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城市轨道交通网络客流大数据可视化
引用本文:江志彬,刘伟,韩彦钊,陈菁菁.城市轨道交通网络客流大数据可视化[J].城市交通,2018(2):70-75,8.
作者姓名:江志彬  刘伟  韩彦钊  陈菁菁
作者单位:同济大学交通运输工程学院,道路与交通工程教育部重点实验室,上海201804 上海申通地铁集团有限公司技术中心,上海,201103
基金项目:国家自然科学基金项目"城市轨道交通网络限流与列车调整协同优化建模与仿真",中央高校基本业务经费资助项目"基于大数据的城市轨道交通网络客流特征挖掘",上海申通地铁集团合作项目"基于WiFi信令数据挖掘的轨道交通运营需求研究"
摘    要:客流分析是轨道交通运营组织的基础,传统的客流分析方法无法从海量的乘客历史出行大数据中提取与挖掘乘客出行规律和特征。大数据可视化为获得洞察大规模复杂客流数据能力提供支撑。基于城市轨道交通网络实际运营需求,从客流认知、可视化、人机交互的综合视角出发,基于GIS地图、网络迁徙图、日历图、散点图、弦图等可视化图形,研究大规模复杂网络OD客流、断面、进出站和换乘客流大数据可视化的运营需求关键技术与实现方法。对上海城市轨道交通网络客流大数据进行实例分析,可视化展示结果有利于运营管理人员掌握网络客流时空变化特征以及演变规律,为制定科学行车与客运组织方案提供决策依据。

关 键 词:城市轨道交通  客流  大数据  可视化  客运组织  urban  rail  transit  passenger  flow  big  data  visualization  passenger  transportation  operation

Big Passenger Flow Data Visualization for Urban Rail Transit Network
Jiang Zhibin,Liu Wei,Han Yanzhao,Chen Jingjing.Big Passenger Flow Data Visualization for Urban Rail Transit Network[J].Urban Transport of China,2018(2):70-75,8.
Authors:Jiang Zhibin  Liu Wei  Han Yanzhao  Chen Jingjing
Abstract:Analyzing passenger flow is fundamental for effective rail transit operation.However,the tradi-tional analysis methods cannot extract and explore the characteristics of passenger travel from the histori-cal big passenger flow data.The big data visualization enables the analysis of large-scale complex passen-ger flow data. Based on the actual operational needs, and comprehensive perspective of passenger flow cognition, visualization, and human-computer interaction, this paper discusses the key techniques and method for the big data visualization such as origin-destination,passenger volume,passenger entering/de-parting station,and number of transfer passengers in the big-scale complex network using GIS map,net-work migration map,calendar map,scatter plot,chord diagram and other visual graphics.A case study in Shanghai urban rail transit network is presented to illustrate the applications of the techniques.The results show that visualized presentation is helpful for operation management personnel to understand the tempo-ral and spatial changes and evolution of passenger flows in the network,and provides valuable information for making effective operation decisions.
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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