公交优惠换乘社会接受度评价方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及公共交通技术领域，尤其是涉及一种公交优惠换乘社会接受度评价方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着城市空间的不断拓展，政府降低票价以鼓励公共交通优先发展，公共交通也越来越普及。由于公共交通网络的逐步完善，市民出行距离的增加，公众的出行方式也发生演变，其中公共交通出行中“公交+公交”、“公交+地铁(有轨电车)”的换乘需求正不断增加。在这种趋势下，无论是公交换乘公交，还是公交换乘地铁(有轨电车)或地铁(有轨单车)换乘公交，均影响到公共交通客流量和分担率的进一步提高。

为了提高城市公共交通的运行效率，在乘客的乘车选择行为中尽量减少票价约束，以及让惠于民，降低居民公共交通费用支出，提高公共交通的吸引力，政府通常会推出相应的公交优惠换乘政策。

而在新的公交优惠换乘政策正式执行之前，通常需要对其社会接受度进行评估。目前，一般通过问卷调查的方式对新的公交优惠换乘政策的社会接受度进行评价。

问卷的回收率和有效率需要呈一定比例才能使调查结果具有代表性和价值，但是，通过邮寄出去的问卷，如果调查对象不是自愿自觉，那么问卷的回收率往往不高，导致调查样本数量少，而且由于发放的问卷是采用调查对象自由作答的方式，因此其调查结果的质量往往得不到保证，从而导致对公交优惠换乘政策的社会接受度的评价不准确。

发明内容

为了提高公交优惠换乘政策社会接受度评价的准确度，本申请提供一种公交优惠换乘社会接受度评价方法、装置、设备及介质。

第一方面，本申请提供一种公交优惠换乘社会接受度评价方法，采用如下的技术方案：一种公交优惠换乘社会接受度评价方法，包括：

获取多种乘客刷卡数据；

根据所述多种乘客刷卡数据获取每个乘客的原始个体支出费用；

根据所述多种乘客刷卡数据获取每个乘客的换乘出行链；

获取换乘优惠方案；

分别根据所述换乘优惠方案对每个乘客的换乘出行链进行费用模拟，得到每个乘客的预测个体支出费用；

将所述预测个体支出费用与所述原始个体支出费用进行对比，得到每个乘客的出行成本变化；根据所述每个乘客的出行成本变化确定所述换乘优惠方案的社会接受度。

通过采用上述技术方案，对公共交通刷卡数据进行深入数据挖掘，可以为后续的费用模拟、预测个体支出费用、确定换乘优惠方案的社会接受度提供大量的、客观科学的数据支持，减少人为因素干扰，且成本较低，从而可以提高对公交优惠换乘社会接受度评价的准确度。

可选的，还包括：将所述换乘优惠方案与季节性优惠方案进行叠加，获取组合方案；所述分别根据所述换乘优惠方案对每个乘客的换乘出行链进行费用模拟，得到每个乘客的预测个体支出费用，具体为：

分别根据所述组合方案对每个乘客的换乘出行链进行费用模拟，得到所述每个乘客的预测个体支出费用。

可选的，所述根据所述多种乘客刷卡数据获取每个乘客的换乘出行链，包括：

对所述多种乘客刷卡数据进行数据清洗，生成含有卡号、卡种类型、载具类型、上车时间、下车时间和消费金额的数据表；

对所述数据表中的数据进行聚类分析，获取个体出行链；

根据时间逻辑和换乘逻辑将所述个体出行链合并或打断，得到所述每个乘客的换乘出行链。

可选的，所述根据时间逻辑和换乘逻辑将所述个体出行链合并或打断，包括：

获取所述个体出行链的换乘时间间隔和换乘次数；

若所述换乘时间间隔小于时间阈值且所述换乘次数小于次数阈值，则将相应的所述个体出行链合并；

若所述换乘时间间隔不小于所述时间阈值或者所述换乘次数不小于所述次数阈值，则将相应的所述个体出行链打断。

可选的，所述根据所述每个乘客的出行成本变化确定所述换乘优惠方案的社会接受度，包括：

计算所述出行成本减少的乘客数量占乘客总数量的第一比例；

计算所述出行成本无变化的乘客数量占乘客总数量的第二比例；

计算所述出行成本增加的乘客数量占乘客总数量的第三比例；

根据所述第一比例、所述第二比例和所述第三比例确定所述换乘优惠方案的社会接受度。

第二方面，本申请提供一种公交优惠换乘社会接受度评价装置，采用如下的技术方案：一种公交优惠换乘社会接受度评价装置，包括：

第一获取模块，用于获取多种乘客刷卡数据，根据所述多种乘客刷卡数据获取换乘出行链；第二获取模块，用于获取换乘优惠方案；

费用模拟模块，用于分别根据所述换乘优惠方案对所述换乘出行链进行费用模拟，得到所述换乘出行链的预测个体支出费用；

第三获取模块，用于根据所述多种乘客刷卡数据获取所述换乘出行链的原始个体支出费用；对比模块，用于将所述预测个体支出费用和所述原始个体支出费用进行对比，获取每张乘车卡消费情况的变化；以及，评价模块，用于根据所述每张乘车卡消费情况的变化，评价所述换乘优惠方案的社会接受度。

通过采用上述技术方案，由于国内实施优惠换乘的对象一般为普通IC卡用户，因此对IC卡进行深入数据挖掘，可以为后续的费用模拟、获取预测个体支出费用、确定换乘优惠方案的社会接受度提供大量的、客观科学的数据支持，减少人为因素，且成本较低，从而可以提高对公交优惠换乘社会接受度评价的准确度。

第三方面，本申请提供一种计算机设备，采用如下的技术方案：

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被所述处理器加载并执行上述任一种公交优惠换乘社会接受度评价方法的计算机程序。

通过采用上述技术方案，由于国内实施优惠换乘的对象一般为普通IC卡用户，因此对IC卡进行深入数据挖掘，可以为后续的费用模拟、获取预测个体支出费用、确定换乘优惠方案的社会接受度提供大量的、客观科学的数据支持，减少人为因素，且成本较低，从而可以提高对公交优惠换乘社会接受度评价的准确度。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：

一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述任一种公交优惠换乘社会接受度评价方法的计算机程序。

通过采用上述技术方案，由于国内实施优惠换乘的对象一般为普通IC卡用户，因此对IC卡进行深入数据挖掘，可以为后续的费用模拟、获取预测个体支出费用、确定换乘优惠方案的社会接受度提供大量的、客观科学的数据支持，减少人为因素，且成本较低，从而可以提高对公交优惠换乘社会接受度评价的准确度。

附图说明

图1是本申请实施例提供的公交优惠换乘社会接受度评价方法的流程示意图。

图2是本申请实施例提供的基于居民出行调查的公交出行时耗分布图。

图3是本申请实施例提供的基于刷卡数据分析的换乘时间间隔分布图。

图4是本申请实施例提供的组合方案的社会接受度评价方法的流程示意图。

图5是本申请实施例提供的公交优惠换乘社会接受度评价装置的结构框图。

图6是本申请实施例提供的另一种公交优惠换乘社会接受度评价装置的结构框图。

图7是本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

公共交通工具包括常规公交、城际长途公交、定制公交、地铁和有轨电车等，对应的换乘优惠方案多种多样。本申请以针对常规公交、地铁、轻轨和有轨电车的换乘优惠方案为例，对社会接受度评价方法进行具体说明。

换乘优惠方案的设计需要考虑是否限次、换乘时间间隔、换乘优惠幅度、优惠对象以及覆盖设施等方面，其核心因素是构成换乘优惠规则主体，与换乘特征息息相关，因此，本申请实施例以IC卡持有者为换乘优惠的实施对象，因此需要利用IC卡数据进行深度挖掘，保障换乘优惠方案与实际换乘需求的匹配。

本实施例提供一种公交优惠换乘社会接受度评价方法，如图1所示，该方法的主要流程描述如下(步骤S101～S107)：

步骤S101：获取多种乘客刷卡数据。

本实施例中，多种乘客刷卡数据包括常规公交IC卡刷卡数据、轨道AFC刷卡数据和有轨电车IC卡刷卡数据。目前，乘客通常使用一卡通出行，使用一卡通可以乘坐多种交通工具，因此每个乘客分别只对应一个卡号，该卡号的刷卡数据包括常规公交IC卡刷卡数据、轨道AFC刷卡数据和有轨电车IC卡刷卡数据。

步骤S102：根据多种乘客刷卡数据获取每个乘客的原始个体支出费用。

本实施例中，每张乘车卡均有乘客刷卡的消费金额、剩余金额和充值金额等，根据剩余金额和充值金额可以获取乘客的原始个体支出费用，原始个体支出费用可以为最近年度的总支出费用即原始年度支出费用，而原始年度支出费用可以直接根据最近一年内的总消费金额得到。

另外，每一条刷卡记录都包括卡种类型和消费金额，根据种类信息获得对应的折扣信息，再结合对应的消费金额，得到每次刷卡的政府补贴费用，例如：某次刷卡的消费金额为8元，折扣信息为8折，则乘车应付费用为10元，政府补贴费用为2元。将乘车卡最近一年内的政府补贴费用相加，可以获取年度预测政府补贴费用。

步骤S103：根据多种乘客刷卡数据获取每个乘客的换乘出行链。

对获取的多种乘客刷卡数据进行数据清洗，即筛选数据和统一字段，生成含有卡号、卡种类型、载具类型、上车时间、下车时间和消费金额的数据表。其中，卡种类型包括但不限于市民卡、月票卡、高龄卡和爱心卡。

具体的，筛选数据的作用为剔除灰数据和坏数据，即筛除不符合个体出行规律逻辑的乘客刷卡数据。例如：当天刷卡进站，隔天刷卡出站；只有进站刷卡数据，没有出站刷卡数据；只有出站刷卡数据，没有进站刷卡数据；上车的地点与下车的地点距离远，但是上车与下车之间的刷卡间隔时间短；上车的地点与下车的地点距离近，但是上车与下车之间的刷卡间隔时间长等情况。

由于乘客刷卡数据的规格不统一会影响计算机设备的运行速度，因此，为了不影响计算机设备的运行速度，将上述三种刷卡数据统一规格，进行标准化，具体的，将对常规公交、地铁和有轨电车三种不同来源的数据统一并简化为以下字段：

卡号 VARCHAR2(50)；

消费日期 VARCHAR2(50)；

消费时间 VARCHAR2(50)；

数据类型 VARCHAR2(50)；

消费金额 NUMBER(8,2)；

载具类型 CHAR(1)。

利用常规统计方法，按照卡号对数据清洗后的乘客刷卡数据进行统计，获取包括卡号、卡种类型、载具类型、上车时间、下车时间和消费金额的数据表。其中进行统计的主要指标包括刷卡总规模、刷卡频次(分系统、分人群)、换乘客流规模、换乘客流结构、换乘客流频次和换乘链时长等。

然后对数据表中的数据进行聚类分析，获取个体出行链。其中聚类分析的具体方法为根据乘客的多种刷卡数据中的卡号做group by操作，group by采用现有技术，在此不再具体描述。

当获取个体出行链之后，根据时间逻辑和换乘逻辑将个体出行链合并或打断，获取换乘出行链。

具体的，时间逻辑对应的是换乘时间间隔，换乘逻辑对应的是换乘次数。

例如某乘客的个体出行链为：07：30(公交A站)→07：55(公交B站)；08：05(地铁C站)→08：46(地铁D站)；17：37(公交E站)→17：59(公交E站)；18：12(公交F站)→19：01(公交G站)。

获取个体出行链的换乘时间间隔和换乘次数，其中换乘时间间隔指的是相邻两个行程之间的时间差，该个体出行链内的第一个换乘时间间隔为公交B站与地铁C站的刷卡时间差；换乘次数指的是该乘客一天之内换乘的次数，该个体出行链的换乘次数为3次。

若换乘时间间隔小于时间阈值且换乘次数小于次数阈值，则将相应的个体出行链合并；若换乘时间间隔不小于时间阈值或者换乘次数不小于次数阈值，则将相应的个体出行链打断。通过合并或打断的个体出行链得到一组包含N个卡号的数据集合，按照卡号将数据集合记录归并，得到每个乘客即每张乘车卡的换乘出行链。

需要说明的是，由于上述对个体出行链的合并、打断的操作，因此，每个乘客的换乘出行链可以是一条，也可以是多条。地铁、轻轨等轨道交通对应的轨道AFC刷卡数据记录的是乘客刷卡进站和刷卡出站的时间，但是进站与上车的时间间隔以及下车与出站的时间间隔较小，可以忽略不计。

步骤S104：获取换乘优惠方案。

本实施例中，根据乘客的换乘时间间隔制定的换乘优惠方案如下：

(1)常规公交内部换乘：本次刷卡与前次刷卡间隔90分钟内，本次刷卡享受换乘优惠；

(2)常规公交与有轨电车相互换乘：本次刷卡与前次刷卡间隔90分钟内，本次刷卡享受换乘优惠；

(3)常规公交换乘轨道交通：轨道交通进站刷卡与前次常规公交刷卡间隔90分钟内，轨道交通出站时享受换乘优惠；

(4)轨道交通换乘常规公交：常规公交刷卡与前次轨道交通出站刷卡间隔90分钟内，常规公交刷卡时享受换乘优惠；

(5)有轨电车换乘轨道交通：轨道交通进站刷卡与前次有轨电车刷卡间隔90分钟内，轨道交通出站时享受换乘优惠；

(6)轨道交通换乘有轨电车：有轨电车刷卡与前次轨道交通出站刷卡间隔90分钟内，有轨电车刷卡时享受换乘优惠；

(7)有轨电车内部换乘：本次刷卡与前次刷卡间隔90分钟内，本次刷卡享受换乘优惠；

(8)轨道交通内部换乘：轨道交通站内换乘或连续两次轨道交通刷卡不享受换乘优惠。

根据乘客的换乘次数制定的换乘优惠方案如下：

(1)预设时间段内不限次数；

(2)限制换乘一次，超过优惠额度打折；

(3)限制换乘三次。

根据国内外的经验借鉴和实际的公共交通情况，在上述根据乘客的换乘时间间隔制定的八种换乘优惠方案和根据乘客的换乘次数制定的三种换乘优惠方案的基础上制定的新的换乘优惠方案如下：

方案一：换乘基础票价减2元。即换乘基础票价不高于2元的，免费；换乘基础票价高于2元的，基础票价先减2元，支付票价再享受对应卡种刷卡优惠。

实施效果举例：换乘社区巴士、2元一票制线路、有轨电车、2元的轨道交通出行可以免费。

方案二：换乘基础票价减1元。即换乘基础票价不高于1元的，免费；换乘基础票价高于1元的，基础票价先减1元，支付票价再享受对应卡种刷卡优惠。

实施效果举例：换乘社区巴士可以免费。

方案三：换乘实际支付额减1.2元。换乘刷卡折扣后不高于1.2元，免费；换乘刷卡折扣后高于1.2元，定额优惠1.2元。

实施效果举例：换乘2元一票制的线路可以免费。

方案四：换乘公交减2元，换乘地铁减1元。当乘客乘坐公共交通后换乘公交或有轨电车时，换乘基础票价减去2元；当换乘地铁时，换乘基础票价减去1元，然后按刷卡折扣计费。

实施效果举例：换乘社区巴士、2元一票制线路、有轨电车出行可以免费。

以方案一为例，其具体的换乘优惠方法见表1。

表1

表1中，公交指的是常规公交，轨交指的是地铁、轻轨，有轨指的是有轨电车；*discount为卡片原优惠折扣。其中，符合轨道交通多乘多惠条件的，可享受多乘多惠折扣。

如图2所示，根据2018年某市居民出行调查结果，约0.5％的全方式出行在90分钟以上，约2.2％的公共交通出行在90分钟以上，所以将时间阈值设置为90分钟。

如图3所示，进一步的，根据2018年公交刷卡数据，假设最大可能出现的换乘时间为最大单趟耗时，即130分钟，分别计算八种不同换乘方式的换乘时间间隔分布(不含轨道换乘轨道)。得出换乘时间在30分钟以内的约55.36％，换乘时间在30-60分钟的约23.55％，换乘时间在60-90分钟的约12.63％，换乘时间在90分钟以上的约8.46％。综合考虑，本申请将换乘时间间隔设定为90分钟。

步骤S105：分别根据换乘优惠方案对每个乘客的换乘出行链进行费用模拟，得到每个乘客的预测个体支出费用。

本实施例中，在制定的换乘优惠方案的基础上，对换乘出行链进行费用模拟，获取换乘出行链的预测个体支出费用。

例如，某乘客持市民卡于7:00乘坐1路公交(票价2元)，于8:30乘坐2路公交(票价2元)，于9:00乘坐3路公交(票价2元)，于10:31乘坐4路公交(票价2元)，于11:00乘坐快线11号公交(票价3元)。

该次出行中，该乘客于7:00支付金额1.2元(2元×0.6)，于8:30支付0元(与上次刷卡间隔90分钟，享受优惠)，于9:00支付0元(与上次刷卡间隔30分钟，享受优惠)，于10：31支付1.2元(与上次刷卡间隔91分钟，不享受换乘优惠)，于11:00支付0.6元(基础票价减2元，剩余计算原折扣(3元-2元)×0.6)，将上述金额相加，获取该次出行的预测个体支出费用为3元。

以此类推，对该乘客最近一年内的所有换乘出行链均进行费用模拟，最后再求和，得到该乘客采用待评价的换乘优惠方案的预测的年度支出费用。

步骤S106：将预测个体支出费用与原始个体支出费用进行对比，得到每个乘客的出行成本变化。

本实施例中，分别将每张乘车卡的预测年度支出费用与原始年度支出费用进行对比，获取每个乘客的出行成本变化，本实施例以年度支出费用的变化作为出行成本变化。

步骤S107：根据每个乘客的出行成本变化确定换乘优惠方案的社会接受度。

相比于原始年度支出费用，若预测年度支出费用不降低，则判定该乘车卡的持有者不容易接受；若预测年度支出费用降低，则判定该乘车卡的持有者容易接受。

相应的，计算预测年度支出费用减少的乘客数量占乘客总数量的第一比例；计算预测年度支出费用无变化的乘客数量占乘客总数量的第二比例；计算预测年度支出费用增加的乘客数量占乘客总数量的第三比例；根据第一比例、第二比例和第三比例评价换乘优惠方案的社会接受度。

另外，可以根据换乘优惠方案的社会接受度和年度预测政府补贴费用选取执行哪种换乘优惠方案。

进一步地，将换乘优惠方案与季节性优惠方案进行叠加，获取组合方案，将组合方案作为新的换乘优惠方案。如图4所示的组合方案的社会接受度评价方法的流程示意图，图4中的政策方案1和政策方案2，一个是换乘优惠方案，另一个是季节性优惠方案，将两个政策方案组合之后对每个乘客的换乘出行链进行费用模拟，预测组合方案实施后的个体支出费用，进而对组合方案的社会接受度进行评价。

例如，季节性优惠方案可以是空调车季节性降价政策，即在3月、4月、5月、10月和11月实行常规公交车春秋季票价优惠，而其它月份取消空调车季节性降价政策。

为了更好地实施以上方法，本申请实施例还提供了一种公交优惠换乘社会接受度评价装置，该装置具体可以集成在计算机设备中，例如终端或服务器等设备中，该终端可以包括但不限于手机、平板电脑或台式电脑等设备。

图5为本申请实施例提供的一种公交优惠换乘社会接受度评价装置的结构框图，如图5所示，该装置主要包括：

第一获取模块201，用于获取多种乘客刷卡数据；

第二获取模块202，用于根据多种乘客刷卡数据获取每个乘客的原始个体支出费用；

第三获取模块203，用于根据多种乘客刷卡数据获取每个乘客的换乘出行链；

第四获取模块204，用于获取换乘优惠方案；

费用模拟模块205，用于分别根据换乘优惠方案对每个乘客的换乘出行链进行费用模拟，得到每个乘客的预测个体支出费用；

对比模块206，用于将预测个体支出费用与原始个体支出费用进行对比，得到每个乘客的出行成本变化；以及，确定模块207，用于根据每个乘客的出行成本变化确定换乘优惠方案的社会接受度。

作为本实施例的一种可选实施方式，如图6所示，该装置还包括叠加模块208，用于将换乘优惠方案与季节性优惠方案进行叠加，获取组合方案；费用模拟模块205，具体用于分别根据组合方案对每个乘客的换乘出行链进行费用模拟，得到每个乘客的预测个体支出费用。

作为本实施例的一种可选实施方式，第三获取模块203，具体用于对多种乘客刷卡数据进行数据清洗，生成含有卡号、卡种类型、载具类型、上车时间、下车时间和消费金额的数据表；对数据表中的数据进行聚类分析，获取个体出行链；根据时间逻辑和换乘逻辑将个体出行链合并或打断，得到每个乘客的换乘出行链。

作为本实施例的一种可选实施方式，第三获取模块203，还具体用于获取个体出行链的换乘时间间隔和换乘次数；若换乘时间间隔小于时间阈值且换乘次数小于次数阈值，则将相应的个体出行链合并；若换乘时间间隔不小于时间阈值或者换乘次数不小于次数阈值，则将相应的个体出行链打断。

作为本实施例的一种可选实施方式，确定模块207，具体用于计算出行成本减少的乘客数量占乘客总数量的第一比例；计算出行成本无变化的乘客数量占乘客总数量的第二比例；计算出行成本增加的乘客数量占乘客总数量的第三比例；根据第一比例、第二比例和第三比例确定换乘优惠方案的社会接受度。

上述实施例提供的方法中的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的公交优惠换乘社会接受度评价装置，通过前述对公交优惠换乘社会接受度评价方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中的公交优惠换乘社会接受度评价装置的实施方法，为了说明书的简洁，在此不再详述。

为了更好地执行上述方法的程序，本申请实施例还提供一种计算机设备，如图7所示，计算机设备300包括存储器301和处理器302。

计算机设备300可以以各种形式来实施，包括手机、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑和台式计算机等设备。

其中，存储器301可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器301可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如对初始换乘链数据进行聚类分析等)以及用于实现上述实施例提供的公交优惠换乘社会接受度评价方法的指令等；存储数据区可存储上述实施例提供的公交优惠换乘社会接受度评价方法中涉及到的数据等。

处理器302可以包括一个或者多个处理核心。处理器302通过运行或执行存储在存储器301内的指令、程序、代码集或指令集，调用存储在存储器301内的数据，执行本申请的各种功能和处理数据。处理器302可以为特定用途集成电路(Application SpecificIntegratedCircuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(ProgrammableLogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器和微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器302功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。该计算机可读存储介质存储有能够被处理器加载并执行上述实施例的公交优惠换乘社会接受度评价方法的计算机程序。

本申请具体实施例仅仅是对本申请的解释，其并不是对本申请的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。