基于站点爬虫数据的公共自行车系统时空特征分析

把握公共自行车使用的时空分布特征是优化公共自行车系统运行的前提.通过网络爬虫技术获取站点数据,定义了站点活跃度等指标,利用Dunn指数和Davies-Bouldin指数确定有效的站点活跃度聚类算法,引入全局Moran′s统计量和局部Moran′s统计量对站点使用情况进行空间统计分析,深入挖掘站点使用状况的时空分布特征.在对苏州市公共自行车系统的案例研究中,根据活跃度变化将站点聚为四类,发现一个站点的活跃度与周边13个(晚高峰)至20个(早高峰)以上的站点存在正的空间相关关系,可推测早晚高峰用户的平均骑行距离分别为2.2 km和1.7 km.研究结果还证实,虽然大部分站点的高峰期车桩比在空间上呈随机分布,但高车桩比站点分别聚集在几个不同的地区,低车桩比站点则集中出现在较大范围内,系统地揭示了站点间协调配合存在的问题.      

苏州市轨道交通与常规公交换乘特征分析

换乘优惠政策被认为是能够有效提升公共交通系统吸引力的方法,提出基于换乘优惠数据和手机信令数据的轨道交通与常规公交换乘特征分析方法,以了解换乘优惠条件下常规公交与轨道交通的换乘特征。以苏州市为例,分析乘客换乘的时间特征、空间特征,并以实例分析城市外围轨道端点站和中心区站点换乘接驳、换乘服务范围的差异。研究表明,早高峰期间换乘客流更为集中,92%的轨道交通换乘常规公交客流等待时间在20 min以内;79%的常规公交换乘轨道交通乘车时间在20 min以内,轨道交通与常规公交换乘服务距离在5 km以内。城市外围站点换乘服务范围分散,换乘量与服务范围内用地开发强度和覆盖居住、工作人口数量有关;城市中心区轨道站点服务范围较为集中,换乘量主要与换乘站点公交供给有关。