基于刷卡数据和GPS数据的公交客流特征分析方法

为准确并快速分析城市公交客流特征,提供城市公交专项规划编制的基础数据资料,提出一种采用公交刷卡数据和GPS数据分析公交客流特征的方法.首先,全面总结公交客流数据处理方法和流程,包括客流时间特征、空间特征和公交运营特征;其次,针对实际可能出现的数据缺失情况和传统方法局限性,通过上车站点判断引入时间临近规则、下车站点判断设...     

GPS智能化公交车辆现场调度流程

配合南京公交总公司公交车辆GPS智能化调度系统的实施，针对系统改造的特点，综合考虑了GPS、电子地图和车载IC卡等新技术给现有调度系统带来的影响和差异，结合本单位的实际情况，提出了在新的调度体系下的公交车辆现场调度流程方案。     

龙岩公交开通GPS智能调度系统

龙岩公交GPS智能调度系统开通以来,基本解决了车辆调度难、运营管理难的“两难”问题,对制定行车计划、实时客流数据统计,提供了科学依据,有效地解决了运营管理上手段原始落后问题。在龙岩公交GPS智能调度系统工程建设验收交接会议上,郑州天迈科技有限公司郭建国总经理针对该系统的进一步完善,提出了建设性意见和建议。     

济南市BRT-1线路行车速度特性分析

针对济南市BRT-1线路的特点和实际情况,使用手持与车载两用GIS数据采集器和多功能交通调查仪,采集该线路BRT车辆的行车速度数据,给出行车速度的一般特性曲线,系统分析了该线路中各站间行程速度及全程运营速度的统计特征及分布规律,并依据分析结果提出了一系列提高该线路行车速度,提升管理与服务水平的建设性意见和措施。     

基于GPS/GSM/GIS的集成车辆监控系统

探究了在车辆监控系统中，采用GPS来获得车辆的位置信息，准确地在监控中心的电子地图上显示和定位的方法，并探究了通过GSM无线通讯技术和组件式GIS对各种移动车辆进行控制、调度、指挥的技术。     

基于公交IC卡数据的公交车辆运行指标计算方法研究

对公交IC卡数据进行聚类分析,设计交易记录与乘车站点的匹配方法,并建立基于公交IC卡数据的公交车辆运行指标算法,针对公交运营中涉及到车辆运行的部分指标进行计算。     

基于GPS/GSM/GIS的集成车辆监控系统

探究了在车辆监控系统中,采用GPS来获得车辆的位置信息,准确地在监控中心的电子地图上显示和定位的方法．并探究了通过GSM无线通讯技术和组件式GIS对各种移动车辆进行控制、调度、指挥的技术。     

同线路BRT与常规公交速度特性对比分析

针对济南市北园大街上BRT-1线路及沿线常规公交的运行特点,采用跟车法和车牌照法相结合的方式,采集了该线路上快速公交和常规公交的行车速度数据,对比分析了两者在站间行驶速度、行程速度和运营速度上的特性差异,并对BRT-1和同线路常规公交的区间运营速度进行了正态拟合优度检验和两独立样本的非参数检验.综合分析表明：同线路上的快速公交与常规公交相比,其速度特性总体上具有较明显优势,且两者的区间运营速度分布存在着显著性差异.     

基于轨迹数据的网约车排放时空特征分析

网约车逐渐成为城市中重要的交通方式之一,由于网约车出行特征与其他交通方式显著不同,其环境影响仍有待深入研究。为揭示网约车的排放特征,基于成都市网约车GPS轨迹数据,采用大数据分析方法得到网约车在各轨迹段的平均速度、行驶里程等参数,然后应用机动车排放模型COPERT实现对研究区域内网约车CO、HC、NO_x和CO₂排放的量化,并进一步分析其时空分布特征。结果显示：2016年11月18日成都市研究区域内网约车CO、NO_x、HC、CO₂的排放量分别为151,41.5,8.93,125497.6 kg;网约车排放的高峰时段发生在9:00-10:00、14:00-15:00和17:00-18:00;网约车高排放区域主要分布于二环高架路、二环路、蜀都大道附近,其中部分路段交叉口的排放最为突出;区域平均速度可显著影响该区域网约车平均排放因子。因此,政府相关部门可针对网约车高排放时段和地区,采取交通需求管理及车辆限速控制等治理手段,以减少中心城区的交通排放。研究成果可为网约车环境影响评估提供科学方法,为城市网约车管理...     

基于出租车GPS数据的路段平均速度估计模型

为了解决现有基于GPS数据的路段平均速度估计模型应用条件苛刻、难以满足低成本和高精度信息需求问题,考虑不同类型GPS车辆运行特征,设计了两个基于出租车GPS数据估计路段平均速度的改进模型.基于两个改进模型,设计了路段平均速度的融合估计方法.用某城市局部路网的出租车GPS数据验证两个改进模型,并与传统模型进行了对比分析....     

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.     

适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法

营运车辆的超速违法行为具有较大的危害性,分析其超速的时间和空间分布规律,对于加强道路运输安全管理具有重要意义.鉴于此,提出一种适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法,通过添加时间半径达到对时间维度的支持,对营运车辆超速多发点在时空维度上进行聚类,揭示营运车辆超速违法行为的时空分布特征.然后在广东省重点车辆监控平台上对算法进行验证.实验结果表明,该算法能够快速对超速数据进行时间和空间维度的聚类分析,有效完成超速路段和时段的排查,为查找营运车辆超速常发路段和时段提供了新的分析方法.     

基于IC卡数据的公交客流特征分析 ——以北京市为例

公交客流特征分析是公共汽(电)车线网规划和优化布局的基础.首先简要介绍基于公交IC卡数据分析公交客流特征的技术.进而以北京市为例,对公交客流的时空特征进行宏观、中观分析,对公交服务水平与城市发展的协调适配性做出评估,指出公共汽(电)车系统面临的挑战.最后,结合公交线网布局、运力配置不合理等问题,提出实现公共交通可持续发展的相关建议.     

GPS监控系统在营运客车中的应用

营运客车的安全,是客运企业管理的难点。分析营运客车交通事故的主要特征及原因,介绍营运客车GPS监控系统的结构设计、系统组成和功能,并在此基础上提出营运客车GPS监控系统的推广应用建议。     

基于数据融合的公交客流规模测算方法

公交客流规模测算往往存在调查成本受限和准确度要求较高的矛盾.提出基于公交IC卡历史数据与人工补充调查数据的数据融合测算方法,以准确推算公交客流规模.首先根据公交线路的基本属性,采用聚类分析方法划分线路类型,从每一类中选择具有代表性的线路.基于IC卡数据分析公交客流时变特征,运用有序样本聚类Fisher算法将线路小时刷卡量进行聚类分析.划分刷卡量相似时段,进而采用优化方法确定调查抽样率,确定相应的调查车辆进行人工补充调查,最终经过数据融合计算获得公交客流规模.基于上海市某辖区IC卡数据进行案例分析,测算得到三类公交线路的日均客流量.     

基于GPS数据采集的出租汽车交通运行特点研究

对装载GPS的出租汽车采集到的数据进行预处理和地图匹配,实现了出租汽车路径的跟踪,确定了出租汽车上下客点的位置,据此可得到反映出租汽车交通运行特点的相关数据,为出租汽车交通管理乃至城市交通管理提供了科学依据.以深圳市装载GPS的出租汽车数据为例进行分析,通过一定的数据处理方法,利用Visual Basic和ArcView的组件Mapobject相结合进行编程,得到了深圳市出租汽车交通运行的特点,如出租汽车交通出行需求的空间分布、出租汽车出行距离分布、出租汽车出行时长分布等.     

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公交时间站点是编制时刻表的基础,选择合适的时间站点不仅能提高运营分析的准确性,还能增加编制的时刻表的执行率,进而能有效地提高公交的准点率水平.目前时间站点的选择主要依据人工经验.本文创新性地提出一种基于车辆定位数据分析的自动选择方法.首先,考察公交运营业务流程,分析出时间站点应具备的主要特性;接着,挖掘定位数据,对停站时间、车头时距和区段运营时间进行深入分析,并计算出各站点相应的时间站点特征值;然后,应用层次分析法自动选择出合适的时间站点.该方法已应用于湖北十堰市公交运营规划示范中,对于运营分析以及编制准点率水平高的行车时刻表具有重要意义.