本發明涉及數據處理，具體是涉及一種基于公共交通的信息數據共享方法、系統及存儲介質。

背景技術：

1、公共交通泛指所有向大眾開放，提供運輸服務的交通方式，由通路、交通工具、站點設施等物理要素構成。廣義而言，公共運輸包括民航、鐵路、公路、水運等交通方式，狹義的公共交通是指城市范圍內定線運營的公共汽車及軌道交通、渡輪、索道等交通方式。

2、公共交通的信息數據在共享后，沒有對公共交通的信息數據進行詳細的分析，因為不同時段的出行趨勢可能會不同，所以在出行高峰時公共交通可能無法滿足用戶的出行需求，進而延長用戶的出行時間。

技術實現思路

1、為解決上述技術問題，提供一種基于公共交通的信息數據共享方法、系統及存儲介質，本技術方案解決了上述背景技術中提出的公共交通的信息數據在共享后，沒有對公共交通的信息數據進行詳細的分析，因為不同時段的出行趨勢可能會不同，所以在出行高峰時公共交通可能無法滿足用戶的出行需求，進而延長用戶的出行時間的問題。

2、為達到以上目的，本發明采用的技術方案為：

3、一種基于公共交通的信息數據共享方法，包括：

4、獲取公共交通的歷史信息數據；

5、基于數據分析終端，對公共交通的歷史信息數據進行分析處理，確定出行高峰站點位置；

6、基于數據分析終端，對出行高峰站點位置進行分析處理，確定站點公共交通工具的發車調整時間。

7、優選的，所述基于數據分析終端，對公共交通的歷史信息數據進行分析處理，確定出行高峰站點位置具體包括如下步驟：

8、基于數據分析終端，對公共交通的歷史信息數據進行數據提取處理，獲取公共交通的每個站點的歷史扣費次數；

9、數據分析終端以日期為特征對公共交通的每個站點的歷史扣費次數進行分類處理，獲取每個站點的每日歷史扣費次數；

10、數據分析終端以小時為特征對每個站點的每日歷史扣費次數進行二次分類處理，獲取每個站點的小時歷史扣費次數；

11、基于數據分析終端，對每個站點的小時歷史扣費次數進行分析處理，確定出行高峰站點位置。

12、優選的，所述基于數據分析終端，對每個站點的小時歷史扣費次數進行分析處理，確定出行高峰站點位置具體包括如下步驟：

13、基于數據分析終端，對每個站點的小時歷史扣費次數和設定扣費次數閾值進行對比判斷處理；

14、若每個站點的小時歷史扣費次數大于或等于設定扣費次數閾值，數據分析終端將小時歷史扣費次數大于或等于設定扣費次數閾值對應的站點位置設置為出行高峰站點位置；

15、若每個站點的小時歷史扣費次數小于設定扣費次數閾值，該站點為正常出行站點。

16、優選的，所述基于數據分析終端，對出行高峰站點位置進行分析處理，確定站點公共交通工具的發車調整時間具體包括如下步驟：

17、基于數據分析終端，對出行高峰站點位置進行分析處理，獲取到達出行高峰站點的距離；

18、基于數據分析終端，對到達出行高峰站點的距離進行分析處理，確定公共交通工具到達出行高峰站點的時間；

19、基于數據分析終端，對公共交通工具到達出行高峰站點的時間進行分析處理，確定站點公共交通工具的發車調整時間。

20、優選的，所述基于數據分析終端，對出行高峰站點位置進行分析處理，獲取到達出行高峰站點的距離具體包括如下步驟：

21、基于數據分析終端，對數據庫系統進行數據讀取處理，獲取公共交通的行駛路線圖；

22、基于數據分析終端，以出行高峰站點位置為特征對公共交通的行駛路線圖進行特征提取處理，確定出行高峰站點的始發站位置；

23、基于數據分析終端，對出行高峰站點的始發站位置和出行高峰站點位置進行路程計算處理，獲取到達出行高峰站點的距離。

24、優選的，所述基于數據分析終端，對到達出行高峰站點的距離進行分析處理，確定公共交通工具到達出行高峰站點的時間具體包括如下步驟：

25、基于數據分析終端，對數據庫系統進行數據提取處理，獲取公共交通工具的標準行駛速度和站點停靠時長；

26、基于數據分析終端，以出行高峰站點的始發站位置和出行高峰站點位置為特征對公共交通的行駛路線圖進行站點數量分析，確定停靠站點數量；

27、基于數據分析終端，對站點停靠時長、停靠站點數量、公共交通工具的標準行駛速度和到達出行高峰站點的距離進行計算處理，確定公共交通工具到達出行高峰站點的時間；

28、其中，所述確定公共交通工具到達出行高峰站點的時間的具體計算公式為：

29、；

30、式中，為公共交通工具到達出行高峰站點的時間；為到達出行高峰站點的距離；為公共交通工具的標準行駛速度；為停靠站點數量；為站點停靠時長。

31、優選的，所述基于數據分析終端，對公共交通工具到達出行高峰站點的時間進行分析處理，確定站點公共交通工具的發車調整時間具體包括如下步驟：

32、基于數據分析終端，對數據庫系統進行數據讀取處理，獲取出行高峰站點的小時公共交通工具的通過次數和公共交通工具的座位數量；

33、基于數據分析終端，對出行高峰站點的小時歷史扣費次數和公共交通工具的座位數量進行計算處理，獲取公共交通工具的實際通過數量；

34、基于數據分析終端，對公共交通工具的實際通過數量和公共交通工具到達出行高峰站點的時間進行分析處理，確定站點公共交通工具的發車調整時間。

35、優選的，所述基于數據分析終端，對公共交通工具的實際通過數量和公共交通工具到達出行高峰站點的時間進行分析處理，確定站點公共交通工具的發車調整時間具體包括如下步驟：

36、基于數據分析終端，對數據庫系統進行數據讀取處理，獲取出行高峰站點的原始發車間隔時間；

37、基于數據分析終端，對公共交通工具的實際通過數量和出行高峰站點的小時公共交通工具的通過次數進行計算處理，獲取公共交通工具的補償數量；

38、基于數據分析終端，對公共交通工具的補償數量、出行高峰站點的原始發車間隔時間和公共交通工具到達出行高峰站點的時間進行時間分析處理，確定站點公共交通工具的發車調整時間。

39、進一步的，提出一種基于公共交通的信息數據共享系統，用于實現如上述的一種基于公共交通的信息數據共享方法，包括：

40、數據分析終端，所述數據分析終端用于控制各個模塊對公共交通的歷史信息數據進行歷史扣費次數分析、確定出行高峰站點位置、計算公共交通工具的補償數量，確定站點公共交通工具的發車調整時間；

41、數據庫系統，所述數據庫系統用于存儲公共交通的歷史信息數據、公共交通工具的標準行駛速度、站點停靠時長、公共交通的行駛路線圖、出行高峰站點的小時公共交通工具的通過次數、公共交通工具的座位數量和出行高峰站點的原始發車間隔時間；

42、數據分類模塊，所述數據分類模塊用于對公共交通的歷史信息數據進行分類處理，獲取每個站點的小時歷史扣費次數；

43、出行高峰站點確定模塊，所述出行高峰站點確定模塊用于對每個站點的小時歷史扣費次數和設定扣費次數閾值進行對比判斷處理，確定出行高峰站點位置；

44、數據計算模塊，所述數據計算模塊用于對出行高峰站點的始發站位置和出行高峰站點位置進行路程計算處理，獲取到達出行高峰站點的距離，所述數據計算模塊用于對站點停靠時長、停靠站點數量、公共交通工具的標準行駛速度和到達出行高峰站點的距離進行計算處理，確定公共交通工具到達出行高峰站點的時間；

45、發車時間調整模塊，所述發車時間調整模塊用于對公共交通工具的補償數量、出行高峰站點的原始發車間隔時間和公共交通工具到達出行高峰站點的時間進行時間分析處理，確定站點公共交通工具的發車調整時間。

46、再進一步的，提出一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被調用運行時執行如上述的一種基于公共交通的信息數據共享方法。

47、與現有技術相比，本發明提供了一種基于公共交通的信息數據共享方法、系統及存儲介質，具備以下有益效果：

48、本發明先是對公共交通的歷史信息數據中的每個站點的歷史扣費次數進行判斷，當某個站點在一小時內的扣費次數達到標準，則該站點為出行高峰站點，然后，再對出行高峰站點進行公共交通工具通過次數進行分析，確定出行高峰站點的公共交通工具的補償數量，最后，對公共交通工具的補償數量和出行高峰站點的原始發車間隔時間和公共交通工具到達出行高峰站點的時間進行分析，確定站點公共交通工具的發車調整時間，上述方式能夠使出行高峰的人群都能擁有座位的同時還能夠縮短出行時間，使出行人群能夠按時到達指定區域。