论文部分内容阅读
针对传统基于时刻表的公交换乘算法无法顾及到行程时间不确定性因素，而已有的基于路网的可靠最短路径算法又无法适用于公交换乘的问题，提出一种行程时间不确定条件下的大规模多模态可靠公交换乘算法。一方面，考虑公交、地铁和步行三种交通模式，在对历史数据处理和分析的基础上，建立一个考虑时变的多模态可靠时空网络模型；另一方面，根据公共交通自身的特殊性，设计实现一种高效的可靠最优路径搜索方法，提供最优可靠换乘方案，解决大规模多模态条件下公交换乘求解困难问题。最后以深圳市为例，在对大量公交历史轨迹数据分析的基础上构建大规模多模态可靠时空网络模型，验证了本文提出算法的可靠性和高效性。