基于多源数据的公交专用道效能评价方法与影响模型

施画公交专用道是落实公交优先策略、改善公交服务质量,提升交通系统效率的重要策略.近年来,如何提高公交专用道设置的科学性、提升服务效能受到广泛关注.为科学定量评价公交专用道设置的正、负效能,建立基于多维运行影响的公交专用道效能评价指标体系,提出基于主观层次分析法和客观离差最大化法相结合的组合评价方法,实现对公交专用道效能...     

Floating Car Data Based Nonparametric Regression Model for Short-Term Travel Speed Prediction

A K-nearest neighbor (K-NN) based nonparametric regression model was proposed to predict travel speed for Beijing expressway. By using the historical traffic data collected from the detectors in Beijing expressways, a specically designed database was developed via the processes including data filtering, wavelet analysis and clustering. The relativity based weighted Euclidean distance was used as the distance metric to identify the K groups of nearest data series. Then, a K-NN nonparametric regression model was built to predict the average travel speeds up to 6 min into the future. Several randomly selected travel speed data series, collected from the floating car data (FCD) system, were used to validate the model. The results indicate that using the FCD, the model can predict average travel speeds with an accuracy of above 90%, and hence is feasible and effective.     

基于定位数据的旅游出行链提取方法及客流时空特征分析

旅游交通出行信息的提取为挖掘旅游者出行时空特征提供数据基础,从而对旅游交通规划与设计、旅游客运优化以及多模式旅游交通协调系统构建等提供支持.本研究以客运包车定位数据为基础,利用DBSCAN算法建立了旅游出行停留点识别方法,并基于关联规则技术提出了出行链提取、分类方法.论文以青海省热度排名前三的青海湖,塔尔寺和茶卡盐湖为研究对象,从多时间粒度挖掘了旅游出行者的旅游交通客流月/日变特征和旅游时间分布特征,以及旅客出发时间、抵达时间、景区驻留时间等信息.论文的主要方法及研究结论可为政府主管部门、景区监管部门以及交通运营管理部门提供决策支持.     

基于特征图谱的区域出租车出行需求分布特征研究

以北京为例,基于出租车计价器数据和GPS数据,提取各活动空间的出租车需求发生、吸引强度,选取载客热点交通小区作为典型居民活动空间.采用主成份分析法实现数据降维,并采用Canopy-K means聚类方法,将典型活动空间划分为6类,包括居住地、就业区、商业娱乐区、旅游景区、交通枢纽区及综合型区域.采用特征图谱表征方法,分析了不同类型活动空间出租车出行需求分布时空特征.研究对于掌握区域出租车出行需求产生和吸引的时空分布特征与预测、改善出租汽车运输服务质量,具有重要的意义.     

基于D-S理论的城市快速路交通事件自动检测算法

为有效提高快速路交通事件检测的覆盖率,解决算法误判率较高的问题,本文通过分析交通事件发生时交通流参数在时间维与空间维的变化,分别提出了基于固定检测器的多参数判别算法与基于浮动车的时空二维判别算法.当两个数据源算法同时满足检测条件时,研究以D-S理论为基础,将两个子算法有效地结合,实现事件的综合检测.最后,研究利用北京市...     

基于ETC交易数据的高速公路行程速度提取模型

为了提高高速公路运行状态的监测水平,基于ETC交易数据预处理,根据计算周期内路段ETC数据量的大小,搭建了不同样本量水平条件下行程速度的提取模型.利用包含对象路段的多个OD对ETC交易数据提取路段的行程速度,提出基于OD对速度折减系数和可信度权值的速度修正方法,解决了小样本条件下速度提取可信度较低的问题.以北京市高速公路路段数据进行了现场验证.结果表明,模型的平均绝对误差为4.5 km/h左右,平均相对误差为6.5%左右;高峰和非高峰时期的误差均方差分别为2.38 km/h和3.39 km/h,说明高峰时期的速度提取稳定性优于非高峰时期.仅利用ETC数据不能完整反映车辆的行驶状态,未来可融合其他数据源,进一步提高高速公路运行状态提取的准确性和可靠度.      

论不同提供主体下道路资源的有效供给

从准公共产品的特征出发，分析了道路资源典型的准公共产品特性，阐述了公共部门提供（准）公共产品和私人部门提供（准）公共产品同样都存在着低效率和社会福利损失的原因。在针对由政府部门提供免费道路、政府提供收费道路以及私人提供收费道路三种供给方式进行了经济学比较的基础上，提出了几种以公私合作供给为基础的道路资源有效供给方式。     

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.     

基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型

城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行状态预测,而是更长跨度上,针对日级别高峰时段交通运行状态的预测.构建了包含时间周期、特殊天气、节假日、限行、大型活动等因素的多维度影响因素集;以长期历史交通指数构建数据训练集,提出了基于梯度推进决策树的日维度路网状况预测模型.应用最优模型进行验证,结果表明,模型预测精度可达 90%以上,与其他 4种回归模型的对比分析也显示,本文所提出的模型在各项评分中均表现最优,说明其更适合于大样本、多因素的回归分析.本文所提出的日维度预测模型对提升城市路网运行质量、缓解交通拥堵具有重要的应用价值.