基于GPS与IC卡的公交OD量采集方法

公交OD量是公交调度管理及线网优化的基础。传统的获取公交OD量的方法需要进行大范围的个人出行情况调查，消耗大量人力物力，且数据更新缓慢。随着GPS技术与IC卡在公交系统中的广泛应用，提出了利用公交车GPS定位与乘客IC卡刷卡信息来获取公交OD量的新方法。利用这一方法对广州某段时间的公交车GPS定位和羊城通数据进行了实际分析。试验结果表明这一方法是有效的。     

基于公交IC卡刷卡记录的居民出行OD推算方法研究

居民出行OD调查需要耗费巨大的资金和人力,并且常常由于调查的组织不力或者调查人员的不负责而导致调查数据不可信.公交IC卡数据可以准确显示每位持卡人的出行信息,通过对数据进行分析可以获得居民出行OD信息.根据公交IC卡数据的特征,针对不同类型的数据,提出了相应的数据预处理方法,利用处理后的数据使用VBA结合ADO技术推算公交出行的OD矩阵.利用此方法对昆明市公交出行OD进行推算,获得数据精确度较高,可以作为传统的大规模人工OD调查的替代方法.结合推算过程遇到的问题,为公交IC卡数据记录方式提出4条改善建议以使数据能够更准确、更简便地应用于OD推算.      

基于公交IC卡和AVL数据的客流OD推导方法

公交IC卡收费系统和车辆定位系统的广泛应用,为获取公交客流OD提供了新的途径。针对现有公交客流OD推导算法的不足,从上车站点识别和下车站点推导两方面入手,对公交客流OD推导算法进行了改进。为了修正公交IC卡数据时间偏差,提高上车站点识别的准确性,在分析公交乘客上车刷卡行为的基础上,提出了基于AVL数据的公交IC卡数据时间修正方法。根据公交出行链的特性差异,将公交出行链划分为连续链和非连续链两大类,在此基础上,建立了不同公交出行链的下车站点推导模型,优化了下车站点推导流程。以苏州市的公交IC卡和AVL数据为例进行实例研究,通过对推导结果合理性的讨论分析,论证了改进算法的可行性和有效性。实践表明,改进后的公交客流OD推导算法流程清晰,易于程序实现,可以用于公交客流的自动分析。     

公交网络OD反推在公交线网规划中的应用

针对公交网络OD矩阵数据提取困难状况,提出了一种以修正路段观测流量数据为基础的OD矩阵估算模型,介绍了公交网络OD矩阵估算模型及其在EMME2软件中的实现方法,该方法提高了路段观测数据的有效性,使公交网络OD矩阵的估算结果更可靠.     

基于IC信息和概率理论的公交OD反推方法

针对现有公交OD调查成本高昂、数据可靠性不高、影响因素考虑不全等问题,通过对公交IC卡信息的处理获得公交站点上下乘客人数及对公交乘客出行特征的分析,结合站点吸引率,提出了单条公交线路站点间OD反推结构化算法,并通过实例分析进行了有效性验证。结果表明该方法经济节约,数据可靠,易于实现。     

基于IC卡数据挖掘获取公交OD矩阵的方法

以广州市羊城通IC卡以及广州市公交系统信息为例子,探讨了实现基于IC卡信息获取公交客流出行特征的方法。在IC卡数据挖掘和统计基础上,对线路站点OD矩阵、区域OD矩阵进行了推算。相比传统的人工统计法。该方法易于实现,能运用到实际中且运算效率高,适用于海量数据的客流出行特征统计分析。     

基于重力模型的公交OD矩阵估算方法

完整的OD交通流调查数据及OD矩阵,是开展城市公交线路优化与设计的良好开端,本文以云南省玉溪市为的公交出行OD调查结果为数据基础,首先对调查数据进行分析归类,研究OD矩阵估算方法,用无约束重力模型、双约束重力模型分别生成OD矩阵,选用以距离作为交通阻抗系数、以指数函数为阻抗函数建立双约束重力模型,生成准确度较高的公交OD矩阵。这种OD矩阵的生成方法即可支持改进型的线网优化,同时也支持生成型的线网设计,为公交线路的评价与设计提供决策支持。     

基于CDMA系统手机定位的居民出行OD调查技术

居民出行信息是进行城市路网规划、交通评估、交通管理与运营等相关工作的基础数据。传统的OD信息是通过调查的方式如路边询问调查、电话咨询或是发放调查问卷等形式获取。调查过程往往因被调查者隐瞒或遗忘等情形而造成所获取的出行数据基本不可信,失去可以利用的价值。CDMA系统手机定位获取交通信息技术因其可用性高、便捷、使用范围广等优势而越来越受到人们的青睐。介绍CDMA系统的手机定位技术,以及该项技术在居民出行信息采集中的应用,并在文章最后列出在实现过程中可能遇到的问题。     

公路网OD数据获取及处理分析研究

该文基于2010年某省公路网OD调查,对公路网OD数据获取方法及数据处理分析等进行系统研究,阐述了公路网OD获取方法机理,分析了轨迹分析法和异常数据处理等数据处理方法。基于此,结合公路网ArcGIS地理信息平台开发数据处理程序,最终生成全省公路网OD表,并对OD调查结果进行了验证。     

基于完整出行链的公交站点附近区域OD推算

出行模式以及数据日益多样化,提出了一种完整出行链的公交站点附近区域OD推算。将与公交有关的出行模式进行划分,分别对每种出行模式进行公交站点附近区域OD推算。然后以深圳市公交以及共享单车数据,用实例验证推算结果有较高的准确性及精度。     

基于GISDK的OD数据集成分析模块的开发研究

交通行业中涉及到的OD数据量大、信息量多,为改变以往OD数据处理效率低、精度不高、交通软件缺少OD调查数据统计分析功能等情况,提出运用主流交通分析软件TransCAD中提供的2次开发工具GISDK,进行OD数据统计处理模块2次开发,结合现状路网,采用平行路法,实现对区域OD数据进行高精度集成的思路。详细介绍采用平行路法集成区域OD数据的过程,实现了运用GISDK函数开发OD数据集成分析模块的功能,并利用实际数据验证了其可行性和有效性。     

基于小票法的公交线路客流OD分析方法

针对目前常规公交客流OD调查抽样率低,准确率难以保证的缺陷,提出调查公交线路客流OD的小票法,该方法可同时采集各站点的上下客人数及每位乘客的上下车站点等信息。在基于小票法的调查数据的基础上提出一种公交线路OD分析方法,可准确得出公交线路的客流OD,同时还可以得到线路沿途各站点的上下客人数、断面流量等信息。     

公交线路客流 OD 管流类推估算方法的应用

应用管流类推法(fluid analogy method ,FAM )研究公交线路 OD 矩阵的估算,该方法利用管流概念,将公交线路和乘客分别视为管道和流体,利用乘客在各站上下车人数来估算公交线路 OD 矩阵。将该方法应用于北京市分段计价的公交线路中,通过对比估算结果与实际公交 IC 卡的出行 OD分布,结果表明:在早高峰、晚高峰、全日的 OD 估算误差指数在0.75以上,且早高峰、晚高峰、全日估算的公交乘车站距与实际乘车距离的相关系数分别为0.98,0.98,0.99,验证了 FAM 法在公交线路不同时段 OD 估算中的精度与可靠性,与传统的均衡算法等解析模型相比,该方法简单、高效,且能够得到惟一解,在智能公交实时调度中具有较高的实用价值。      

复杂网络理论及其在公共交通韧性领域的应用综述

公共交通系统韧性是交通安全研究的核心内容之一。复杂网络理论作为分析大型复杂系统的有力工具，为研究公共交通系统韧性提供了新的角度和方向。综述了复杂网络在公共交通韧性领域的研究现状，首先结合文献计量分析法对公共交通网络韧性相关文献的发展趋势、出版刊物分布、热点关键词等特征进行分析，以系统梳理公共交通网络韧性发展历程，并归纳总结公共交通网络韧性领域的研究热点。其次，从公共交通网络韧性定义出发，对复杂网络在公共交通韧性评估、韧性优化方面的应用与研究现状进行综述，一方面对公共交通韧性评估的核心内容，包括韧性评估指标、评估方法、中断建模及中断流重分配进行了系统分析，另一方面从灾前预防策略与灾后恢复策略2个方面梳理了公共交通韧性提升相关研究。最后，系统总结现有研究所面临的主要问题与挑战，并从韧性评估方法创新、中断建模改进、恢复模型探索等方面对未来公共交通韧性的发展方向与研究趋势进行分析。     

一种双层规划OD矩阵估计新方法及工程应用

OD矩阵是交通运输规划、管理等工作的基础资料。该文在深入对比分析国内外已有研究成果的基础上,提出一种基于可靠度和双层规划的OD矩阵估计新方法。该方法能充分利用路段观测交通量和先验OD矩阵来估计未知OD矩阵。区域工程实践结果表明,该方法比传统方法精度高,效率和经济性好,达到了预期的效果。     

公路交通OD模拟方法研究

公路交通OD模拟是一种通过对调查数据进行分析处理从而获得现状交通分布的方法。在分析现有研究方法的基础上,结合区域交通规划、图论和数理统计方法,提出针对单节点和单点对的两种模拟方法。可以通过小样本调查数据反映实际交通分布情况,并且使得计算出的OD资料更为精确、完整。     

区域综合货运OD推算方法及信息价值研究

结合区域公路、铁路货运的特点,对可获取的多来源信息进行了分析,并用于基年货运OD矩阵的推算.建立了基于模糊规划理论的多源数据OD推算模型及算法,并通过江苏省综合货运OD推算的实例对多源信息的信息价值进行了分析,用于反馈指导多源信息的进一步收集.结果表明,模糊数学的引入有助于解决多源数据带来的不确定性问题,提高OD推算精度.另一方面,路段流量、子区域OD量,以及集计OD量的数值价值相对较大,而且路段流量当中,高流量数据较随机流量数价值更高.     

交通网络中动态OD矩阵估计模型研究

动态起点-迄点（OD）矩阵为智能交通系统提供所需的基础数据。为了提高交通网络中动态OD矩阵估计的精度,在最小化路段实际交通量和分配交通量之间差值以及最小化历史OD矩阵和待估计OD矩阵之间差值的基础上,将浮动车采集信息融合到OD矩阵估计过程中;在动态网络加载过程中,OD矩阵估计值如果大于加载车辆数会使网络中的定点问题求解发散。为了避免该情况的发生,基于广义最小二乘模型并引入容量约束,提出1种带不等式约束的动态OD矩阵估计方法。仿真实验表明,该方法对于OD矩阵估计的精度较好,优于带滑动窗的广义最小二乘算法。