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针对目前常规公交客流OD调查抽样率及准确率难以保证的缺陷,提出调查公交客流OD的小票法. 该方法可采集各站点的上下车人数及每位乘客的上下车站点信息. 本文基于小票法调查数据的基础上提出一种公交客流OD分析方法：在分析小票法原理的基础上得到乘客OD的分析算法,通过ACCESS实现乘客上车站点查询,获取公交客流OD,并通过修正和扩样,准确得到公交客流OD. 最后将公交客流OD导入 EMME中,进行公交客流分配,即可输出断面客流及各站点上下车人数等信息. 该方法在厦门市公交客流OD调查中得到运用,取得很好的效果,证明了该方法的有效性.     

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为提高通勤者使用公交出行的比例,有效缓解城市交通拥堵,对应用智能公交系统数据(Advanced Public Transportation Systems,APTS)获得公交通勤出行需求的方法进行研究.采集APTS数据,通过对公交IC卡数据和智能调度系统数据的关联获得公交乘客的上车站点信息.根据早、晚高峰的出行频率判断公交通勤乘客,利用通勤出行的时间和空间特征确定居住地点和工作地点.以此基本思路,提出公交卡乘客通勤OD分布估计算法,并应用海量APTS系统数据对算法进行了试验和分析.最后,通过与基于"出行链"的方法进行比较,分析了算法的精度.本文提出的方法具有精度高、可操作性强的优点,为快速、经济地获取公交通勤OD分布提供了一种新的途径.     

铁路货运OD模糊推算应用技术研究

结合我国区域铁路货运的特点,对可获取的多种来源的数据与信息进行了分析,并用于基年货运OD矩阵的推算。在对已有相关研究成果进行综述的基础上,建立了基于模糊规划理论的多源信息OD推算模型及相应的求解算法,提出了利用铁路枢纽货物交流表推算初始OD矩阵的计算方法,并通过江苏省铁路货运OD推算进行了实践验证。研究表明,模糊数学方法的引入有助于解决多源信息带来的两类不确定性问题,基于多源信息能够有效的进行OD初始阵的计算,与传统路段交通量反推OD技术相比,多源数据的各自权重显著影响OD矩阵的最终推算精度。     

公交线路客流OD矩阵推算方法研究

公交线路客流OD矩阵是公共交通管理和控制不可缺少的信息.参照机动车OD矩阵反推技术,对公交线路客流OD矩阵推算进行了专门研究.在公交线路客流OD调查数据的基础上,分析得到居民公交出行规律.首次建立了根据公交乘客上下车人数推算公交线路客流OD矩阵的极大熵模型,分别采用原始资料作为先验OD和重力模型形式的先验OD对模型进行求解,结果证明该模型精度较高.     

基于公交IC卡数据的OD推算技术研究

公交OD矩阵是进行公交调度和公交线网优化的基础资料.随着公交IC卡技术的广泛应用,如何利用IC卡的数据信息来推算公交OD矩阵以及换乘次数、出行次数等公交出行信息,具有很强的现实意义和实用价值.通过对IC卡统计数据特点的分析,利用数据挖掘技术,分别对公交线路站点OD和区间出行OD的推算方法进行了研究,并进一步研究了如何从IC卡统计数据中得到公交出行的其他信息.分别给出了由IC卡统计数据推算公交线路站点OD和区间出行OD的方法,并提出了基于GIS的公交IC卡数据分析处理系统框架,建立了系统分析流程来实现公交OD的推算.通过分析发现,公交IC卡的数据分析处理最终要建立起能将数据库的处理功能和地理空间的属性特性结合起来的地理信息系统,才能够有效地解决公交OD推算、换乘次数以及出行次数等问题.     

城市公交枢纽换乘客流OD动态预测方法

换乘枢纽衔接公交线路的换乘客流OD是APTS下实施公交多线路动态协调调度的基础数据。以公交线路上下车乘客数的自动获取为前提,建立换乘OD推算优化模型,并设计了BP神经网络求解算法,应用数值试验对神经网络中的核心参数进行了标定。算例表明:BP神经网络为动态更新公交枢纽换乘客流OD提供了一种经济、有效的方法。     

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OD矩阵是公交线网规划和线网优化的重要依据.OD矩阵反推是获取公交OD数据的有效方法.相关文献中,针对城市整体公交体系的研究较少.依据西宁市建成区所有公交线路上客、下客、车上乘客的调查数据,采用VISUM软件构建了基于等概率下客分布、距离概率下客分布的公交OD矩阵反推模型;然后在VISUM全市整体公交模型中,将各线路反推所得到的OD矩阵归并至交通小区,并通过模型分配得到的路段客流与线路调查得到的路段实际客流比较,检验公交OD反推方法的有效性.研究表明,等概率分布OD矩阵反推在西宁案例中的精度与可靠性较高.最后指出,乘客在各站的下客概率影响因素较多,把握并合理运用其规律是公交OD反推的关键.     

基于电子支付数据的公交车厢满载率实时估算方法

针对公交监测和调度中要求实时掌握车厢满载率，以及“一票制”无法获取乘客下车信息等问题，构建基于数据驱动的组合模型，在乘客上车时即推断其出行OD站点，进而融合多源数据实现车厢满载率的实时估算。提出以K近邻算法为组合模型的核心，针对K近邻推断率过低等问题，研究在更大空间维度分析乘客出行规律并推断下车站点的方法，有效提升历史数据的利用率和下车站点的推断率；此外，针对偶发型乘客缺少历史规律数据的情况，充分利用站点下车客流量先验概率随机分配，实现电子支付乘客OD的全样本推断。利用跟车调查法对不同线路、不同班次的车厢拥挤度进行验证。结果表明，模型计算结果与实际结果相符，能够反映出不同线路、不同站段之间的车厢拥挤水平变化。     

基于乘客需求的公交客流OD采集技术研究

为了提高公交服务水平和优化公交调度,在分析现有公交客流采集技术基础上,运用单片机技术、通信技术等,提出了基于乘客需求的公交客流OD采集技术,设计了由请求单元、公交车单元、数据中心组成的采集系统,实现了公交乘客的上下车请求、站点客流数据、公交OD数据的采集,可以为公交优化调度提供基础数据。     

基于GPS和IC卡数据的公交出行OD推算方法

主要基于GPS和公交IC卡数据研究推算交通小区公交出行OD的一种方法。将居民公交出行分为闭合型出行链和非连续型公交出行链,通过数据的挖掘融合技术,结合居民公交出行规律推算交通小区的公交OD矩阵,利用站点吸引强度对无明显规律的紊乱出行数据进行修正,提出了基于GPS和公交IC卡数据推算公交出行交通小区OD的方法,并以佛山市中心城区为例验证推算方法的可靠性。研究表明:所得公交出行OD矩阵精度较高。