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在应用“四步骤法”进行居民公交出行OD 预测中,为了提高出行分布与方式划分预测的精度,本文分别提出了交通阻抗确定新方法和交通小区间公交出行量预测方法. 本文利用各小区内道路节点之间的最短路距离确定小区内及小区间的交通阻抗. 该方法有效避免了传统交通阻抗确定方法的缺陷,将其应用于重力模型预测居民出行分布,预测精度有所提高. 在获得现状居民出行特征的基础上,利用马尔可夫链法预测未来年公交出行总量,然后利用公交出行距离转移曲线具体预测各小区之间的公交出行比例,利用该比例结合公交出行总量获得公交出行OD. 该法可在定量分析的基础上综合考虑城市规划、政策等因素对预测结果的影响,其预测结果更加合理.     

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.     

居民公交出行OD预测研究

在应用“四步骤法”进行居民公交出行OD 预测中,为了提高出行分布与方式划分预测的精度,本文分别提出了交通阻抗确定新方法和交通小区间公交出行量预测方法. 本文利用各小区内道路节点之间的最短路距离确定小区内及小区间的交通阻抗. 该方法有效避免了传统交通阻抗确定方法的缺陷,将其应用于重力模型预测居民出行分布,预测精度有所提高. 在获得现状居民出行特征的基础上,利用马尔可夫链法预测未来年公交出行总量,然后利用公交出行距离转移曲线具体预测各小区之间的公交出行比例,利用该比例结合公交出行总量获得公交出行OD. 该法可在定量分析的基础上综合考虑城市规划、政策等因素对预测结果的影响,其预测结果更加合理.     

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。     

公交客流OD矩阵推算

公交客流OD矩阵是／2-交运营调度的基础,精确的客流OD才能保证运营计划科学的制定,人、车资源合理调配。为了提高推算精度,本文提出公交客流OD矩阵受居民公交出行特征、公交停靠站附近的用地性质和停靠站换乘功能影响。采用K-S检验对居民出行站数进行分析,发现出行站数服从泊松分布。结合各停靠站的上下车人数,推算得到基于居民出行特征的客流OD。根据公交站点的吸引系数和吸引权,得到基于停靠站附近用地性质的客流OD推算模型。作者认为停靠站的重要系数与该站作为起始、终点和中途停靠的线路数有关,据此建立了基于站点换乘功能的客流OD推算模型。利用层次分析法组合上述三种影响因素,得到最后的公交客流OD矩阵。实例分析结果表明该方法确实可以大幅度提高推算精度。     

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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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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.     

基于多源数据的OD分析模型和系统实现研究

为进一步提高公交企业管理水平,促进传统公交运营管理向数据驱动的主动管理模式转化,对乘客OD(交通起止点)信息的获取进行了研究.在分析现阶段行业内主要的OD信息获取方式及存在问题的基础上,提出以城市公交IC卡数据、公交车辆GPS数据和公交站点GIS数据为主要研究对象,利用多源数据融合技术,运用优化后OD推导算法进行计算,得到乘客OD信息,并通过实例分析验证算法的有效性和适用性.此外,设计了基于多源数据的OD信息管理系统,实现对公交大数据的处理及可视化展示,起到支撑公交系统焦点问题量化分析的作用,使公交运营管理工作有的放矢.     

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.     

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城市快速路OD信息是进行快速路交通运营、建设绩效分析的基础,采取恰当方法推算快速路OD矩阵可以减少直接询问OD信息的工作量、避免道路拥堵及其所造成OD信息受到扰动. 本文提出了基于进出匝道交通量和部分路段交通量,以快速路单方向一对相邻进出匝道划分交通小区,应用重力模型与双约束Frator法建立高质量先验OD矩阵,借助TransCAD交通规划软件中的矩阵反推模块进行矩阵推算,多角度检验OD矩阵推算效果的系统方法,并在广州市内环路快速路系统上进行了实例验证. 结果显示,应用本文方法设定先验OD矩阵与推算OD矩阵后,拟合的路段及进出匝道上的分配交通量误差、平均出行距离与日周转量误差均较小. 表明推算OD矩阵具有较高的准确性和可靠性,该方法是适用于快速路交通流分析的一种简便可靠的方法.     

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。     

基于公交OD数据的居民公交出行特征研究

已有研究在应用“四阶段法”进行公共交通需求预测时,缺少对居民公交出行分布规律及变化特征的分析．文中通过从潍坊、常州、上虞、蚌埠和湖州五个典型城市居民出行调查数据库中提取出公交OD出行的有效数据,运用图形处理及模型标定等方法进行深入的数据挖掘,研究了居民出行时间消耗特征、出行时间分布特征和出行空间分布特征。指出：0公交出行的可容忍时间与建成区面积及公交分担率密切相关：②由于城市发展状态、经济发展水平及人们出行规律的不同,都会造成出行时间分布的差异;③分析同一城市不同时期居民出行空间分布时,应具体分析各区之间的出行联系强度。居民公交出行时空分布特征的研究,可以为城市公共交通需求预测及公交线网规划提供定量的参考依据及理论支持,该项研究的结论和分析方法可供其他城市借鉴和使用。     

基于OD反推的公交站点团OD矩阵预测

城市公共交通的公交站点数量多,在实际操作中,预测站点之间的客流OD分布往往非常困难,因此需把与主要客流集散点相近的站点合并成公交站点团．通过预测站点团的OD矩阵来掌握客流量的分布情况,从而为合理布置公交线网、站场提供科学依据。     

基于OD反推的公交站点团OD矩阵预测

城市公共交通的公交站点数量多,在实际操作中,预测站点之间的客流OD分布往往非常困难,因此需把与主要客流集散点相近的站点合并成公交站点团,通过预测站点团的OD矩阵来掌握客流量的分布情况,从而为合理布置公交线网、站场提供科学依据。     

基于手机信令数据的常规公交站间OD识别

为识别手机用户乘坐常规公交的OD,结合公交车辆GPS轨迹,在考虑常规公交换乘行为的基础上,建立基于手机用户与车辆轨迹相似度的常规公交出行识别模型,以及站间OD概率模型。通过地铁出行识别,融合手机信令数据与IC卡数据,提取包含百万样本的公交与非公交出行数据,以此作为验证集。进一步分析各参数取值、出行距离、公交线路重复系数等因素对公交出行与站间OD识别的效果。结果表明：在验证集中,常规公交出行方式识别精确率可达0.807,召回率0.912,换乘识别精确率可达0.660,召回率0.756,公交线路识别准确率可达75.5%,站间OD 识别准确率可达71.9%,参数取值的不同对识别效果影响较大。此外,出行距离越长、公交线路重复系数越低,公交线路与站间OD识别准确率越高,出行距离6 km以上、平均公交路段重复系数4 以下的识别效果最佳。     

基于城乡一体化的公交线网优化模型研究

在基于若干假设的前提下,用数学寻优法建立城乡公交线网优化模型,其上层规划以最小化公交车运行时耗为目标,下层规划以最小化乘客步行距离为目标,最后采用遗传算法来求解算例。结果表明,合理设置公交站点能优化公交线网。     

OD矩阵与PA矩阵辨析

OD矩阵与PA矩阵是交通规划时用来说明交通小区之间出行量而定义的两个相似的概念．从他们各自的含义出发，探讨二者之间的联系和区别，说明各自的作用及相互之间的转化，有助于分清他们之间的本质。     

基于出行数据的城市公交网络可达性研究

可达性是评估交通便利程度的有效指标，城市公共交通良好的可达性能够吸引更多人选择这类方式出行.基于公交刷卡、发车时间间隔等多源数据，提出考虑线路和流量的车站等待时间计算方法；利用换乘时间阈值拼接出行数据，获取起讫车站出行时间，建立两阶段机会模型.以北京市为例，评估公交网络实际可达性.研究表明：车站服务可达性和网络可达性均呈现城市中心高、郊区低、沿地铁变化趋势明显的特征，线路越多的车站可达性越高；传统的定值设置方法会低估高可达性车站的可达性水平，考虑流量和线路的等待时间计算方法是有效的.