基于IC卡数据的轨道站点候车时间特征分析

城市轨道在面对高峰时刻大量的通勤客流时,有可能因地铁已满负荷行驶乘客而等待下一车辆,由此产生轨道站点候车时间。基于此,提出了一种基于地铁IC卡数据来计算高峰时期乘客真实候车时间的方法。其特点是针对特定OD,通过高峰时刻乘客出行时间与非高峰时刻乘客的出行时间的关系来计算乘客站内高峰候车时间。基于IC卡数据可计算出真实准确的候车时间,并使用北京市地铁IC卡数据计算了北京市278个轨道站点站内候车时间,并对其候车时间特征进行了分析。     

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为了能够应用公交IC卡数据分析公交乘客的出行特征,对判断公交IC卡乘客上车站点的方法进行研究.以南宁市智能公交系统为例,采集公交IC卡收费系统和公交智能调度系统的运营数据,应用数据仓库技术建立智能公交数据分析平台.通过将智能调度系统数据与公交IC卡收费系统数据进行关联,判断公交IC卡乘客的上车站点,对提出的方法进行精度分析和算法实现,并应用海量的智能公交系统实际数据对算法进行了试验.研究结果表明,本文提出的方法判断公交乘客上车站点的准确率达到98%以上,算法效率满足实际应用需要,该方法能够用于公交系统的规划和管理工作.     

多元数据下的公交站点客流不确定性分析

利用长期收集的公交站点IC卡刷卡数据,基于区间不确定性理论,提出公交上下车站点区间不确定性客流推导方法.首先,将公交IC卡数据和GPS数据与公交站点信息相融合,确定IC卡刷卡的上车站点及其区间不确定性客流;然后,对公交刷卡行为进行分析,考虑乘客个体出行特征、乘客出行距离和站点吸引权重,提出下车站点客流推导概率模型及相应算法,通过区间数处理方法,得到下车站点客流区间值.最后,以2015年11月13日~12月25日深圳市21路公交为期6周的IC卡刷卡数据和GPS数据为例进行实例分析.     

基于IC卡和稀疏GPS数据的中小城市公交乘客上下车站点推算方法

为有效获取中小城市公交乘客出行信息,挖掘其出行特征,基于公交乘客IC卡数据、稀疏GPS数据和公交站点位置信息等数据,提出一种公交乘客上下车站点推算方法.首先,通过内插法补齐稀疏GPS数据并与公交站点经纬度匹配获得车辆到站时刻,进而匹配乘客的IC卡刷卡时刻,识别乘客上车站点;然后,根据出行链理论划分不同公交出行链,结合乘...     

基于IC卡数据的轨道公交接驳特征分析

针对当前轨道接驳研究侧重人工调查或理论分析、利用大数据进行公交接驳准确分析的研究相对较少问题,提出以IC卡数据为数据源的轨道公交接驳比例、接驳距离等相关指标的计算模型,并利用该模型计算北京市现状轨道站点的公交接驳相关指标.基于轨道站点设计阶段所能获取的站点属性信息将北京市轨道站点分为末端站、市区普通站、市区换乘站、郊区普通站、郊区换乘站5类,在该分类结果基础上对北京市轨道公交接驳特征进行分析.基于IC卡数据对轨道公交接驳特征进行准确分析,可为轨道站点的外部接驳设计、接驳公交布设、提高轨道交通服务水平等补充相关数据资料.     

基于公交IC卡数据的OD推算技术研究

公交OD矩阵是进行公交调度和公交线网优化的基础资料.随着公交IC卡技术的广泛应用,如何利用IC卡的数据信息来推算公交OD矩阵以及换乘次数、出行次数等公交出行信息,具有很强的现实意义和实用价值.通过对IC卡统计数据特点的分析,利用数据挖掘技术,分别对公交线路站点OD和区间出行OD的推算方法进行了研究,并进一步研究了如何从IC卡统计数据中得到公交出行的其他信息.分别给出了由IC卡统计数据推算公交线路站点OD和区间出行OD的方法,并提出了基于GIS的公交IC卡数据分析处理系统框架,建立了系统分析流程来实现公交OD的推算.通过分析发现,公交IC卡的数据分析处理最终要建立起能将数据库的处理功能和地理空间的属性特性结合起来的地理信息系统,才能够有效地解决公交OD推算、换乘次数以及出行次数等问题.     

基于公交IC 卡数据的上车站点推算研究

为了分析城市公交乘客的出行特征,本文利用公交IC 卡及GPS数据对公交IC 卡乘客上车站点推算进行研究.针对安装车载GPS设备的车辆,运用GPS数据与IC 卡数据融合算法进行推算;对于无车载GPS设备的情况,为适应一票制IC 卡数据挖掘,对贝叶斯决策树算法进行改进,允许节点跳跃,推算上车站点,并且利用Markov 链特性降低算法的运算复杂度.同时,本文以北京公交数据为例,对提出的两种方法进行验证.结果表明,利用本文提出的方法推算上车站点,3 站之内误差的准确率达到90%以上,算法在兼顾算法精度的同时合理地控制了运算复杂度,可以实际运用于城市公交系统.     

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在公交IC卡数据挖掘中,为了获取乘客流量及流向等信息,需要获知每个班次的运行方向.本文通过对公交IC卡数据的聚类分析,将IC卡数据解析成单班次站点客流数据,利用基于时间序列的相似性测量算法（相关性测量及动态时间扭曲法）,测量单班次数据与经验数据的相似性,从而获取班次运行方向.研究结果表明,在线路客流方向性差别明显时,相似性测量方法精度较高.且经过数据聚类后,相关性测量法与动态时间扭曲法在计算精度与运算速度方面表现相近,适用于客流方向性差别较明显的公交线路.     

一种新的公交乘客上车站点确定方法

公交IC卡是一种新的客流信息采集手段,它的广泛使用为公交管理者进行客流分析提供了新的数据源。充分利用公交IC卡刷卡时间信息,根据相邻两站点间的最短刷卡间隔,通过系统聚类法对IC卡刷卡数据按照时间顺序进行聚类分析。在此基础上,将聚类分析的结果与公交运营资料所推算出的车辆到站时间进行时间匹配,确定持卡乘客的上车站点。最后,通过实例验证了该方法的可行性与实用性。     

基于VBA的公交上车刷卡人数统计方法

提出一种基于VBA宏命令,利用公交IC卡和GPS数据来实现各站点刷卡上车人数统计的方法.根据两种数据的特点,以Excel为主要工作平台,通过VBA程序快速地对两者数据进行筛选和利用,逐步实现各站点公交车到站时间的匹配和各站点上车人数的统计.最后利用此方法对丹东市公交线路的往返各站点上车人数进行统计.与传统的公交随车调查结果对比,通过该方法得到的各站点上车人数数据较为准确,可作为传统方法的替代.