城市公共交通常乘客通勤出行提取方法

为挖掘公共交通通勤出行精准化特征，从追踪出行链的角度出发，利用公交与轨道多源数据研究常乘客通勤出行提取方法。通过选取潜在职住地设置高频职住地集合，提出公共交通常乘客职住地识别算法，结合出行链起讫站点与职住地空间信息匹配提取通勤出行链，并将常乘客出行分为home-work通勤、work-home通勤和非通勤出行。以北京市“回天地区”公交与轨道出行链数据为例，提取常乘客通勤出行。结果表明：常乘客职住地识别率达到85.9%，常乘客通勤出行和非通勤出行在出行时空分布和出行方式上存在明显差异，通勤出行提取可为北京市面向常乘客开展“预约出行”并分析其出行需求动态特征变化提供依据。     

基于个体出行数据的公共交通出行链提取方法

公共交通个体出行信息的提取对掌握公共交通出行的时空特征,改善居民通勤出行效率具有重要意义.研究从公交刷卡数据、公交定位数据、轨道AFC数据等海量公共交通多源数据的关联匹配与处理方法入手,提出了公共交通出行链信息提取中,换乘关系判断、通勤行为判别及出行起讫点匹配的方法与规则,标定了出行链匹配阈值参数,建立了基于个体出行数据的公共交通通勤出行链提取模型.提取模型的准确度验证表明:出行链结构提取及通勤出行判别的成功率均达到100%,出行阶段起讫点匹配成功率为87.5%,准确性为97.1%,满足了公共交通出行特征提取的需求.该方法为公共交通通勤出行判别及基于个体的微观通勤出行时空特征的深入分析奠定了基础.     

基于个体出行图谱的公共交通通勤行为辨别方法研究

不同公共交通类型乘客的出行特征存在显著差异,实现公共交通通勤乘客准确辨识,有助于获取精细化的公共交通出行特征,更好地满足不同类型乘客的出行需求.基于北京市公共交通刷卡和线站数据,对公共交通多源数据进行关联匹配并提取出行链.利用北京市连续1个月的公共交通刷卡出行数据,采用多层规划理论构建了个体出行知识图谱,提取了出行天数、出行空间均衡度等7类特征指标.通过RP调查获得乘客出行行为类别.以特征指标为输入,乘客分类为输出,构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型.验证表明,模型平均分类精度为94.5%,Kappa系数为0.879.本文研究有助于准确识别不同类别的公共交通乘客,为优化公共交通运营及公共交通精准化服务提供支撑.     

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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.     

基于公交IC卡数据的乘客出行分类研究

为得到体现公交乘客出行时空规律的数据,采用基于出行链方法推导出公共汽车乘客的下车站点;建立了描述单个乘客多天出行的完整数据框架;根据乘客参加不同活动所产生的出行时空特征定义了3类出行:通勤类出行、普通类出行和随机类出行,将出行频次与出发时间的标准差作为分类标准对公交乘客出行进行分类。研究表明:39.1%的乘客具有普通类或通勤类出行,生成总客流的76.4%;60.9%的乘客只具有随机类出行,生成总客流的23.6%。通过对乘客出行的分类研究可以更好地掌握乘客公交出行的规律和需求。     

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.     

上海市中心城区公共交通典型通勤出行链特征分析

基于居民调查与爬取的数据,梳理上海市中心城公共交通为主体的通勤出行链,并分析其主要出行时空区间,从中提取以公共交通为主的4类典型通勤出行链,探究不同公交出行链服务的通勤出行距离分布、出行耗时差异及起讫点在中心城的圈层分布特征。而后采用公交小汽车行程时间比指标,对不同距离区间内典型公交出行链的服务效率及服务竞争力进行评估,为公共交通在新业态重组后的城市交通系统中的重新定位及精准优化提供参考。     

乘客差异化需求对公交出行满意度的影响

中国对于公交出行满意度的研究主要集中在服务质量指标的制定、乘客意向信息采集等方面,对出行满意度的影响因素缺少深入分析。结合安徽省铜陵市居民公交出行意向调查数据,对通勤乘客和非通勤乘客的公交出行服务需求特征进行分析。在此基础上构建结构方程模型,探究乘客公交出行满意度的影响因素。模型结果表明,通勤乘客更重视公交服务的经济性、便捷性和可达性,而非通勤乘客更重视可靠性和舒适性;经济性和可达性需求对通勤乘客满意度有显著积极影响,而便捷性、可靠性和舒适性需求对所有公交乘客满意度均有显著消极影响。由此,针对两类乘客分别提出提升公交出行满意度的措施。     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

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.     

乘客公交出行路线选择影响因素分析

随着城市公共交通的快速发展,越来越多的人们选择公交出行的方式,而日益完善的公交网络提供了更多的选择。研究影响乘客公交出行路线选择的因素不仅可以从理论的角度分析乘客出行特征,而且可以帮助公交系统进行线路和车辆排班的改进。通过对公交乘客进行实际调查,在数据标准化和相关性处理后进行偏相关分析,找到路线选择和相关因素存在的偏相关关系,对研究选择公交出行路线选择具有指导作用。     

公共交通票价对通勤走廊出行结构的影响

针对通勤走廊构建交通方式选择模型,分析公共交通票价对通勤走廊出行结构的影响;考虑公共交通多种末端衔接方式,针对有车和无车通勤者,分别构建了包含组合出行模式的出行方式选择NL模型;以北京市地铁5号线沿线通勤走廊为例,结合实际数据对NL模型精度进行检验;在考虑公共交通运能约束的基础上,应用NL模型分析不同单一交通方式票价、组合票价下,各出行方式分担率与公共交通满载率的变化,从公共交通运能利用率和服务水平的角度研究不同票价下出行结构的合理性。研究结果表明:北京市票价调整政策可以提高地面公交运能利用率,但对降低地铁满载率的作用有限;若将地面公交票价调整为0.01~0.06元·km~(-1)或地铁票价调整为0.32~0.42元·km~(-1)时,通勤走廊内地面公交的高峰小时平均满载率为60%~65%,北京市地铁5号线高峰小时满载率为86%~100%,公共交通运能利用率保持在一定水平的同时,提高了公共交通服务水平,且小汽车的分担率基本保持现状,未造成小汽车出行量的激增;当地面公交和地铁票价同时满足限制条件时,通勤走廊内地面公交的高峰小时平均满载率为58%~80%,北京市地铁5号线高峰小时满载率为86%~100%,小汽车分担率的增幅在5%以下,票价调整可以改善通勤走廊的出行结构。     

提升公交使用全过程的安全性

正中国城市公共交通出行的安全性具有鲜明的特点:一是在公共交通地位越发重要的背景下,步行和自行车等慢行出行方式仍是接驳公交的主体,但又是交通事故中的弱势群体;二是公共交通运量大、使用多,但乘客接驳通勤以及"最后一公里"通勤还不被视为公交出行的有机部分,其安全性值得重视;三是兼顾弱势群体安全的街道设计仍需探讨。在现阶段中国城市快速发展的过程中,公共交通、步行、自行车等绿色出行方式的安全问题尤其需要注意。     

基于时空行为规律挖掘的公交乘客分类方法

应用智能公交系统(APTS)提取个体乘客出行信息，构造了公交出行链，研究了基于时空行为规律挖掘(STBRM)的公交乘客分类方法；应用时间序列表征乘客出行时间特征，利用互相关距离(CCD)算法计算了个体乘客出行时间规律；应用带噪声基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法，挖掘了个体乘客的出行空间规律；依据出行强度和出行时空规律，将乘客划分为极少出行、时间规律、空间规律、时空规律和不规律等5个群体；以出行天数、类似上车时间数量和类似上车站点数量为聚类指标，应用K-Means++算法将乘客划分为高规律、中规律和低规律3类，比较了本文提出的STBRM方法和K-Means++聚类方法的分类结果，揭示了2种方法分类结果之间的关系。研究结果表明: 当时段划分长度取5 min，时间规律性判断阈值取3.0时，利用CCD算法识别时间模式规律乘客的效果最佳，与常用的DBSCAN算法相比，识别率提升了14.64%；增加时间窗长度能够提高时间、空间模式规律判定结果的稳定性；时间窗长度达到3周后，空间模式规律的乘客比例下降趋缓，达到6周后趋于稳定；时间窗长度达到2周后，时间模式规律的乘客比例增长趋缓，达到4周后趋于稳定；时间规律、空间规律和时空规律等3类乘客数量仅占总乘客数量的30.4%，但其出行量占到了总出行量的84.7%，公交依赖度很高，应作为公交机构重点保障的对象；本文提出的STBRM方法与K-Means++聚类方法的分类结果具有较强的关联性，规律性极高或极低的群体高度重合。      

基于车载数据的公交服务可靠性分析

随着我国城市规模不断扩大,公交网络日趋庞大和复杂,其服务可靠性容易受到众多不确定性因素的影响,进而影响到居民出行方式的选择。本文从乘客的角度出发,基于公交车载数据,对公交服务可靠性进行研究,提出公交服务可靠性的评价指标、计算方法,分析公交服务可靠性的特征与优化方法。研究成果有助于更客观、真实地反映公交服务的实际情况,为城市公共交通的规划与管理提供依据。     

基于关联分析的乘客公共交通依赖度识别方法

不同乘客在出行过程中对公共交通的依赖程度具有显著差异，精准识别乘客公共交通依赖度，有助于针对性地引导出行者向公共交通方式转移.本文基于多源数据的关联，获取包含个体属性的公共交通出行链，从出行行为和个体属性两方面提出8个依赖度指标，构建二阶聚类模型，识别乘客公共交通依赖度.结果表明：样本按依赖度高低被划分为4类群组；部分高、较高依赖度乘客在出行决策时受限于收入和车辆拥有量，并有向私家车出行转移的趋势；乘客出行习惯行为较个体属性对公共交通依赖度的影响更大.利用平均命中率(AHR)和平均覆盖率(ACR)指标评估个体属性对识别结果的影响，得出结论，个体属性指标间存在耦合关系，且指标缺失量与模型误差具有非线性关系.研究有助于理解公共交通乘客的需求和选择倾向性，为精准改善公共交通服务提供支撑.     

轨道新线对公共交通乘客吸引力影响因素研究

研究轨道交通新线对公共交通乘客的吸引力影响因素，有助于理解公共交通乘客的出行方式选择行为，预判新线开通带来的客流变化，以提高公共交通运力投放效率和整体服务水平。本文利用公交智能卡数据构建量化评价轨道新线吸引力影响因素的分类与回归树(Classification and Regression Tree, CART)模型，实证分析轨道新线吸引力与乘客特征间的相关关系。首先，从长时期的刷卡记录中挖掘乘客类型、出行习惯、出行特征和职住地轨道可达性等乘客特征指标；其次，以开通后的乘车次数表征新线吸引力，基于上述特征指标构建整体精度为82.6%的轨道新线吸引力影响因素解析决策树模型；最后，依据决策树结构和指标权重量化解析影响轨道新线对公共交通乘客吸引力的关键因素。分析结果表明，居住地距新线距离是影响新线对其吸引力最重要的因素，其次是居住地的轨道可达性水平及乘客联乘出行比例；而出行时间、出行距离等因素对轨道新线吸引力的影响较小。此外，轨道新线对老年乘客的吸引力与其他群体存在明显差异。本文研究成果对优化公共交通规划与运营组织具有重要指导意义。     

基于多层模型的城市建成环境对通勤行为的影响

为研究城市建成环境对居民通勤行为的影响,考虑个体社会经济属性和交通小区建成环境属性的跨层次结构,建立多层模型,分别分析了个体社会经济属性层面和交通小区建成环境层面对通勤时间及通勤距离的影响,并利用长春市居民出行调查数据标定模型参数. 结果表明：多层模型比传统的回归模型拟合效果更好;控制个体社会经济属性特征后,土地利用混合度、交叉口密度及公共交通站点密度对居民通勤出行时间和距离的影响均呈现显著的负效应,而居民居住地到城市中心商务区(CBD)的距离仅对通勤距离有显著的正向影响.研究结果可为通过城市规划优化通勤结构提供理论支持.     

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。     

公共交通乘客个体活动链的日相似性研究

刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年 4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于PrefixSpan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频繁序列模式,采 用Levenshtein距离度量3类乘客活动链日维度的相似性.结果表明：每类用户中约70%乘客的频繁活动序列是对称模式;普通卡和学生卡用户的相似性高于老年卡用户,平均值分别为 0.645、0.649和0.530;3类乘客的工作日与非工作日活动链具有明显差异,而工作日之间或非工作日之间具有较高相似性.本文有助于定量解析公共交通乘客的出行活动规律,为科学优化公共交通服务提供依据.