一种基于机器学习的公交干线网生成方法

本发明涉及一种基于机器学习的公交干线网生成方法，包括：S1、采集选定范围中影响公交线网结构的空间异质性的动静态数据；S2、将公交线网覆盖区域栅格化，并将S1采集的数据整合至栅格层面；S3、将公交线网结构现状的数据和栅格属性数据作为输入层，利用多层卷积神经网络模型，将相邻栅格间联系强度、中长距离栅格间联系强度作为因变量，建立机器学习模型；S4、利用选定范围已有的公交数据训练机器学习模型，生成公交干线网。与现有技术相比，本发明在学习现有公交线网连接规则基础上，依托所学的指标要素，重新生成公交干线网络适用于不同类型城市，对于城市公交线网重构、分层公交网络规划、干线线路优化调整等具备较强的指导意义。
同济大学
吴娇蓉 | 王宇沁 | 谢金宏 | 刘梦瑶