一种面向城市综合交通网的组合出行路径搜索方法及系统与流程

1.本发明涉及城市智慧交通领域，该领域是新一代信息技术在城市交通规划、建设和治理中的具体应用，尤其涉及一种面向城市综合交通网的组合出行路径搜索方法及系统。


背景技术：

2.2014年在芬兰赫尔辛基召开的欧盟智能交通系统大会提出了出行即服务理念（mobility as a service，简称maas），maas成为了城市智慧交通领域的热门话题，在全球范围内迅速兴起。maas是通过整合不同交通方式，为出行者提供组合的出行路径推荐服务和量身定制的出行套餐，从而增强出行者的幸福感。组合出行路径搜索方法作为maas的基础技术，越来越受到学术界和工业界的重视。
3.经过多年发展，目前我国大城市已逐步建成由公共交通网（含城市轨道交通网、公共汽车网、辅助性公交网）、道路交通网、慢行交通网共同构成的综合交通网络日益完善。在组合出行路径搜索方法方面，现有的出行路径搜索方法大多是针对单一的交通网路，例如：高德、百度等app虽然在公共交通网内部实现了整合，能够搜索出地铁 公共汽车这一类组合出行路径，但未将道路网、慢行交通网和公共交通网进行整合，目前尚不能搜索出驾车 地铁、驾车 公共汽车两类组合出行路径，仅在部分区域能够搜索出骑行 地铁、骑行 公共汽车两类组合出行路径，存在一定的局限性。在组合出行路径集推荐方面，国内外学者往往用加权求和的方法，将组合出行路径的时间、费用、舒适度三大类属性综合计算为广义费用，导致出行者难以根据自身的需求直观地评判组合出行路径的优劣。


技术实现要素：

4.本发明将由慢行交通网、道路网、城市轨道交通线网和公共汽车线网共同构成的城市综合交通网作为研究对象，涉及步行、骑行、驾车（含自驾、出租车和网约车）、城市轨道交通（含地铁、有轨电车）、公共汽车共5类出行方式，定义了可行出行路径的筛选原则，按照出行时间、出行费用、换乘次数3类分别搜索组合出行路径，从而为出行者提供多元化的出行选择。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种面向城市综合交通网的组合出行路径搜索方法，包括以下步骤：s1、对城市综合交通网进行拓扑化处理在地理信息系统中导入由慢行交通网、道路网、城市轨道交通线网和公共汽车线网共同构成的城市综合交通网，这四类网络的坐标系一致，分别对其进行拓扑化处理，其中慢行交通网、道路网以交叉口作为节点，交叉口之间的道路作为路段，城市轨道交通线网、公共汽车线网以站点作为节点，站点之间的路线作为路段；s2、设定出行方式及其运行的网络将出行方式设定为步行、骑行、驾车、城市轨道交通、公共汽车，一次出行过程中可
利用多种出行方式，其中所述驾车包含自驾车、出租车和网约车，所述城市轨道交通包含地铁、有轨电车；各类型的出行方式运行在各自的网络上，其中步行、骑行运行在慢行交通网，驾车运行在道路网，城市轨道交通运行在城市轨道交通线网，公共汽车运行在公共汽车线网；s3、设定不同网络之间的转换点城市轨道交通线网、公共汽车线网能够在各自的站点处，通过换乘的方式分别转换到的城市轨道交通线网、公共汽车线网的其他线路上，也能够转换到慢行交通网或道路网；慢行交通网、道路网能够在空间重叠处实现转换，也能够转换到与之重叠的城市轨道交通线网、公共汽车线网中的站点上；s4、计算网络中节点和路段的阻抗对四类网络中的节点和路段分别计算阻抗，阻抗包括时间阻抗、费用阻抗，计算不同网络之间转换点的换乘阻抗；四类网络中的节点的时间阻抗和费用阻抗计算方法如下：（1）对于慢行交通网若该节点是信号控制交叉口，则时间阻抗计算如下：其中， tm表示慢行交通网中节点的时间阻抗，c表示该节点的信号控制方案的周期时长，λ表示该路径在本节点的绿信比，x表示该路径在本节点的饱和度；若该节点不是信号控制交叉口，则时间阻抗计算如下：其中，lm表示通过慢行交通网中该节点所需要的距离， vm表示慢行交通的平均速度；慢行交通网中节点的费用阻抗设为0；（2）对于道路网若该节点是信号控制交叉口，则时间和费用阻抗计算如下：其中，td表示道路网中节点的时间阻抗，c表示该节点的信号控制方案的周期时长，λ表示某方向的绿信比，x表示某方向的饱和度，q表示某方向的机动车流量，fd表示道路网中节点的费用阻抗，e
idle
表示机动车在怠速状态下的平均能源消耗系数，p表示能源价格；若该节点不是信号控制交叉口，则时间和费用阻抗计算如下：
其中，ld表示通过道路网中该节点所需要的距离，vd表示道路网的平均速度，e
driving
表示机动车在行驶状态下的平均能源消耗系数；（3）对于城市轨道交通线网考虑站台拥挤度和乘客上下车时间计算时间阻抗，具体如下：其中，tr表示城市轨道交通网中节点的阻抗，t0表示基本停站时间，表示站台拥挤度对基本停站时间的影响系数，表示上下车的乘客数量对基本停站时间的影响系数，nr表示实际的上下车乘客数量，cr表示基本停站时间内的最大上下车乘客数量；城市轨道交通线网中节点的费用阻抗设为0；（4）对于公共汽车线网考虑乘客上下车时间计算时间阻抗其中，tb表示公共汽车线网中节点的阻抗，t1表示基本停站时间，表示站台拥挤度对基本停站时间的影响系数，表示上下车的乘客数量对基本停站时间的影响系数，nb表示实际的上下车乘客数量，cb表示基本停站时间内的最大上下车乘客数量；城市轨道交通线网中节点的费用阻抗设为0；s5、设定可行路径的筛选原则可行路径筛选原则设定如下：（p1）任意网络中的任一路段只能被利用一次；（p2）不同网络之间的转换次数不能超过设定的上限值n
t
；（p3）城市轨道交通线网内部不同线路之间的转换次数不能超过设定的上限值nr；（p4）公共汽车线网内部不同线路之间的转换次数不能超过设定的上限值nb；（p5）在从慢行交通网、道路网转换到城市轨道交通线网或公共汽车线网的情形下，城市轨道交通线网或公共汽车线网的出行距离与慢行交通网、道路网的出行距离的比值要大于阈值rd；s6、根据起讫点位置搜索路径并输出结果根据输入的起讫点位置坐标，按照出行时间最短、出行费用最少、换乘次数最少的原则分别搜索最优出行路径，并输出结果。
6.优选地，步骤s4中，四类网络中的路段的时间阻抗和费用阻抗计算方法如下：（1）对于慢行交通网
基于平均行驶速度计算时间阻抗，具体如下：其中，表示慢行交通网中路段的时间阻抗，表示通过慢行交通网中该路段所需要的距离， vm表示慢行交通的平均速度；慢行交通网中路段的费用阻抗设为0；（2）对于道路网基于实时车速计算时间阻抗，基于行驶的距离计算费用阻抗，具体如下：其中，表示道路网中路段的时间阻抗，表示通过该路段所需要行驶的距离，表示道路网中路段的费用阻抗；（3）对于城市轨道交通线网基于运行时刻表计算时间阻抗，基于分段阶梯式的票务规则计算费用阻抗，具体如下：如下： 其中，表示城市轨道交通线网中路段的时间阻抗，分别表示列车到达该路段终点和起点的时刻，表示城市轨道交通网中路段的费用阻抗，表示分段阶梯式票务规则的起步价，n表示分段阶梯式票务规则的段数，d0表示起步价的出行距离上限值， 分别表示第i段阶梯的距离上限值和单位距离的费率，dr表示通过轨道交通线网中该路段所需的行驶距离；（4）对于公共汽车线网基于实时公交车速计算时间阻抗，基于单一票制的票务规则计算费用阻抗，具体如下：
其中， 表示公共汽车线网中路段的时间阻抗，表示通过公共汽车线网中该路段所需要行驶的距离，vb表示该路段的实时公交车速， 表示公共汽车线网中路段的费用阻抗，表示公共汽车的单一票制价格。
7.优选地，s6、根据起讫点位置搜索路径并输出结果中，路径搜索方法如下：（1）输入起讫点的位置坐标；（2）将出行路径按照出行时间、出行费用、换乘次数三个标准归类，其中出行时间和出行费用类别均存储按照倒序排在前3的出行路径，换乘次数类别存储步行、骑行、驾车、城市轨道交通、公共汽车这5种出行方式中各自出行时间最短的出行路径；（3）按照起讫点的位置坐标和可行路径筛选原则搜索出行路径，对于每个类别存储的出行路径，若搜索出更优的，则更新，否则不更新；（4）若所有类别的出行路径均不更新，则输出结果。
8.一种面向城市综合交通网的组合出行路径搜索系统，所述搜索系统包括城市综合交通网拓扑处理模块、出行方式及其运行的网络设定模块、不同网络之间的转换点设定模块、网络中节点和路段的阻抗计算模块、可行路径筛选模块、路径搜索模块和结果显示模块；具体如下：m1、所述城市综合交通网拓扑处理模块对城市综合交通网进行拓扑化处理在地理信息系统中导入由慢行交通网、道路网、城市轨道交通线网和公共汽车线网共同构成的城市综合交通网，这四类网络的坐标系一致，分别对其进行拓扑化处理，其中慢行交通网、道路网以交叉口作为节点，交叉口之间的道路作为路段，城市轨道交通线网、公共汽车线网以站点作为节点，站点之间的路线作为路段；m2、所述出行方式及其运行的网络设定模块设定出行方式及其运行的网络将出行方式设定为步行、骑行、驾车、城市轨道交通、公共汽车，一次出行过程中可利用多种出行方式，其中所述驾车包含自驾车、出租车和网约车，所述城市轨道交通包含地铁、有轨电车；各类型的出行方式运行在各自的网络上，其中步行、骑行运行在慢行交通网，驾车运行在道路网，城市轨道交通运行在城市轨道交通线网，公共汽车运行在公共汽车线网；m3、所述不同网络之间的转换点设定模块设定不同网络之间的转换点城市轨道交通线网、公共汽车线网能够在各自的站点处，通过换乘的方式分别转换到的城市轨道交通线网、公共汽车线网的其他线路上，也能够转换到慢行交通网或道路网；慢行交通网、道路网能够在空间重叠处实现转换，也能够转换到与之重叠的城市轨道交通线网、公共汽车线网中的站点上；m4、所述网络中节点和路段的阻抗计算模块计算网络中节点和路段的阻抗对四类网络中的节点和路段分别计算阻抗，阻抗包括时间阻抗、费用阻抗，计算不
同网络之间转换点的换乘阻抗；四类网络中的节点的时间阻抗和费用阻抗计算方法如下：（1）对于慢行交通网若该节点是信号控制交叉口，则时间阻抗计算如下：其中， tm表示慢行交通网中节点的时间阻抗，c表示该节点的信号控制方案的周期时长，λ表示该路径在本节点的绿信比，x表示该路径在本节点的饱和度；若该节点不是信号控制交叉口，则时间阻抗计算如下：其中，lm表示通过慢行交通网中该节点所需要的距离， vm表示慢行交通的平均速度；慢行交通网中节点的费用阻抗设为0；（2）对于道路网若该节点是信号控制交叉口，则时间和费用阻抗计算如下：其中，td表示道路网中节点的时间阻抗，c表示该节点的信号控制方案的周期时长，λ表示某方向的绿信比，x表示某方向的饱和度，q表示某方向的机动车流量，fd表示道路网中节点的费用阻抗，e
idle
表示机动车在怠速状态下的平均能源消耗系数，p表示能源价格；若该节点不是信号控制交叉口，则时间和费用阻抗计算如下：其中，ld表示通过道路网中该节点所需要的距离，vd表示道路网的平均速度，e
driving
表示机动车在行驶状态下的平均能源消耗系数；（3）对于城市轨道交通线网考虑站台拥挤度和乘客上下车时间计算时间阻抗，具体如下：其中，tr表示城市轨道交通网中节点的阻抗，t0表示基本停站时间，表示站台拥挤度对基本停站时间的影响系数，表示上下车的乘客数量对基本停站时间
的影响系数，nr表示实际的上下车乘客数量，cr表示基本停站时间内的最大上下车乘客数量；城市轨道交通线网中节点的费用阻抗设为0；（4）对于公共汽车线网考虑乘客上下车时间计算时间阻抗其中，tb表示公共汽车线网中节点的阻抗，t1表示基本停站时间，表示站台拥挤度对基本停站时间的影响系数，表示上下车的乘客数量对基本停站时间的影响系数，nb表示实际的上下车乘客数量，cb表示基本停站时间内的最大上下车乘客数量；城市轨道交通线网中节点的费用阻抗设为0；m5、所述可行路径筛选模块设定可行路径的筛选原则可行路径筛选原则设定如下：（p1）任意网络中的任一路段只能被利用一次；（p2）不同网络之间的转换次数不能超过设定的上限值n
t
；（p3）城市轨道交通线网内部不同线路之间的转换次数不能超过设定的上限值nr；（p4）公共汽车线网内部不同线路之间的转换次数不能超过设定的上限值nb；（p5）在从慢行交通网、道路网转换到城市轨道交通线网或公共汽车线网的情形下，城市轨道交通线网或公共汽车线网的出行距离与慢行交通网、道路网的出行距离的比值要大于阈值rd；m6、所述路径搜索模块根据起讫点位置搜索路径并由所述结果显示模块输出结果根据输入的起讫点位置坐标，按照出行时间最短、出行费用最少、换乘次数最少的原则分别搜索最优出行路径，并输出结果。
9.优选地，m4、所述网络中节点和路段的阻抗计算模块计算网络中节点和路段的阻抗时，四类网络中的路段的时间阻抗和费用阻抗计算方法如下：（1）对于慢行交通网基于平均行驶速度计算时间阻抗，具体如下：其中，表示慢行交通网中路段的时间阻抗，表示通过慢行交通网中该路段所需要的距离， vm表示慢行交通的平均速度；慢行交通网中路段的费用阻抗设为0；（2）对于道路网基于实时车速计算时间阻抗，基于行驶的距离计算费用阻抗，具体如下：
其中，表示道路网中路段的时间阻抗，表示通过该路段所需要行驶的距离，表示道路网中路段的费用阻抗；（3）对于城市轨道交通线网基于运行时刻表计算时间阻抗，基于分段阶梯式的票务规则计算费用阻抗，具体如下：如下： 其中，表示城市轨道交通线网中路段的时间阻抗，分别表示列车到达该路段终点和起点的时刻，表示城市轨道交通网中路段的费用阻抗，表示分段阶梯式票务规则的起步价，n表示分段阶梯式票务规则的段数，d0表示起步价的出行距离上限值， 分别表示第 i段阶梯的距离上限值和单位距离的费率，dr表示通过轨道交通线网中该路段所需的行驶距离；（4）对于公共汽车线网基于实时公交车速计算时间阻抗，基于单一票制的票务规则计算费用阻抗，具体如下：其中， 表示公共汽车线网中路段的时间阻抗，表示通过公共汽车线网中该路段所需要行驶的距离，vb表示该路段的实时公交车速， 表示公共汽车线网中路段的费用阻抗，表示公共汽车的单一票制价格。
10.优选地，m6、所述路径搜索模块根据起讫点位置搜索路径时，路径搜索方法如下：（1）输入起讫点的位置坐标；（2）将出行路径按照出行时间、出行费用、换乘次数三个标准归类，其中出行时间和出行费用类别均存储按照倒序排在前3的出行路径，换乘次数类别存储步行、骑行、驾车、
城市轨道交通、公共汽车这5种出行方式中各自出行时间最短的出行路径；（3）按照起讫点的位置坐标和可行路径筛选原则搜索出行路径，对于每个类别存储的出行路径，若搜索出更优的，则更新，否则不更新；（4）若所有类别的出行路径均不更新，则输出结果。
11.本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：（1）以城市综合交通网为研究对象，具体包括慢行交通网、道路网、城市轨道交通线网和公共汽车线网，解决了现有出行路径搜索方法局限于单一交通网络的缺陷。
12.（2）为保障出行体验，避免出现换乘过多、绕路、重复走同一路段等情形，设定了可行路径筛选原则，确保出行路径合理可行。
13.（3）以节点和路段作为网络的最小单元，精细化计算慢行交通网、道路网、城市轨道交通线网和公共汽车线网的时间阻抗和费用阻抗，保证组合出行路径的时间、费用更加符合实际情况。
14.（4）按照出行时间、出行费用、换乘次数分类输出多条组合出行路径，为出行者提供多元化的选择，出行者可根据自身的偏好直观地选择最优路径。
附图说明
15.图1为本发明一种面向城市综合交通网的组合出行路径搜索方法总体流程图。
16.图2为本发明一种面向城市综合交通网的组合出行路径搜索系统架构图。
17.图3为本发明实施例的慢行交通网示意图。
18.图4为本发明实施例的道路网示意图。
19.图5为本发明实施例的城市轨道交通线网示意图。
20.图6为本发明实施例的公共汽车线网示意图。
21.图7为本发明实施例的按出行时间阻抗归类的3条组合出行路径示意图。
22.图8为本发明实施例的按出行费用阻抗归类的3条组合出行路径示意图。
23.图9为本发明实施例的按换乘次数归类的5条组合出行路径示意图。
具体实施方式
24.参见附图1，本发明提供了一种面向城市综合交通网的组合出行路径搜索方法，具体步骤如下：s1、对城市综合交通网进行拓扑化处理在地理信息系统中导入由慢行交通网、道路网、城市轨道交通线网和公共汽车线网共同构成的城市综合交通网，这四类网络的坐标系一致，分别对其进行拓扑化处理，其中慢行交通网、道路网以交叉口作为节点，交叉口之间的道路作为路段，城市轨道交通线网、公共汽车线网以站点作为节点，站点之间的路线作为路段；s2、设定出行方式及其运行的网络将出行方式设定为步行、骑行、驾车（含自驾、出租车和网约车）、城市轨道交通（含地铁、有轨电车）、公共汽车，一次出行过程中可利用多种出行方式；各类型的出行方式运行在各自的网络上，其中步行、骑行运行在慢行交通网，驾车运行在道路网，城市轨道交通运行在城市轨道交通线网，公共汽车运行在公共汽车线网；
s3、设定不同网络之间的转换点城市轨道交通线网、公共汽车线网能够在各自的站点处，通过换乘的方式分别转换到的城市轨道交通线网、公共汽车线网的其他线路上，也能够转换到慢行交通网或道路网；慢行交通网、道路网能够在空间重叠处实现转换，也能够转换到与之重叠的城市轨道交通线网、公共汽车线网中的站点上；s4、设定网络中节点和路段的阻抗对四类网络中节点的时间、费用阻抗的设定具体如下：（1）对于慢行交通网若该节点是信号控制交叉口，则时间阻抗计算如下：其中， tm表示慢行交通网中节点的时间阻抗，c表示该节点的信号控制方案的周期时长，λ表示该路径在本节点的绿信比，x表示该路径在本节点的饱和度；若该节点不是信号控制交叉口，则时间阻抗计算如下：其中，lm表示通过慢行交通网中该节点所需要的距离， vm表示慢行交通的平均速度；慢行交通网中节点的费用阻抗设为0；（2）对于道路网若该节点是信号控制交叉口，则时间和费用阻抗计算如下：其中，td表示道路网中节点的时间阻抗，c表示该节点的信号控制方案的周期时长，λ表示某方向的绿信比，x表示某方向的饱和度，q表示某方向的机动车流量，fd表示道路网中节点的费用阻抗，e
idle
表示机动车在怠速状态下的平均能源消耗系数，p表示能源价格；若该节点不是信号控制交叉口，则时间和费用阻抗计算如下：其中，ld表示通过道路网中该节点所需要的距离，vd表示道路网的平均速度，e
driving
表示机动车在行驶状态下的平均能源消耗系数；（3）对于城市轨道交通线网
考虑站台拥挤度和乘客上下车时间计算时间阻抗，具体如下：其中，tr表示城市轨道交通网中节点的阻抗，t0表示基本停站时间，表示站台拥挤度对基本停站时间的影响系数，表示上下车的乘客数量对基本停站时间的影响系数，nr表示实际的上下车乘客数量，cr表示基本停站时间内的最大上下车乘客数量；城市轨道交通线网中节点的费用阻抗设为0；（4）对于公共汽车线网考虑乘客上下车时间计算时间阻抗其中，tb表示公共汽车线网中节点的阻抗，t1表示基本停站时间，表示站台拥挤度对基本停站时间的影响系数，表示上下车的乘客数量对基本停站时间的影响系数，nb表示实际的上下车乘客数量，cb表示基本停站时间内的最大上下车乘客数量；城市轨道交通线网中节点的费用阻抗设为0；对四类网络中路段的时间、费用阻抗的设定具体如下：（1）对于慢行交通网基于平均行驶速度计算时间阻抗，具体如下：其中，表示慢行交通网中路段的时间阻抗，表示通过慢行交通网中该路段所需要的距离， vm表示慢行交通的平均速度；慢行交通网中路段的费用阻抗设为0；（2）对于道路网基于实时车速计算时间阻抗，基于行驶的距离计算费用阻抗，具体如下：其中，表示道路网中路段的时间阻抗，表示通过该路段所需要行驶的距离，表示道路网中路段的费用阻抗；（3）对于城市轨道交通线网基于运行时刻表计算时间阻抗，基于分段阶梯式的票务规则计算费用阻抗，具体如下：
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其中，表示城市轨道交通线网中路段的时间阻抗，分别表示列车到达该路段终点和起点的时刻，表示城市轨道交通网中路段的费用阻抗，表示分段阶梯式票务规则的起步价，n表示分段阶梯式票务规则的段数，d0表示起步价的出行距离上限值， 分别表示第 i段阶梯的距离上限值和单位距离的费率，dr表示通过轨道交通线网中该路段所需的行驶距离；（4）对于公共汽车线网基于实时公交车速计算时间阻抗，基于单一票制的票务规则计算费用阻抗，具体如下：其中， 表示公共汽车线网中路段的时间阻抗，表示通过公共汽车线网中该路段所需要行驶的距离，vb表示该路段的实时公交车速， 表示公共汽车线网中路段的费用阻抗，表示公共汽车的单一票制价格。
25.s5、设定可行路径的筛选原则为保障出行体验，出行路径必须合理可行，避免出现换乘过多、绕路、重复走同一路段等情形，可行路径筛选原则设定如下：（p1）任意网络中的任一路段只能被利用一次；（p2）不同网络之间的转换次数不能超过设定的上限值n
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；（p3）城市轨道交通线网内部不同线路之间的转换次数不能超过设定的上限值nr；（p4）公共汽车线网内部不同线路之间的转换次数不能超过设定的上限值nb；（p5）在从慢行交通网、道路网转换到城市轨道交通线网或公共汽车线网的情形下，城市轨道交通线网或公共汽车线网的出行距离与慢行交通网、道路网的出行距离的比值要大于阈值rd；s6、根据起讫点位置搜索路径并输出结果（1）输入起讫点的位置坐标；（2）将出行路径按照出行时间、出行费用、换乘次数三个标准归类，其中出行时间
和出行费用类别均存储按照倒序排在前3的出行路径，换乘次数类别存储步行、骑行、驾车、城市轨道交通、公共汽车这5种出行方式中各自出行时间最短的出行路径；（3）按照起讫点的位置坐标和可行路径筛选原则搜索出行路径，对于每个类别存储的出行路径，若搜索出更优的，则更新，否则不更新；（4）若所有类别的出行路径均不更新，则输出结果。
26.参加见附图2，本发明还涉及一种面向城市综合交通网的组合出行路径搜索系统，所述搜索系统包括城市综合交通网拓扑处理模块、出行方式及其运行的网络设定模块、不同网络之间的转换点设定模块、网络中节点和路段的阻抗计算模块、可行路径筛选模块、路径搜索模块和结果显示模块；所述城市综合交通网拓扑处理模块实现上述s1、所述出行方式及其运行的网络设定模块实现上述s2、所述不同网络之间的转换点设定模块实现上述s3、所述网络中节点和路段的阻抗计算模块实现上述s4、所述可行路径筛选模块实现上述s5、所述路径搜索模块和结果显示模块实现上述s6；下面将结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。
27.本实施例选取广州市越秀区、天河区为研究范围，其中慢行交通网见图3，道路网见图4，城市轨道交通线网见图5，公共汽车线网见图6。设定参数如表1所示。
28.表1
输入起讫点位置，起点位于广州华林寺附近，终点位于广州奥林匹克体育中心附近。
29.按照出行时间输出3条组合出行路径，如图7所示，各条路径的具体信息如表2所示。
30.表2
路径序号时间（分钟）费用（元）换乘次数（次）路径简介150.3271步行、地铁8号线、地铁4号线、骑行252.86143步行、地铁8号线、地铁1号线、地铁5号线、驾车367.1262步行、地铁8号线、地铁1号线、地铁5号线、步行
按照出行费用输出3条组合出行路径，如图8所示，各条路径的具体信息如表3所示。
31.表3
路径序号时间（分钟）费用（元）换乘次数（次）路径简介173.1362步行、17路公交、地铁5号线、地铁21号线、步行274.7862步行、521路公交、地铁5号线、地铁21号线、步行374.8562步行、114路公交、地铁5号线、地铁21号线、步行
按照换乘次数输出5条出行路径，如图9所示，各条路径的具体信息如表4所示。
32.表4
路径序号时间（分钟）费用（元）换乘次数（次）路径简介128000步行28020骑行341460驾车44462步行、地铁8号线、地铁4号线、地铁21号线、步行59221步行、297路公交、b4路公交、步行
与现有技术相比，本发明的优势在于：（1）以城市综合交通网为研究对象，具体包括慢行交通网、道路网、城市轨道交通线网和公共汽车线网，解决了现有出行路径搜索方法局限于单一交通网络的缺陷。
33.（2）为保障出行体验，避免出现换乘过多、绕路、重复走同一路段等情形，设定了可行路径筛选原则，确保出行路径合理可行。
34.（3）以节点和路段作为网络的最小单元，精细化计算慢行交通网、道路网、城市轨道交通线网和公共汽车线网的时间阻抗和费用阻抗，保证组合出行路径的时间、费用更加符合实际情况。
35.（4）按照出行时间、出行费用、换乘次数分类输出多条组合出行路径，为出行者提供多元化的选择，出行者可根据自身的偏好直观地选择最优路径。
36.对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术创造构思的前提下，还可以对本发明的实施例做出若干变型和改进，这些都属于本技术的保护范围。