融合XGBoost和图谱修正的公交通勤乘客目的地预测方法

准确把握公共交通通勤乘客的目的地, 有助于明确乘客出行需求, 提升公共交通服务水平。基于北京市1个月的公共交通出行数据和RP调查数据, 通过关联分析乘客公交卡号与公共交通刷卡数据和线站数据, 匹配获得563名通勤乘客完整出行链数据, 并利用关联规则实现302名公交通勤乘客高、中、低出行稳定性辨识。引入XGBoost集成学习算法, 分别以不同公交出行稳定性乘客出行目的地显著影响因素为输入变量, 以下次出行目的地为输出变量, 通过模型参数调优, 分类构建了公共交通通勤个体乘客下次出行目的地预测模型, 高、中、低稳定性乘客出行目的地预测准确率分别为90%, 66.67%和50%。借助个体乘客出行图谱转移概率对模型预测结果进行修正, 将预测准确率分别提升至91.2%, 83.21%和69.5%, 可以有效提升中、低稳定性乘客出行目的地的预测准确性。采用公交都市系统记录的目的地数据对下次出行目的地预测聚合结果进行对比验证, 客流预测值与真值变化梯度的绝对百分误差小于10%。因此, 在划分通勤乘客出行稳定性的基础上, 融合XGBoost和图谱修正的公交通勤乘客目的地预测预测方法具有较高准确性。      

居民公交出行链重复性量化分析及其出行规律研究

作为城市交通的枢纽,公共交通系统承载了大量的居民出行.自动数据采集系统收集的IC卡数据包含了大量的乘客出行信息,通过这些数据可分析居民公交出行规律,进而优化公交服务.引入信息熵及熵率对居民公交出行链重复性进行量化,研究了基于量化指标分析居民公交出行规律的方法.通过出行地点状态标定,将乘客的出行链转化为离散的出行序列;利...     

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。     

出行者特征要素对公交服务模式的影响分析

公共交通是面向大众的服务,公共交通服务模式的制定与完善需要重点考虑出行者的出行需求,才能从根本上提高公共交通的竞争力.借鉴服务经济学的理论将公共交通服务模式分为公交服务标准、出行者界面、公交服务环境和技术4个维度.基于攀枝花市居民出行调查与公交专项调查数据,应用SPSS定量分析出行者特征要素与公交服务选择的相关性,以考...     

多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究

为了科学评价多模式公交信息服务对出行方式选择行为的影响,基于超级交通网络理论,从出行链的角度分析了多模式公交信息服务对出行方式选择的影响机理,并在构建巢式Logit出行方式划分模型的基础上引入行程时间可靠度因子改进效用函数;根据上海市某郊区得到的显性偏好调查数据,利用极大似然法对巢式Logit模型进行参数标定后,对有无多模式公交信息服务条件下的出行方式分担率进行了计算和对比分析.研究结果表明:多模式公交信息服务能够有效引导轿车及其他个体机动化出行方式向多模式公交系统转移,提高了公交出行比例.研究结果可为大城市公共交通信息系统的改善和建设提供决策支持.     

乌鲁木齐市居民定制公交出行意愿及影响因素研究

为了解乌鲁木齐市居民选择定制公交出行的意愿及影响因素,对该市6个行政区的620名通勤出行人员进行问卷调查,根据调查结果,从出行者个体特征(性别、年龄、经济水平等)、出行特征(出行距离、出行时耗等)和定制公交交通特性(票价、停车次数等)三方面分析影响居民选择定制公交作为出行方式的因素,以引导居民向定制公交出行方式转移,并为乌鲁木齐市定制公交线路开设、运营及政策制定提供参考依据。     

基于机器学习的公交卡数据中通勤人群辨识方法

以厦门市公交IC卡数据为依托,提出一种基于问卷调查数据的机器学习分类方法——决策树模型,用于分类辨识公交刷卡数据中的通勤人群.研究中利用公交刷卡数据与调查问卷中同时包含的公交出行信息作为非类别属性变量,以公交通勤人群/非公交通勤人群作为分类变量,分别构建决策树模型中的树节点与叶节点.之后,利用随机抽取的2/3调查样本数据构成决策树算法的训练集,余下数据作为决策树算法的测试集,对模型进行构建、训练与测试,结果显示模型预测效果良好,其覆盖率约为98.1%,命中率也达到81%,最终将该模型用于公交刷卡数据中通勤人群的分类辨识.     

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IC卡数据的居民公交乘车距离研究

了解居民公交出行乘车特征、掌握公交出行客流规律是公交规划和运营决策的基础.为了研究不同时段居民公交乘车的分布特性,以北京市分段计价线路公交IC刷卡数据为依据,基于数据挖掘工具分析了居民公交出行乘车的距离特性,并对乘车距离分布进行曲线拟合,结果表明:北京市居民公交乘车距离服从威布尔分布,在置信水平为95%的条件下,平方误差和小于0.01,拟合优度在0.97以上.      

面向公交全出行链的短时服务评价模型研究

借鉴顾客感知服务理论和服务绩效模型(SERVPERF)方法,针对步行、等车、乘公交、换乘等出行链各环节,本研究构建了个体感知公交服务质量的短时评价指标类型矩阵表,形成了公交用户感知服务短时评估方法。以佛山市实地调查数据为基础,综合考虑个体公交出行距离、出行各环节时间期望值与实际值差距、个体出行时间成本等特征因素,建立了短时的公交用户感知服务评估模型,可支持开展公交全出行链的短时服务评价。分析结果表明,步行短时评价结果、等车短时评价结果、换乘短时评价结果对整体公交出行满意度情况产生正向影响关系,而总时间成本和乘公交车服务短时评价结果的回归系数没有呈现出显著性,说明它们对整体公交出行满意度情况产生的影响较小;步行路线的方便程度、路边环境的舒适程度、步行的安全性、步行时间会对步行服务短时评价结果产生显著的正向影响关系;是否多条线路选择、等车的安全性、站台拥挤程度、遮雨(遮阳)设施、站台环境卫生会对等车服务短时评价结果产生显著的正向影响关系;运行速度、车内环境、运行平稳性、报站情况、驾驶员专业程度会对乘公交车服务短时评价结果产生显著的正向影响关系,而公交服务稳定性情况、公交时间成本并未显著影响乘公交车服务短时评价结果,这与85%被调查者为通勤出行者,他们对其公交出行时间已有明确预期有关;换乘步行环境、换乘拥挤度、换乘安全性会对换乘服务短时评价结果产生显著的正向影响关系。     

应对突发大规模流行病的城市常规公交管控策略

公共交通内部相对狭小和密闭的空间，使得乘客间频繁发生近距离接触，是流行病扩散的高危环境。面对诸如新型冠状病毒肺炎这类突发大规模流行病时，交通管理者通常采取的方案是全部公交线路停运，彻底阻断流行病通过公共交通系统传播这一个途径，但是对于公交乘客而言，如果缺乏替代的出行方式，将严重降低其移动性，甚至会影响其基本的生活条件。利用北京市公交IC卡刷卡数据，挖掘乘客的个人出行特征和相互之间的接触特征，构建公交乘客动态接触网络，试验数据统计显示北京公交乘客单次出行与他人的平均接触时间为17 min，通勤乘客工作日与他人平均累计接触123次。利用理论传播模型（SEI和SIS）模拟流行病在公共交通系统内的扩散，对比随机网络分析其特征，发现公交乘客间接触的周期性发生规律显著促进了流行病的快速传播。将乘客传播影响力集计至公交线路，针对常规公交网络设计停运部分线路的运营方案，使用站点间平均邻接距离作为指标，衡量部分停运方案导致的常规公交系统可达性损失。研究对比了停运方案实施前后的流行病扩散规模。研究结果表明，只需要停运小部分线路就能使流行病暴发得到遏制，同时公交系统的整体可达性没有明显下降。     

轨交接驳需求响应公交潜在乘客服务特性调查分析

需求响应公交作为城市公交系统的有效补充,能够填补大容量轨交站点间存在的公交服务空白地带,有效改善公交可达性。现以服务接驳轨交站的“最后一公里”接驳出行方式选择为目的,考虑需求响应公交等接驳方式,通过情景问卷调查,获取出行者接驳方式选择数据,并进行接驳方式使用特征分析及需求响应公交潜在乘客出行特征分析。调查结果显示,轨交接驳需求响应公交模式具有可推广性和预期较广泛的受众基础,且多数接受作为“日常通勤上下班”的接驳方式。不同的性别、收入、接驳距离、同行人数、天气影响,对受访者即潜在出行者出行方式的选择结果有影响。     

公交信息条件下的公交出行意愿研究

深入解析公交信息对居民公交出行意愿的影响机理,是合理规划城市公交出行信息环境的理论基础,对于城市交通管理以及交通拥堵的缓解有着重要的意义。基于计划行为理论在行为态度、主观规范、知觉行为控制3个基本变量的基础上加入公交信息、出行经验、个人属性等变量,对计划行为理论加以改进,利用改进的计划行为理论建立公交信息条件下的公交出行意愿模型。以南京市居民为调查研究对象,运用结构方程模型对调查数据进行验证分析,确定了各变量的相互作用关系以及它们对公交出行意愿的影响效应。结果表明公交信息对公交出行态度、主观规范、知觉行为控制等变量有直接显著影响,且为正向关系,影响系数分别为0.533、0.451和0.576;公交信息会对公交出行意愿产生间接影响,影响总效应为0.92,说明高质量的公交信息可以提升公交吸引力,增强居民的公交出行意愿。      

宁波市常规公交运行特征分析

常规公交作为一体化城市公共交通体系的重要一环,其运行特征是影响乘客出行方式选择以及公交服务质量的重要因素,研究公交运行特征对于进一步增强公共交通的吸引力,提升公共交通服务质量、缓解交通拥堵等方面具有着重要作用。因此,基于公交GPS数据,对宁波市常规公交运行特征进行了分析,研究结果和建议为提升宁波市常规公交运行效率提供了有益参考。     

公交分担率测算分析与研究

论文从公交分担率的宏观影响因素(社会经济发展、交通基础设施、土地利用、交通政策)及微观影响因素(出行者特性、出行特性、交通方式特性)入手,通过分析研究非集计模型的理论,对关键影响因素进行量化处理,利用南京市现状居民出行调查数据和Trans CAD软件构建了多项Logit(MNL)模型,并对模型计算出的参数结果进行分析,求出样本中各居民所选择常规公交、地铁、出租车这些公共交通的出行方式概率,并与实际公交分担率进行对比,根据绝对误差来评价了模型精度。最后结合交通需求管理的原理以及模型变量提出了提高公交分担率的相关策略。     

基于Logit模型的大连市居民通勤出行行为研究

针对大连市主城区进行通勤出行方式的意向偏好调查.选取7家企事业单位的200名驾车通勤者作为研究对象,建立以私家车、公共汽车为选择对象的二元Logit模型,研究停车收费及公交服务水平的变化对不同特性停车者的出行选择方式影响.结果表明:停车收费费率及公交服务水平对城市居民的通勤出行方式选择有显著影响.将合理的停车收费体系与提高公共交通服务水平相结合,是一种优秀的交通需求管理手段.     

构建公交一体化,增强公共交通核心竞争力

在城市交通矛盾日益突出的现代城市发展中,越来越多的人们意识到只有大力发展公共交通系统,才是城市空间与城市交通和谐发展的可持续道路.然而,发展城市公交系统不仅仅是加大基础设施的建设,更要注重公共交通系统的结构层次,充分发挥各子系统的服务特征及适用范围,形成环环相扣的高效公交出行链,从而提高公共交通服务水平,增强公交核心竞争力,吸引居民从小汽车向公交出行方式转变.以昆明的城市公共交通系统发展为例,通过分析公交系统现状及存在问题,梳理公交系统的层次结构,构建公交网络一体化.     

公交服务质量变化对出行方式选择行为的影响

为了研究公共交通服务质量的变化对居民出行方式选择行为的影响,利用非集计分析和统计分析的方法,采集中山市在2009年和2015年的居民出行调查数据,形成混合截面数据并建立多项Logit(MNL)模型,分别分析各个时间影响居民出行方式选择行为的影响因素,并结合模型结果与统计分析数据分析居民出行方式选择行为变化以及公共交通服务质量的改变所产生的影响。研究结果表明:相比于2009年,2015年该区域的居民出行行为发生了较大改变,摩托车和自行车出行比例下降,公共汽车和小汽车出行比例上升;在此期间等候公交车时间取代了步行至公交车站的时间成为了影响居民出行方式选择的主要因素;该区域居民步行至公交车站的时间逐渐降低,而居民等候公交车的时间持续提升;公交服务质量的演变影响出行方式选择行为,而较差的公交服务质量指标显著影响出行方式选择行为;原本服务质量较好的指标在恶化的过程中会成为影响出行方式选择行为的主要因素;原本服务质量较差的指标,在改善变好的过程中不再成为出行方式选择行为的主要影响因素。     

基于公交IC卡数据的区域公交压力指数研究

公共交通系统在运行中产生的IC卡刷卡及车辆运行GPS数据为量化描述区域公交系统的压力提供了数据支持。基于公交系统在运行中产生的大量的GPS数据和IC卡刷卡数据,选取了包括满载率、停靠时间、单位时间内的进、出站量和地铁剩余运能等压力模型的评价指标,基于加权平均理论建立了地面公交及地铁压力指数模型;根据公交及地铁站点的等级及登降量因素提出了不同类型站点的权重系数阈值;取地面公交和地铁站压力均值建立了区域公交运行压力模型,并划分了压力分级体系。最后以北京市的国贸和东单区域为例进行了压力指数的计算,分析了两区域压力指数差异的时间及空间原因,并提取2个区域的实际公交登降量数据对压力指数进行了验证,证明该压力指数模型能够有效反映公交系统的运行压力。     

综合交通信息对小汽车通勤出行链的影响研究

为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解.通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显.