间较早的打卡记录对应的站点编号；A_ij表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录对应的线路的平均站距；m_i表示第i个时间周期内的乘车打卡记录的数目，n表示时间周期的数目。

公式三的确定方法如下：

假设第一天的乘车打卡记录的总数为m₁，第二天的乘车打卡记录的总数为m₂，第n天的乘车打卡记录的总数为m_n；

则n天的乘车打卡记录之和为m₁+m₂+......+m_n；每天的乘车打卡记录中同一个***都有两次乘车打卡记录，所以分析的标本数为

第一天总的打卡记录数为m₁，假设S_ja为m₁的打卡记录中第j个卡的第一次打卡记录对应的站点序号，S_jb为m₁的打卡记录中第j个卡的第二次打卡记录对应的站点序号，A_j为第j个卡打卡所在线路的平均站距，则第一天的记录中乘车距离的和为

将n天的数据累加起来即为：

$D={\mathrm{\Σ}}_n^1{\mathrm{\Σ}}_{\frac{m_i}{2}}^1(S_{{\mathrm{ij}}_b}-S_{{\mathrm{ij}}_a})\×A_{\mathrm{ij}}$

由于

将C和D代入该式，得出乘客平均距离为：

$L=\frac{2\×{\mathrm{\Σ}}_n^1{\mathrm{\Σ}}_{\frac{m_i}{2}}^1(S_{i{j}_b}-S_{{\mathrm{ij}}_a})\×A_{\mathrm{ij}}}{{\mathrm{\Σ}}_n^1{m}_i}.$

采用公式三确定平均乘车距离时，站点编号需要为数字。并且需要预先设定每个线路的平均站距。

本方法中可以将一天即24小时作为一个时间周期，当然，还可以将任何其他长度的时间段作为一个时间周期，比如一小时、一周等。

本方法中，乘车打卡记录可以是公交车等的乘车打卡记录。

本方法中，乘车打卡记录中的打卡数据可以包括打卡时间、乘客信息、卡类型信息、卡余额信息、乘坐的车辆信息、车辆的线路信息等。卡类型可以是IC卡等。

下面结合具体实施例对本发明进行说明：

实施例一：

有些地面公交由于上车需要打卡而下车无需打卡，从而无法得知乘客的下车地点，但是存在乘客乘车到达目的地点后又乘车从目的地点返回的特点，此特点在早高峰和晚高峰体现的尤其明显，本实施例就通过对一段时间内公交乘车打卡记录的分析，得出具有此特点的数据模型，根据数据模型中的数据计算得出平均乘车距离。

步骤一：获取n天内的乘车打卡记录；

步骤二：对获取到的乘客打卡记录进行筛选；筛选后得到的每天内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该天内的每条乘车打卡记录，该天内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；

具体的：首先，对于每天内的每条乘车打卡记录，确定在该天内是否存在所包含***与该条乘车打卡记录所包含***相同的其他乘车打卡记录；在确定不存在时，将该条乘车打卡记录删除；

然后，对于每天内的配对的每两条乘车打卡记录，执行如下操作：

将当前两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第一上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第一下车打卡记录；分别在其他各时间周期内查找所包含***与该两条乘车打卡记录所包含***相同的且配对的两条乘车打卡记录，若没有查找到，则不执行任何操作；若查找到，则将查找到的两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第二上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第二下车打卡记录；

按照公式一确定第一上车打卡记录对应的车辆位置与第二上车打卡记录对应的车辆位置之间的第一距离；按照公式二确定第一下车打卡记录对应的车辆位置与第二下车打卡记录对应的车辆位置之间的第二距离；确定第一距离和第二距离是否超过设定距离门限值内，在确定为否时，将第二上车打卡记录和第二下车打卡记录删除。例如，设定距离门限值可以为400米。

步骤三：根据筛选后得到的每天内的乘车打卡记录，确定乘客在n天内的平均乘车距离。

具体的，首先，对于每天内的每条乘车打卡记录，根据该乘车打卡记录中的打卡数据确定该乘车打卡记录对应的站点编号和线路编号；

然后，按照公式三确定乘客在n天内的平均乘车距离。

实施例二：

本实施例针对既存在上车需要打卡、下车无需打卡，又存在上车和下车均需要打卡的情况。

步骤一：获取n天内的乘车打卡记录；

步骤二：对获取到的乘客打卡记录进行筛选；筛选后得到的每天内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该天内的每条乘车打卡记录，该天内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；

具体的：首先，对于每天内的每条乘车打卡记录，确定在该天内是否存在所包含***与该条乘车打卡记录所包含***相同的其他乘车打卡记录；在确定不存在时，将该条乘车打卡记录删除；在确定存在时，确定所包含***与该条乘车打卡记录所包含***相同的其他乘车打卡记录是否多于一条，若多于一条，则将该条乘车打卡记录以及所包含***与该条乘车打卡记录所包含***相同的其他乘车打卡记录全部删除；

然后，对于每天内的配对的每两条乘车打卡记录，执行如下操作：

将当前两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第一上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第一下车打卡记录；分别在其他各时间周期内查找所包含***与该两条乘车打卡记录所包含***相同的且配对的两条乘车打卡记录，若没有查找到，则不执行任何操作；若查找到，则将查找到的两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第二上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第二下车打卡记录；

按照公式一确定第一上车打卡记录对应的车辆位置与第二上车打卡记录对应的车辆位置之间的第一距离；按照公式二确定第一下车打卡记录对应的车辆位置与第二下车打卡记录对应的车辆位置之间的第二距离；确定第一距离和第二距离是否超过设定距离门限值内，在确定为否时，将第二上车打卡记录和第二下车打卡记录删除。例如，设定距离门限值可以为400米。

步骤三：根据筛选后得到的每天内的乘车打卡记录，确定乘客在n天内的平均乘车距离。

具体的，首先，对于每天内的每条乘车打卡记录，根据该乘车打卡记录中的打卡数据确定该乘车打卡记录对应的站点编号和线路编号；

然后，按照公式三确定乘客在n天内的平均乘车距离。

采用上述两个实施例，可以科学计算平均乘车距离。传统方法中对于常规公交乘客乘车距离大多采用调查取样的方式，不科学也很难获得比较准确的结果。本发明通过建立具有相同流动规律的数据模型，采用倒推法计算得出平均乘车距离，并可以结合城市公交运行速度等数据得出乘客平均乘车时间，为衡量城市公交服务水平提供依据。

采用上述两个实施例，可以为公交客流OD矩阵推算提供依据。目前国内对公交客流OD矩阵的推算主要有概率论模型、BP神经网络模型、结构化模型、重力模型和最小二乘模型等，其共同点是都需要对客流数据进行部分调查，以验证公交客流符合泊松分布，进而得出OD矩阵。本发明通过分析公交乘客出行特征，计算得出平均乘车距离，以方便形成公交客流OD矩阵。

参见图2，本发明实施例提供一种平均乘车距离的确定装置，该装置包括：

打卡记录获取单元20，用于获取至少一个时间周期内的乘车打卡记录，每条乘车打卡记录包含一个***以及打卡数据；

打卡记录筛选单元21，用于对获取到的乘车打卡记录进行筛选，筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该时间周期内的每条乘车打卡记录，该时间周期内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；

平均乘车距离确定单元22，用于根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。

进一步的，所述打卡记录筛选单元21用于：

对于每个时间周期内的每条乘车打卡记录，确定在该时间周期内是否存在所包含***与该条乘车打卡记录所包含***相同的其他乘车打卡记录；在确定不存在时，将该条乘车打卡记录删除。

进一步的，所述打卡记录筛选单元21还用于：

在确定存在时，确定所包含***与该条乘车打卡记录所包含***相同的其他乘车打卡记录是否多于一条，若多于一条，则将该条乘车打卡记录以及所包含***与该条乘车打卡记录所包含***相同的其他乘车打卡记录全部删除。

进一步的，所述打卡记录筛选单元21还用于：

在删除乘车打卡记录之后，对于每个时间周期内的配对的每两条乘车打卡记录，将该两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第一上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第一下车打卡记录；分别在其他各时间周期内查找所包含***与该两条乘车打卡记录所包含***相同的且配对的两条乘车打卡记录，在查找到时，将查找到的两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第二上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第二下车打卡记录；确定第一上车打卡记录对应的车辆位置与第二上车打卡记录对应的车辆位置之间的距离、以及第一下车打卡记录对应的车辆位置与第二下车打卡记录对应的车辆位置之间的距离是否超过设定距离门限值内，在确定为否时，将第二上车打卡记录和第二下车打卡记录删除。

进一步的，所述打卡记录筛选单元21还用于：按照如下公式确定第一上车打卡记录对应的车辆位置与第二上车打卡记录对应的车辆位置之间的距离S_上：

S_上＝arcCos[sinΦ₁sinΦ₂+cosΦ₁cosΦ₂cos(λ₁-λ₂)]×R×1000

其中：Φ₁表示第一上车打卡记录对应的车辆位置的纬度值，Φ₂表示第二上车打卡记录对应的车辆位置的纬度值；λ₁表示第一上车打卡记录对应的车辆位置的经度值；λ₂表示第二上车打卡记录对应的车辆位置的经度值；R为地球半径，单位为公里；

按照如下公式确定第一下车打卡记录对应的车辆位置与第二下车打卡记录对应的车辆位置之间的距离S_下：

S_下＝arcCos[sinα₁sinα₂+cosα₁cosα₂cos(β₁-β₂)]×R×1000；

其中：α₁表示第一下车打卡记录对应的车辆位置的纬度值，α₂表示第二下车打卡记录对应的车辆位置的纬度值；β₁表示第一下车打卡记录对应的车辆位置的经度值；β₂表示第二下车打卡记录对应的车辆位置的经度值；R为地球半径，单位为公里。

进一步的，所述平均乘车距离确定单元22用于：

对于每个时间周期内的每条乘车打卡记录，根据该条乘车打卡记录中的打卡数据确定该乘车打卡记录对应的站点编号和线路编号；

根据每个时间周期内的配对的每两条乘车打卡记录对应的站点编号以及对应的线路的平均站距，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。

进一步的，所述平均乘车距离确定单元22用于：按照如下公式确定所述平均乘车距离L：

$L=\frac{2\×{\mathrm{\Σ}}_n^1{\mathrm{\Σ}}_{\frac{m_i}{2}}^1(S_{i{j}_b}-S_{{\mathrm{ij}}_a})\×A_{\mathrm{ij}}}{{\mathrm{\Σ}}_n^1{m}_i};$

其中，

表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录中时间较晚的打卡记录对应的站点编号；

表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录中时间较早的打卡记录对应的站点编号；A_ij表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录对应的线路的平均站距；m_i表示第i个时间周期内的乘车打卡记录的数目，n表示时间周期的数目。

进一步的，所述时间周期为24小时。

综上，本发明的有益效果包括：

本发明实施例提供的方案中，在获取至少一个时间周期内的乘车打卡记录后，对获取到的乘车打卡记录进行筛选，使得筛选后每个时间周期内包含成对出现的乘车打卡记录，即每个时间周期内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该时间周期内的每条乘车打卡记录，该时间周期内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；然后，根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。可见，本发明实现了平均乘车距离的自动确定方案，进而使决策者能够科学制定运营调度策略，合理调配人车资源。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、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。

尽管已描述了本发明的优选实施例，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发明范围的所有变更和修改。

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

Claims (16)

1.一种平均乘车距离的确定方法，其特征在于，该方法包括：

获取至少一个时间周期内的乘车打卡记录，每条乘车打卡记录包含一个***以及打卡数据；

对获取到的乘车打卡记录进行筛选，筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该时间周期内的每条乘车打卡记录，该时间周期内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；

根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取到的乘车打卡记录进行筛选，具体包括：

对于每个时间周期内的每条乘车打卡记录，确定在该时间周期内是否存在所包含***相同的其他乘车打卡记录；在确定不存在时，将该条乘车打卡记录删除。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在确定存在时，进一步包括：

确定所包含***相同的其他乘车打卡记录是否多于一条，若多于一条，则将包含该***的乘车打卡记录全部删除。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在删除乘车打卡记录之后，进一步包括：

对于每个时间周期内的配对的每两条乘车打卡记录，将该两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第一上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第一下车打卡记录；分别在其他各时间周期内查找所包含***与该两条乘车打卡记录所包含***相同的且配对的两条乘车打卡记录，在查找到时，将查找到的两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第二上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第二下车打卡记录；确定第一上车打卡记录对应的车辆位置与第二上车打卡记录对应的车辆位置之间的距离、以及第一下车打卡记录对应的车辆位置与第二下车打卡记录对应的车辆位置之间的距离是否超过设定距离门限值内，在确定为否时，将第二上车打卡记录和第二下车打卡记录删除。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，按照如下公式确定第一上车打卡记录对应的车辆位置与第二上车打卡记录对应的车辆位置之间的距离S_上：

S_上＝arcCos[sinΦ₁sinΦ₂+cosΦ₁cosΦ₂cos(λ₁-λ₂)]×R×1000

其中：Φ₁表示第一上车打卡记录对应的车辆位置的纬度值，Φ₂表示第二上车打卡记录对应的车辆位置的纬度值；λ₁表示第一上车打卡记录对应的车辆位置的经度值；λ₂表示第二上车打卡记录对应的车辆位置的经度值；R为地球半径，单位为公里；

按照如下公式确定第一下车打卡记录对应的车辆位置与第二下车打卡记录对应的车辆位置之间的距离S_下：

S_下＝arcCos[sinα₁sinα₂+cosα₁cosα₂cos(β₁-β₂)]×R×1000；

其中：α₁表示第一下车打卡记录对应的车辆位置的纬度值，α₂表示第二下车打卡记录对应的车辆位置的纬度值；β₁表示第一下车打卡记录对应的车辆位置的经度值；β₂表示第二下车打卡记录对应的车辆位置的经度值；R为地球半径，单位为公里。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定乘客在所述至少一个时间周期内的平均乘车距离，具体包括：

对于每个时间周期内的每条乘车打卡记录，根据该条乘车打卡记录中的打卡数据确定该乘车打卡记录对应的站点编号和线路编号；

根据每个时间周期内的配对的每两条乘车打卡记录对应的站点编号以及对应的线路的平均站距，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，按照如下公式确定所述平均乘车距离L：

$L=\frac{2\×{\mathrm{\Σ}}_n^1{\mathrm{\Σ}}_{\frac{m_i}{2}}^1(S_{i{j}_b}-S_{{\mathrm{ij}}_a})\×A_{\mathrm{ij}}}{{\mathrm{\Σ}}_n^1{m}_i};$

其中，

表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录中时间较晚的打卡记录对应的站点编号；

表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录中时间较早的打卡记录对应的站点编号；A_ij表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录对应的线路的平均站距；m_i表示第i个时间周期内的乘车打卡记录的数目，n表示时间周期的数目。

8.如权利要求1-7中任一所述的方法，其特征在于，所述时间周期为24小时。

9.一种平均乘车距离的确定装置，其特征在于，该装置包括：

打卡记录获取单元，用于获取至少一个时间周期内的乘车打卡记录，每条乘车打卡记录包含一个***以及打卡数据；

打卡记录筛选单元，用于对获取到的乘车打卡记录进行筛选，筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录满足以下条件：对于该时间周期内的每条乘车打卡记录，该时间周期内仅存在一条与该条乘车打卡记录配对的其他乘车打卡记录，配对的两条乘车打卡记录所包含的***相同；

平均乘车距离确定单元，用于根据筛选后得到的每个时间周期内的乘车打卡记录，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述打卡记录筛选单元用于：

对于每个时间周期内的每条乘车打卡记录，确定在该时间周期内是否存在所包含***相同的其他乘车打卡记录；在确定不存在时，将该条乘车打卡记录删除。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述打卡记录筛选单元还用于：

在确定存在时，确定所包含***相同的其他乘车打卡记录是否多于一条，若多于一条，则将包含该***的乘车打卡记录全部删除。

12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述打卡记录筛选单元还用于：

在删除乘车打卡记录之后，对于每个时间周期内的配对的每两条乘车打卡记录，将该两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第一上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第一下车打卡记录；分别在其他各时间周期内查找所包含***与该两条乘车打卡记录所包含***相同的且配对的两条乘车打卡记录，在查找到时，将查找到的两条乘车打卡记录中打卡时间较早的一条乘车打卡记录作为第二上车打卡记录，另一条乘车打卡记录作为第二下车打卡记录；确定第一上车打卡记录对应的车辆位置与第二上车打卡记录对应的车辆位置之间的距离、以及第一下车打卡记录对应的车辆位置与第二下车打卡记录对应的车辆位置之间的距离是否超过设定距离门限值内，在确定为否时，将第二上车打卡记录和第二下车打卡记录删除。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述打卡记录筛选单元还用于：按照如下公式确定第一上车打卡记录对应的车辆位置与第二上车打卡记录对应的车辆位置之间的距离S_上：

S_上＝arcCos[sinΦ₁sinΦ₂+cosΦ₁cosΦ₂cos(λ₁-λ₂)]×R×1000

其中：Φ₁表示第一上车打卡记录对应的车辆位置的纬度值，Φ₂表示第二上车打卡记录对应的车辆位置的纬度值；λ₁表示第一上车打卡记录对应的车辆位置的经度值；λ₂表示第二上车打卡记录对应的车辆位置的经度值；R为地球半径，单位为公里；

按照如下公式确定第一下车打卡记录对应的车辆位置与第二下车打卡记录对应的车辆位置之间的距离S_下：

S_下＝arcCos[sinα₁sinα₂+cosα₁cosα₂cos(β₁-β₂)]×R×1000；

其中：α₁表示第一下车打卡记录对应的车辆位置的纬度值，α₂表示第二下车打卡记录对应的车辆位置的纬度值；β₁表示第一下车打卡记录对应的车辆位置的经度值；β₂表示第二下车打卡记录对应的车辆位置的经度值；R为地球半径，单位为公里。

14.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述平均乘车距离确定单元用于：

对于每个时间周期内的每条乘车打卡记录，根据该条乘车打卡记录中的打卡数据确定该乘车打卡记录对应的站点编号和线路编号；

根据每个时间周期内的配对的每两条乘车打卡记录对应的站点编号以及对应的线路的平均站距，确定所述至少一个时间周期内的平均乘车距离。

15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述平均乘车距离确定单元用于：按照如下公式确定所述平均乘车距离L：

$L=\frac{2\×{\mathrm{\Σ}}_n^1{\mathrm{\Σ}}_{\frac{m_i}{2}}^1(S_{i{j}_b}-S_{{\mathrm{ij}}_a})\×A_{\mathrm{ij}}}{{\mathrm{\Σ}}_n^1{m}_i};$

其中，

表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录中时间较晚的打卡记录对应的站点编号；

表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录中时间较早的打卡记录对应的站点编号；A_ij表示第i个时间周期内的第j个配对的两条乘车打卡记录对应的线路的平均站距；m_i表示第i个时间周期内的乘车打卡记录的数目，n表示时间周期的数目。

16.如权利要求9-15中任一所述的装置，其特征在于，所述时间周期为24小时。

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