基于朴素贝叶斯分类器的公交通勤人群辨识方法

公交IC卡数据中通勤用户卡号ID的辨识和提取是其公交出行行为特征分析的前提.本文以厦门市公交IC卡刷卡记录为依托,结合相关问卷调查,提出一种基于朴素贝叶斯分类器(Na?ve Bayesian Classifier,NBC)的公交通勤人群辨识方法.首先,利用两种数据源中(问卷调查数据与IC卡数据)同时包含的公交出行信息,例如工作日首次刷卡时间、每周工作日刷卡天数等,建立其与调查数据中独有的类别变量(通勤人群/非通勤人群)之间的贝叶斯概率关系,并以此构建与训练NBC模型.然后,利用未参与训练的调查样本对标定后的模型的预测准确性进行测试,通勤人群的预测成功率达到88%.最终,利用测试验证后的NBC模型对公交IC卡数据中通勤人群进行识别,结果显示,厦门市公交通勤人群的数量介于26万人到32万人之间,并给出相关指标的统计结果.     

上海市居民通勤方式链特征分析与效率评价

为了解上海市居民通勤现状并改善其薄弱环节,以通勤时间为切入点,调查并分析上海市15个小区的居民通勤出行特征。首先明确通勤方式链定义,分析通勤方式链基本结构和环节组成,将其分为9大类23小类。同时划分4类通勤时间区间以及5类交通态度人群。总结方式链的时空分布规律,考虑主要态度人群"简单安全型"的通勤意愿,以公共汽车、地铁、公共交通组合方式链为例,评价方式链各环节效率。依据感知时间设计通勤者主观评价模型,不同环节通勤时间的改善会存在感知效果的差异。结果显示,接驳和候车是必要且易于改善的重点环节:接驳时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.021 min;候车时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.619 min。     

基于IC卡与GPS数据的公交通勤出行特征分析

公交通勤人群是公交客流的重要组成部分,公交通勤出行特征是制定公交优先发展战略、公交规划、优化与运营管理的数据基础.针对传统以"车"为研究对象的碎片化公交通勤出行特征分析方法,基于公交IC卡与GPS数据,从公交乘客"人"角度出发,系统分析提出了公交出行链特征、区间客流不均衡系数、职住平衡水平及线路黏性系数4个维度指标参数计算方法.以重庆市主城区连续5个工作日47条代表性线路的公交乘客为例,对通勤出行特征进行分析,结果表明:重庆市主城区通勤客流换乘次数较少、长线公交客流需求较大、职住平衡水平较高、约1/4的通勤出行者对线路选择具有较强黏性.     

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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.     

城市不同空间通勤行为可转移性研究

通勤者因地域及个体特征差异造成选择行为显著不同,本文旨在识别这一差异并揭示城市不同空间通勤行为的可转移性.在分析上海市通勤出行行为影响因素基础上,建立融入OD(Origin and Destination)变量的全空间及分OD空间的通勤方式选择模型,依据转移度量指标研究通勤出行模型空间可转移性.结果表明:全空间模型不能准确揭示不同出行空间通勤行为差异,除全空间模型可转移至内环外—内环内出行空间外,其他空间模型均不可转移;此外,各空间通勤者更偏好常规公交、地铁,且不同出行空间通勤者偏好存在显著差异.     

基于IC 卡数据的公交通勤熵变模型的构建与应用

建立利用公交IC 卡数据计算公交过剩通勤熵变的框架，对优化城市居民通勤出行距离的难易程度进行定量分析. 结合公交出行的特点，构建基于Wilson 熵模型和双约束重力模型的公交通勤熵变模型；以广州市居民公共交通IC 卡数据为例，对通勤筛选、单元问题及过剩通勤熵变评价等进行探讨. 结果发现，采用约1 km × 1 km的单元格划分是城市公交通勤熵变模型中适合的单元划分方式，公交过剩通勤的熵变能够有效衡量平均通勤距离减少的难易程度和检验改变通勤行为相关政策的有效性.     

上海市大型居住社区居民职住分离情况研究

采用数理统计方法,选择上海市大型居住社区为研究对象,结合大量的实地问卷调查数据,系统地分析上海周边大型居住社区职住分离情况.采用聚类分析方法对大型居住社区居民通勤时间、出行方式选择进行了统计分析,分析发现大型居住社区居民出门时间早于上海市平均时间、居民对公交的依赖性非常强、助动车使用比例较高,这表明大型居住社区公交配套设施之间的衔接不到位,存在站点距离过长和线路不对称等情况.最后通过多个大型居住社区样本之间的比较,找出影响大型居住社区居民职住分离现象的因素,结合实际情况,给出相应改善职住分离现象的建议.     

基于换乘链断裂点时空信息的公交换乘行为识别

分析了公交智能卡数据挖掘中转乘行为、通勤出行、非通勤出行识别的改进方法, 将关注点从公交换乘过程信息转移到换乘链间隔期的持续时长和空间位移信息, 以换乘链断裂时长和位移2个维度计算公交换乘链断裂点概率, 制作工作日和非工作日断裂点时空变量联合概率分布矩阵, 对比了这2种分布的差异;检验了断裂时长序列和断裂位移序列的稳定性, 标识了2条曲线的突变点和拐点, 用于推断转乘引起的转移距离和转乘时长的阈值参数;对工作日和非工作日差值时长序列曲线进行移动平均滤波处理, 使得曲线的突变与极值之间的关联能够解释转乘、通勤出行和非通勤出行3种行为与通勤和非通勤出行之间的关联;采用北京市整个一周的地面公交和地铁系统样本数据对方法进行验证, 并根据时间序列和位移序列曲线确定样本数据中常见公交换乘行为的阈值参数。分析结果表明:断裂点时空信息对样本数据中的换乘行为能提供更合理的识别分类参数;持卡人在站点间转移的容忍距离约为1.6km;断裂点转乘时长与非通勤出行的断裂时长临界点为22~48min;非通勤出行和通勤出行的时长临界点约为478min, 非通勤出行断裂点最大概率时长为140min;通勤出行的断裂时长接近期望值为601且标准差为44的正态分布;基于新方法得出的参数改善了公交出行活动的识别率, 转乘行为、通勤出行与非通勤出行的识别率分别提高了16.1%、4.2%、6.2%。可见, 换乘链断裂点的时间信息和空间信息不但可作为公交换乘行为识别的依据, 还可能带来更好的识别效果。      

基于分类决策树的城市内部迁居人群通勤时间预测模型

针对迁居个体长距离、长时间的通勤现象，以南京迁居人群通勤出行多源数据为基础，综合考虑迁居人群个人家庭属性、迁居属性、建成环境属性及通勤属性，建立迁居人群通勤时间多元线性回归模型，分析各属性对通勤时间的影响. 结合多元线性回归和Logistic 回归确定决策树模型入选变量和通勤时间离散值，利用C4.5 算法建立迁居人群通勤时间决策树，以决策树结构揭示不同背景下迁居个体通勤时间模式特征. 结果显示，相较于个人家庭属性，职住同区、通勤出发时刻、住房类型、通勤距离、通勤方式及社区至主干道的便捷程度对迁居个体通勤时长的影响更为显著，侧面反映社区微观建成环境优化政策更利于提升迁居个体通勤效率.     

基于分类决策树的城市内部迁居人群通勤时间预测模型

针对迁居个体长距离、长时间的通勤现象，以南京迁居人群通勤出行多源数据为基础，综合考虑迁居人群个人家庭属性、迁居属性、建成环境属性及通勤属性，建立迁居人群通勤时间多元线性回归模型，分析各属性对通勤时间的影响. 结合多元线性回归和Logistic 回归确定决策树模型入选变量和通勤时间离散值，利用C4.5 算法建立迁居人群通勤时间决策树，以决策树结构揭示不同背景下迁居个体通勤时间模式特征. 结果显示，相较于个人家庭属性，职住同区、通勤出发时刻、住房类型、通勤距离、通勤方式及社区至主干道的便捷程度对迁居个体通勤时长的影响更为显著，侧面反映社区微观建成环境优化政策更利于提升迁居个体通勤效率.     

考虑乘客情感价值影响的公交忠诚度评价方法

构建考虑乘客“情感价值”变量影响的公交忠诚度结构方程模型，分析乘客公交使用意愿的内在作用机理并提取相关影响因素，用于把握乘客的需求心理和公交服务改善诉求.依托厦门市公交意愿调查数据，模型结果证实，除商品消费本身产生的效用价值外，乘客在长期使用公交方式出行时产生的情感依赖同样会对公交服务价值的感知产生影响.模型指标得分结果表明，乘客对公交服务总体水平的满意度较低，但受制于其他因素，乘客不得不继续依赖公交出行的意愿依旧强烈.相关显变量得分显示，“站台设施和候车环境”“车辆运行平稳性”“车辆行驶速度”“行车安全与司机驾驶习惯”等服务内容是公交服务改善的重点.     

基于CNL 模型的公共自行车使用模式研究

正在许多城市迅速推广的公共自行车系统被认为是解决出行“最后一公里”问题的 新型交通方式.本文将公共自行车使用分为接驳地铁、接驳常规公交及全程单独使用3种模式, 构建Cross-Nested Logit模型,利用苏州市地铁沿线公共自行车使用情况的调查数据,定量分析 影响使用模式的主要因素.研究发现,相对于接驳地铁或常规公交,公共自行车在很大程度上 倾向于被全程单独使用,在短距离出行中极可能与常规公交存在竞争关系,但对地铁出行有一 定的补充作用.本研究有助于重新思考公共自行车在城市交通系统中的定位及其发展方向.     

上海市中心区常规公交线网调整策略研究

上海在大规模建设城市轨道交通线网之后,城市公交线网需要大幅度调整,中心区的公交线网会有结构性的变化.本文分析了上海市中心城区公交线网存在的问题,剖析了东京、巴黎的中心区公交线网的规模、结构和线路布设等特征.借鉴东京、巴黎的公交线网布设经验,结合上海市中心区公交线网的供需特点,提出了上海市中心区公交线网3种调整策略:减少...     

基于APTS大数据的城市公交出行多维分析模型和方法

智能公交系统(Advanced Public Transportation Systems,APTS)数据具有海量、类型多样等大数据的典型特征,对其进行分析和挖掘可能获得丰富的公交出行特征和规律.构建基于APTS大数据的公交出行多维分析框架,在计算乘客出行时空信息(上车、下车和换乘)的基础上,建立包含4个维度(乘客、时间、空间和行为)的公交出行数据模型,系统提出基于5种联机分析处理方法的公交出行分析内容.应用APTS大数据对模型和方法进行了实验和验证,研究结果表明,该方法能够便捷地分析不同维度、不同粒度的公交出行信息,不仅能够应用于公交乘客出行行为的研究,还能够为城市公交系统的规划和管理提供决策支持.     

基于IC卡数据的建成环境与公交出行率关系研究

近年来,建成环境对公交出行率的影响已逐渐引起重视,本文从不同层面捕捉影响公交出行率的内在要素,从理论上揭示建成环境影响公交出行率存在差异性的原因.以武汉市为例,基于公交 IC卡数据,提出分层线性模型研究站点周边建成环境、行政区域的社会经济变量对公交出行行为的复合影响.结果表明：不同分区中站点层面的建成环境对公交出行率的影响程度和作用存在明显差异性;而分区层面的人口密度、公交投入是导致这类差异的重要因素,并对公交出行率产生加成效应.本研究可为公交导向发展理念下的城市规划设计提供理论与技术支撑.     

公共汽(电)车与轨道交通衔接联动控制模型研究——以广州市为例

公共汽(电)车与轨道交通是城市公共交通系统中最重要的两种交通方式,如何协调两者之间关系,实现两网融合发展,提高整个公共交通系统的运输效率,是现阶段公共交通发展面临的重要课题。以广州市公共汽(电)车与轨道交通衔接为例,分析现状衔接水平,并将轨道交通服务区域划分为3个不同圈层。根据各圈层特点,综合考虑乘客对拥挤程度忍受的时间以及轨道交通客流平均运距等特征,选取表征轨道交通服务水平的评价指标,构建公共汽(电)车与轨道交通衔接联动控制模型,并制定相应的衔接联动控制策略。最后,以广州市为例,将构建的模型实际应用于轨道交通三号线沿线公共汽(电)车线路的优化调整。     

基于IC卡数据的建成环境与 公交出行率关系研究

近年来,建成环境对公交出行率的影响已逐渐引起重视,本文从不同层面捕捉影响公交出行率的内在要素,从理论上揭示建成环境影响公交出行率存在差异性的原因.以武汉市为例,基于公交 IC卡数据,提出分层线性模型研究站点周边建成环境、行政区域的社会经济变量对公交出行行为的复合影响.结果表明：不同分区中站点层面的建成环境对公交出行率的影响程度和作用存在明显差异性;而分区层面的人口密度、公交投入是导致这类差异的重要因素,并对公交出行率产生加成效应.本研究可为公交导向发展理念下的城市规划设计提供理论与技术支撑.     

两种典型公交站点候车时间模型对比研究

乘客候车时间可直接反映公交运输系统的运营状态和服务水平.将常规公交站点分类为是否与轨道交通有衔接,对27路、111路白石桥东站,以及运通105路和87路城铁西直门站进行实地调研,获取各线路晚高峰的乘客候车时间数据,对数据进行拟合与分析.结果表明,客流到站时间分别服从对数正态分布和伽马分布.基于客流到站时间分布函数,反推出乘客候车时间模型,同时对模型进行对比分析,并得出相应结论.     

上海市公交专用车道发展困境与对策

建设公交专用车道、提高公共交通服务水平是缓解城市交通拥堵的主要手段,也是落实公交优先战略的重要措施。尽管上海市公交专用车道的建设里程不断增加,但是公共汽车运行效果和服务水平并未得到明显改善,未来公交专用车道的选线、建设难度也不断增加。对上海市公交专用车道的运行效果进行评估,分析其发展困境,进而以提高公共汽车运行效果和服务水平为核心,提出公交专用车道的四大选线原则：以客流需求为根本、突破既有道路条件限制、网络化与局部节点兼顾、近期建设优先选择无轨道交通服务的客流通道。最后,提出公交专用车道设置条件标准,以及以系统化、精细化为核心的保障措施建议。     

考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化

车辆到站时间的不准时性严重影响着需求响应型公交的服务水平和乘客选择公共交通的出行意愿，因此，本文对考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化问题进行研究。以运营商成本、乘客乘车时间成本、乘客等待时间成本组成的系统总成本最小为目标建立数学模型，通过优化车辆路径寻求系统总成本最优的需求响应型接驳公交服务方案，其创新之处在于，在服务过程中允许乘客提交实时出行需求；定义车辆到站时间服从已知分布以描述其随机性。提出一种遗传算法和邻域搜索相结合的启发式算法对模型进行求解，该算法融合了遗传算法的全局搜索优势和邻域搜索的局部搜索能力，通过算例测试分析对本文算法的有效性及先进性进行验证。最后，基于西安市延平门地铁站设计数值实验，结果表明，考虑车辆随机到站时间可以在一定程度上减少乘客时间成本和系统总成本。