基于公交IC卡与GPS数据的公交客流可视化分析

公交客流特征与规律是公交高效运营与服务提升的主要研究内容,也是城市公交线网规划的重要决策依据。随着城市人口的增长及公交出行需求的增加,产生海量多元的公交IC卡刷卡数据。为实现对公交客流特征与规律的全方位精准分析,并优化展示分析结果,运用海量IC卡刷卡数据,结合公交车辆GPS数据,建立数据之间的关联,消除信息孤岛,对公交客流建立多维度数学分析模型。从客流OD、断面客流、候车时长、客流堆积等方面分析公交客流特征与规律,并将结果可视化,开发出客流可视化分析应用系统,能够为公交运营调度、线网规划提供科学的决策依据。在构建的客流分析系统中导入厦门BRT的实际刷卡数据,运行结果表明,该系统能够准确统计BRT的客流量,并分析客流特征与出行规律。     

基于TransCAD的城市公交线网优化研究

以现有城市道路网和公共交通线网为基础, 优先发展公共交通, 对城市公交线网进行合理调整优化, 将会在一定程度上提高公交服务水平, 缩短居民出行时间, 缓解交通拥堵。 文章探讨了基于 TransCAD 软件的公交线网优化的方法和过程。 以武威市凉州城区为例, 利用公交客流预测四阶段法, 结合现有公交线网, 进行公交客流分配。 对分配结果计算相关评价指标, 分析筛选出待调整的公交线路, 针对各线路特点提出合理的调整方案。     

环形放射状城市常规与需求响应公交联合优化研究

针对环形放射状城市扩张过程中常规公交线网出现线网资源利用失衡、乘客出行时间过长的问题，本文设计一种常规公交与需求响应公交分层布局的双模式线网结构。基于连续近似方法，构建混合整数优化模型，以最小化公交平均运营和乘客平均时间成本之和为目标函数，根据乘客出行空间分布构建确定性的出行模式及路径选择细分方法，推导各项成本组成，求解常规公交线间距、站间距及双模式公交发车间隔等决策变量的最佳值。采用混合启发式算法对模型进行求解，并以成都市五环内环形放射状公交网络为例，验证所提双模式公交网络的有效性。优化结果表明：与单模式常规公交线网对比，双模式网络可以分别降低18.37%的乘客成本以及4.97%的公交运营成本，具体表现为减少常规公交31.85%的站点和线路建设成本以及24.36%的运营里程；系统各项成本随平均客流密度的增加呈幂指数下降并趋于稳定；同时给出不同客流密度分布条件下，系统关键设计参数的建议值。     

"一路一线直行式"公共交通系统关键技术研究

为了提高公交出行者的出行效率与公交系统运行效率,最大限度地满足城市居民的公交出行需求,提出了一种“一路一线直行式”公共交通系统模式．通过分析“一路一线直行式”公共交通系统的内涵和特征,构建了模式研究的理论框架结构体系;然后着重探讨了实现这一模式所需要解决的关键技术问题,即该模式下客流分析技术、线网布局与站点设置一体化设计技术、公交优先通行信号控制与公交智能调度一体化协调技术等．     

“一路一线直行式”公共交通系统关键技术研究

为了提高公交出行者的出行效率与公交系统运行效率，最大限度地满足城市居民的公交出行需求，提出了一种“一路一线直行式”公共交通系统模式．通过分析“一路一线直行式”公共交通系统的内涵和特征，构建了模式研究的理论框架结构体系；然后着重探讨了实现这一模式所需要解决的关键技术问题，即该模式下客流分析技术、线网布局与站点设置一体化设计技术、公交优先通行信号控制与公交智能调度一体化协调技术等．     

公交客流调查数据的实用性分析研究

公共交通是城市交通中的重要组成部分，公交客流在城市交通出行中是主导人流。公交客流的基本特征在于空间和时间分布的不均匀性。公交客流在方向分布上是相对平衡的，因为乘客乘车一般都是一往一返。但在时间分布上则很不均衡，例如，节假日与平日，一日之内的客流高峰与平峰等。因此，充分研究和应用公交客流调查数据，对城市公共交通专项规划有着实质性的作用。     

公共交通乘客出行信息接受水平评价方法

为了科学评价公共交通乘客的出行信息接受水平,分别从信息传递和信息搜寻的角度,对公共交通出行信息进行了详细分析。将信息理论运用于解释出行信息的传递过程,建立了出行信息传递模型。运用信息熵理论将乘客接受的出行信息进行量化,提出了评价出行信息接受水平的具体方法。以实际调查数据为依据,运用该方法对公交乘客的出行信息接受水平进行评价。结果表明,该方法可从乘客认知角度评价出行信息的接受水平和出行信息的传递状况。     

成都市公共汽车快速网络体系构建与实践应用

在城市空间布局扩张、轨道交通加速成网,以及乘客对高品质公共交通出行需求日益增长的背景下,对成都市公共汽车网络体系可达性与高效性提出了更高的要求。通过对轨道交通、BRT、公共汽车客流数据的挖掘分析,以供给侧结构性改革为抓手,以提升乘客出行服务体验为目标,开展成都市中心城区公共汽车线网优化工作。重点依托轨道交通及BRT走廊,构建了开放式BRT网络、通勤大站快线一级微循环接驳网络的"两快一微"公共汽车快速网络体系。由此,进一步增强了骨干公共交通的覆盖性及服务水平,形成功能层次清晰、线网高效衔接、运营协调互补的公共汽车线网布局。     

多源数据驱动的轨道交通与公交换乘特征和服务范围研究

以苏州市轨道交通5号线开通后地面公交的线网优化规划为例,提出基于多源数据的轨道交通和公交换乘客流特征分析方法,并用以划分服务范围.利用轨道交通和公交的IC卡刷卡数据及手机大数据,模型分析轨道交通和公交换乘客流和潜在客流进行换乘的行为,明确轨道交通新开后对公共交通的影响范围,并预测换乘的公共交通供需变化,作为线网调整优化的依据,并在项目应用中得到较好的应用.该模型可用于轨道交通开通后公共交通线网优化的实际工作中.     

基于多源数据的多模式公共交通出行链构建

公共交通乘客出行链构建是公共交通出行需求分析的基础,也是推进城市公共交通系统融合发展和可持续运营的关键.现有研究大多关注单一模式出行链,较少考虑多源数据环境下多模式公共交通出行链构建,无法进行各模式之间的转移和换乘客流特征的分析.基于轨道交通、BRT和公共汽车交通三网融合数据进行乘客出行链构建,数据类型主要有公交IC卡、车载GPS等.具体方法包括基于时间匹配的上车站点推算、基于出行链假设的下车站点匹配和基于换乘规则的个体出行链推算.最后,使用厦门市公共交通数据验证了该方法的有效性,同时讨论了匹配阈值对匹配精度的影响.     

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目前国内许多大城市都在建设或者规划城市轨道交通,客流资料是项目的必要性论证、方案比选、确定系统规模、进行效益分析的基础,科学合理地预测客流已成为决策中面临的重大课题,及时总结城市自身的轨道交通成长规律和客流特征,有助于提高客流预测的准确性.本文根据广州已开通的八条轨道线运营资料,对轨道交通从单线向网络转变过程中的成长规律和客流特征进行分析.最后,从公交整体水平提升、换乘点接入、站点周边用地开发、以及轨道票价制定等方面提出相关建议,为我国轨道交通客流预测水平的提高奠定基础,为轨道交通的建设、运营提供参考.     

广州市轨道交通客流特征分析

科学合理的预测轨道交通客流状况已成为轨道交通系统决策中面临的重大课题,需要在实践中不断积累、完善和提高。根据广州市轨道交通运营资料,从网络、线路、车站三个层面探讨轨道交通从单线向网络转变过程中的客流特征和成长规律,为客流预测模型的参数选择提供参考。分析发现：随着轨道交通网络的扩展,客运强度边际效应递减、换乘系数增大、平均运距增长;从线到网,换乘客流成为客流增长的主要来源;不同类型车站的客流特征差异较大,预测时应分类考虑。     

城市轨道交通网络新线接入后的客流预测

城市轨道交通网络新线接入后,网络拓扑结构和客流时空规律都将发生较大变化。提出通过可达性指标将进出站量预测、OD分布量预测、基于路径选择模型的随机客流分配等阶段关联,构建客流预测模型。进出站量预测时,构建土地利用替代指标,避免对新车站周边土地利用、社会经济属性等进行调查;同时由目的地选择效用计算得到车站可达性指标,描述车站位置对进出站量的影响。OD分布量预测时,构建目的地选择模型,可适应拓扑变化后的场景,模型中OD可达性指标由路径选择效用计算得到。构建的路径选择模型,综合考虑了影响乘客路径选择的各因素。最后,对广州市地铁6号线接入后的客流进行建模预测,各模型参数均符合统计检验要求且客流预测精度较高。     

公交优先的差别适应性研究

随着城市化与机动化的快速推进,公交优先已经成为城市交通发展的一项基本战略,协调公交与城市形态、土地利用、道路网的关系十分重要。文章从公交体系、公交网络结构、公交客流强度等方面入手,详细阐述了不同规模的城市、不同的城市布局形态、不同的城市功能区公交优先的差别适应性和发展策略。     

基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测

城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作等的关键。文章在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史断面客流数据训练动态连续的神经网络,以此对未来客流进行预测;并以北京轨道交通某日早高峰客流为例进行分析,验证了该模型与方法的有效性。     

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随着轨道交通线路的建设,线路已逐渐成网,轨道交通换乘站也越来越多,作为客流内部集散的重要节点,如何保证其安全有序的运行是摆在运营管理人员面前一道严峻的课题.本文以先进的客流检测系统为基础,在深入了解和掌握轨道交通运营、管理、监控等需求的前提下,集成数据传输、统计分析、信息发布与应急管理等功能为一体,提出了轨道交通换乘客流检测与信息管理的系统解决方案,并成功应用在西单交通换乘枢纽.结果表明,该解决方案能够在一定程度上检测、预判和处理客流拥堵等应急事件,取得了良好的效果.     

日本综合客运枢纽交通衔接设计经验及启示

由于各种交通方式缺乏统一布局和规划,且不同方式之间的管理机制和运营模式等各不相同,导致中国城市综合客运枢纽存在诸多交通衔接问题。针对日本城市综合客运枢纽典型案例,系统研究综合客运枢纽的交通衔接布局模式。从提高枢纽换乘便利性以及枢纽与城市功能有机融合两方面,总结日本城市综合客运枢纽交通衔接设计和布局的经验。从客流组织角度出发,提炼综合客运枢纽交通设施衔接布局的关键要点及对中国的启示：换乘距离最短化、优化信息服务和换乘空间、票务支付系统一体化、共享出行信息、交通设施与城市功能融合。     

城市轨道交通网络化客流特征及成长规律——基于京沪穗深城市轨道交通网络客流数据分析

中国各大城市轨道交通将陆续进入网络化运营阶段,然而对于网络化进程中客流特征及成长规律尚缺乏深入细致的分析与研究。对北京、上海、广州、深圳4个城市轨道交通网络化进程中的客流特征及成长规律进行系统总结,涉及客运量及客运强度、断面客流量分布、线网换乘系数、乘距与运距、客流时间分布等。同时,针对轨道交通沿线土地利用、线网规模、服务水平、票制票价等影响客流特征变化的主要因素进行分析。在此基础上,对当前中国城市轨道交通规划、建设、运营组织的若干关键问题提出建议。     

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城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.     

重大公共卫生灾害主动限流背景下城市轨道交通网络集成韧性

分析了重大公共卫生灾害对城市轨道交通网络集成韧性的影响机理；基于韧性曲线模型对传统韧性测度方法进行了修正，构建了面向重大公共卫生灾害影响的城市轨道交通网络集成韧性测度方法；评估了城市轨道交通网络节点重要度水平，运用复杂网络构建了城市轨道交通网络拓扑模型，对节点客流进行了模拟分配；应用SEZIR传染病传播模型模拟了灾害传播过程，研究了城市轨道交通在重大公共卫生灾害背景下的集成韧性水平演化规律；以西安市疫情发展过程为研究对象，对主动客流限制下城市轨道交通网络的集成韧性水平进行了模拟和数值分析。研究结果表明：主动客流限制措施能够有效提高城市轨道交通网络对重大公共卫生灾害的阻断能力，当客流限制水平达到30%后，重大公共卫生灾害传播过程趋于平缓；主动客流限制措施会直接导致城市轨道交通网络运行效率降低，但能够提升城市轨道交通网络在重大公共卫生灾害影响下的集成韧性水平；当客流限制水平分别为70%、40%和20%时，城市轨道交通网络集成韧性水平的改善提升效果更加明显，累积改善效果分别可达到10.73%、46.87%和226.81%。