通过临海市民卡系统实时采集乘客刷卡记录，可得到市民乘车线路号、年龄、乘车时间等数据。基于市民卡系统刷卡数据，通过分析不同时间段，不同年龄段市民乘车出行情况，结合单班次车辆容量数据，可设计出公交线路动态发车频率模型，从而实现自动生成各线路分时段的发车频率建议，降低人工调度成本。同时可向网约车平台提供高需求时段的运力缺口数据。
1.数据收集：公交线路动态发车频率模型是基于市民卡系统的脱敏数据（包括线路号、乘车时间、年龄段等）。 2.数据运算：通过核心运算公式：F=(m/n)×α，可计算得到动态发车频率。公式中，F为动态发车频率，代表经计算所得的线路i在时段t的最佳发车频率；m为乘车总人数，代表线路i在时段t的总客流量，n为该线路公交车单辆车的座位数。 α为弹性调节系数，根据线路i在时段t的60岁及以上老年乘客占比p进行弹性调节，p=d/m，d为60岁及以上老年乘客人数。调节规则为：p＞40%时，α设为1.5；30%≤p≤40%时，α设为1.3；p＜30%时，α设为1.2。 3.数据分析：例如样例数据结构中的动态发车频率F值为3.80，则证明2025年5月1日6:30-7:30这一时间段内，205线路公交车最佳发车频率为3.80，综合考虑当日的时间节点（节假日期间）、异常处理（如应对突发客流）和资源约束（总班次上限）等原因，为达到需求匹配与成本平衡，建议发车4个班次。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
日期 |
-- | -- |
乘坐时间段t |
-- | -- |
公交线路号i |
-- | -- |
乘车总人数m |
-- | -- |
单辆车座位数n |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 日期 | 2025年5月1日,2025年5月1日 |
| 乘坐时间段t | 6:30-7:30,7:30-8:30 |
| 公交线路号i | 205,205 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/6313968