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.     

轨道交通新线开通对常规公交的影响分析——以重庆轨道交通9号线为例

为准确分析轨道交通新线开通后对常规公交的影响，在自然运营数据基础上，以重庆轨道交通9号线为研究对象，采用数据量化方法，从换乘客流特征、出行OD特征和客流空间分布特征三方面进行了探讨，以期为公交接驳、线网优化和运营组织等提供借鉴。结果表明：9号线与公交的日均换乘客流为0.6万人次，换乘率仅为10%，低于全网换乘率17%;9号线周边公交站点客流下降1万人次，降幅为2%，相关公交线路客流下降3.3万人次，降幅为3%;9号线站点周边500米范围内覆盖公交站点上客客流为46万人次，潜在影响大。     

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针对我国当前在公交换乘问题上存在的问题，本文在对公交网络、公交系统新的认识基础上，以划分公交服务区，公交线路等级化的思想，提出了城市枢纽规划决策的几种方法:以交通分配预测为基础的会交客流分配数据，得到枢纽的集散客流量强度，进而提出基于公交客流预测的流量决定法；在城市公交网络结构和用地结构的基础上，利用最小控制集算法；利用城市规划中“邻里单元”的概念，作为规划枢纽的分区单位和依据，提出了基于城市布局结构的枢纽决策规划及修正方法等，并提出了以公交换乘枢纽为核心的规划新流程.     

基于TransCAD的轨道交通沿线公交线网优化研究

围绕轨道交通优化调整常规公交线路是目前建设轨道交通的城市必须考虑的问题.结合定性和定量的方法,研究常规公交线路调整的思路及换乘枢纽的设置方案.基于TransCAD平台进行联合网络的交通分配,预测轨道交通集散量和换乘量,以及常规公交的转移客流.分析常规公交与轨道交通的运能匹配情况,以确定轨交沿线场站需求,并提出常规公交线路的优化对策.     

基于大数据的常规公交线路调整客流影响评估方法研究

常规公交线路有时需要不断地动态调整,以适应城市出行需求以及交通条件的改变.对常规公交线路调整的客流影响进行评估是保障常规公交线路调整方案实施的必要条件.首先,基于大数据技术,获取公交出行的OD(Origin and Destination)信息;其次,通过可替代站点以及可替代OD的判别,识别受影响的客流;最后,计算影响...     

公交客流OD矩阵反推法

公交客流OD矩阵是进行公共交通规划的重要基础数据。根据交通需求预测“四阶段”理论中交通分布预测的重力模型法的基本原理，建立了公交客流分布函数模型，根据公交OD矩阵与公交线路的日均客运量以及区域人口、社会经济、用地性质等之间的内在联系提出了一种免OD调查的公交客流OD矩阵的反推算法。用Matlab语言编写了多条线路公交客流OD矩阵推算程序，给出了oD矩阵的检验及修正方法。     

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。     

基于状态空间神经网络的短期公交调度模型

本文从公交线路状态时空变化规律的角度出发,讨论了应用状态空间神经网络模型解决短期公交调度问题的方法。采用能描述实际公交线路状态（包括客流状态以及车辆运行速度等）的网络拓扑结构,结合前一时段的公交线路状态,预测下一时段的状态并选择与其相适应的调度方案。本文以南京市某公交线路的数据作为实例进行模型应用,与BP神经网络和AMRA模型的对比结果显示状态空间神经网络模型能在短期内更好地针对客流空间、时间变化对公交发车间隔进行调整,模型预测精度高,自适应性强,值得推广应用。     

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。     

大城市对外客运枢纽与公共交通衔接规划研究

对外客运枢纽衔接规划是对外客运枢纽规划的重要内容之一。本文首先分析了对外客运枢纽与轨道交通车站衔接的模式,以换乘乘客换乘总时间最短为目标提出了轨道交通运营衔接模型;然后,分析了对外客运枢纽与常规公交的衔接模式,以场站换乘客流换乘总距离最短为目标提出了常规公交场站衔接规划模型,并根据常规公交的接运能力提出了常规公交接运线路的衔接方法。     

基于双层规划模型的公交枢纽内部流线优化

作为以“换乘”为主要功能的公共建筑,公交枢纽是城市交通系统的核心,其在设计阶段最为重要的部分是内部流线设计。内部流线的设计方案直接关系着枢纽运行效率的高低,甚至于枢纽的功能实现。本文对公交枢纽内部流线进行研究,根据枢纽内换乘流线与城市道路网上交通流的相似性,修正城市路网交通分配的方法,寻找到枢纽内部优化的流线,通过“用户平衡（UE,User Equilibrium）”与“系统最优（SO,System Optimization）”两个模型建立了双层优化模型,并设计遗传算法和模拟退火混合算法进行了求解。采用北京某公交枢纽的数据进行了案例研究,结果表明本文提出的方法对于公交枢纽内部流线优化设计是非常有效的。     

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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.     

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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

南京市地铁1号线开通初期客流预测

为了对南京市地铁1号线开通初期进行精准的客流预测,以规划地铁1号线沿线车站1km半径范围内的51个交通小区为研究重点,进行了5类个人出行调查,利用四阶段法建立交通模型进行预测分析。在交通方式预测阶段,利用交通意向调查数据建立了轨道交通转移率模型,得到轨道交通OD预测结果。最后,将预测结果与实际客流进行比较,说明客流预测精度较好,验证了所使用的出行调查和模型方法的合理和有效性。     

基于AFC数据的城轨路网客流OD在线动态估计

路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证.     

基于逆向重力模型的枢纽机场旅客吞吐量估计方法

为了利用航空OD客流数据精确估计机场旅客吞吐量,描述了全连通线性航线网络和枢纽辐射航线网络,根据枢纽机场之间的OD客流矩阵,建立了逆向重力模型标准代数算法和基于哈密顿图原理的简化代数算法,分析了在不同距离修正指数下,算法的拟合与估计精度。分析结果表明:简化代数算法与模型标准代数算法最优吞吐量回归直线的可决系数都为0.84,斜率分别为0.91和0.87,比较接近。可见算法的拟合效果优良,估计精度高,且简化代数算法需要的数据少,尤其适合大规模OD矩阵分析。     

一种基于GPS和IC卡数据的城市公交出行分布推算方法

城市公交规划、管理工作迫切需要信息化技术给予定量的决策数据支持.公交出行分布数据通常基于居民出行调查获得,然而因其调查代价巨大不能作为常态化调查手段.短期的公交线网调整工作更依赖于现状的公交出行分布需求,本文由此提出了一种利用公交GPS和IC卡(含老年卡)数据推算现状公交出行分布的实用方法.当前在大城市常住人口使用IC卡作为公交支付手段已得到相当普及,采用基于车载GPS和乘客IC卡记录能够推断得到全日公交OD数据并用于公交出行量回归模型的标定.模型检验通过后,可结合人口数据和就业岗位资料用标定模型计算以投币作为主要付费方式的流动人口公交OD;叠加两部分OD得到完整的城市公交出行分布结果.该模型的有效性通过2010年郑州市综合交通调查实践得以验证,对其它城市具有借鉴意义.     

基于公交站点上下客人数反推OD矩阵的概率论模型研究

基于站点上下客人数,采用简单概率分布模型,可提出反推公交站点间的OD分布矩阵的具体方法。实例表明,在采用此类方法进行反推计算时,应按照土地利用性质对站点进行合并计算,这样方可提高推算的精度。     

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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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本研究以“常州市公交线网优化项目”为背景支持,首先给出一种能够容易、准确获得公交站点OD的方法——小票法;然后结合小票法的特点,利用Visual Basic程序语言进行编程处理,获得调查线路公交站点OD矩阵;最后利用沿线小区与公交站点的依附关系,提出分配权系数,建立小区与站点的分配权关系,从公交站点OD推导出公交出行OD矩阵.该推导模型是以小票法为基础,以公交站点OD矩阵为中间过渡参数,利用公交出行OD矩阵与公交站点OD的依附关系进行推导的.不需要大量的迭代计算,大大简化了推导过程,因此可以适用于大型城市公交网的OD估计问题.