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...     

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.     

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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.     

一种基于GPS和IC卡数据的城市公交出行分布推算方法

城市公交规划、管理工作迫切需要信息化技术给予定量的决策数据支持.公交出行分布数据通常基于居民出行调查获得,然而因其调查代价巨大不能作为常态化调查手段.短期的公交线网调整工作更依赖于现状的公交出行分布需求,本文由此提出了一种利用公交GPS和IC卡(含老年卡)数据推算现状公交出行分布的实用方法.当前在大城市常住人口使用IC卡作为公交支付手段已得到相当普及,采用基于车载GPS和乘客IC卡记录能够推断得到全日公交OD数据并用于公交出行量回归模型的标定.模型检验通过后,可结合人口数据和就业岗位资料用标定模型计算以投币作为主要付费方式的流动人口公交OD;叠加两部分OD得到完整的城市公交出行分布结果.该模型的有效性通过2010年郑州市综合交通调查实践得以验证,对其它城市具有借鉴意义.     

适用于一票制公交大数据的系统化处理方法及应用 ——以银川市为例

为分析公交乘客出行特征,利用公交IC卡数据、公交GPS数据、车载机数据和单程站点关系表,通过各类数据关联融合,提出适用于一票制公交大数据的系统化处理方法。基于Oracle搭建分析数据库,采用Python语言编写代码,构建了乘客上车站点推断算法、基于出行链的乘客下车站点推断算法、基于概率的乘客下车站点推断算法和乘客换乘站点识别算法4种站点推断算法。基于此,运用银川公交大数据进行客流集散点识别、客流走廊识别,得到公交站点上下客流量分布情况、公交线路客流量分布情况、公交站点的换乘客流量分布情况。研究结果表明,一票制公交大数据系统化处理方法在分析公交乘客出行特征方面具有一定的应用价值。     

基于IC卡历史数据的公交客流统计方法

随着公交IC卡的普遍使用,基于公交IC卡数据的公交客流统计方法逐步成为主流的统计方法。因国内绝大部分城市均采用上车刷卡的方式,所以需根据用户出行规律进行下车站点的推测。为降低运算复杂程度,现有的IC卡分析算法多采用基于后续公交站点吸引权的概率算法,这种算法既不能判断单个乘客的下车站点,对于总体客流又存在数据准确性问题。为此,本文对于能够形成出行闭环的单日多次出行采用传统方法推测其下车地点;对于未形成闭环的单日出行,则分析相关单个乘客历史类似天日的IC卡刷卡数据,统计出其最可能的下车站点,进而得出总体客流。采用本算法对重庆市某段时间的所有IC卡数据进行处理和统计后,经人工计数的数据对比表明:相较于传统的出行闭环算法和站点吸引权算法,本算法对于公交客流的统计更加准确。     

基于改进极限学习机的公交站点短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

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.     

基于GPS和IC卡数据的公交出行OD推算方法

主要基于GPS和公交IC卡数据研究推算交通小区公交出行OD的一种方法。将居民公交出行分为闭合型出行链和非连续型公交出行链,通过数据的挖掘融合技术,结合居民公交出行规律推算交通小区的公交OD矩阵,利用站点吸引强度对无明显规律的紊乱出行数据进行修正,提出了基于GPS和公交IC卡数据推算公交出行交通小区OD的方法,并以佛山市中心城区为例验证推算方法的可靠性。研究表明:所得公交出行OD矩阵精度较高。     

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公交中间站是实现旅客沿途乘降的重要基础设施，在公交系统中发挥着重要的作用。在土地发展与公共交通发展初期，简单的公交中间站设置便可满足车辆停靠与旅客乘降需求。但当土地利用强度不断增大，公共交通线路规模不断扩张时，在某些线路密集、人流众多的公交中间站点，简单的站点设立方式已不能满足车辆停靠及旅客乘降需求，车站在站滞留时间过长，公交服务水平急速下降。此时，必须对车站的形式、规模进行必要的研究，以保证能力与需求的良好协调，从而降低车辆在站滞留时间，提高公交服务水平，保障公交的正常运营。针对此问题，论文对公交中间站的形式分类及其适用性进行了分析，结合公交中间站通过能力的计算以及广州公交运营实际，研究了通过车辆停靠数、旅客乘降量以及用地条件等因素确定公交站形式与规模的方法，并举出了实例，可为实际工作提供依据与参考。     

Research on the Way to Determine Types and Scales of Bus Stops

The bus stop is a kind of primary facility in bus operation and it is very important as it provides the possibility of passengers' alighting and boarding. In the initial stage of land use and bus development, simple design of stops can meet the needs of the dwelling of buses, and passengers' alighting and boarding, but as land-use and bus system develop, simple design will not meet the needs of buses and passengers on some concentrated lines with passengers crowding the bus stops. In those stops, the dwelling time of buses increases and the level of bus service deteriorates. Therefore, it is necessary to do more research on the types and scales of stops, to ensure the harmonization between capacity and needs. After the discussion of type classification and applicability, stop capacity calculation and bus operational characteristics, a method to determine types and scales of stops is given here. By this method, the types and scales of stops can be determined when the number of buses and passengers is given. Finally, some examples are shown for implemental suggestions.     

基于中间站最优的公交线路优化调整研究

数量众多的城市公交线路和公交站点密布在中心城区,在给居民提供便捷通 行的同时,也给城市交通带来了诸多难题.大量的公交车辆在同一个中间站到发,导致车 辆停靠时排队延误严重是最普遍的问题,尤其是在早晚交通高峰时段.本文从公交中间站 所服务的公交线路数和各线路车辆停靠时间特征入手,以各线路车辆在研究站点区域无 延误到发为控制目标,结合车辆停靠时间特性和乘客出行需求特点,确定公交站点的最 优通行能力,即不产生因车辆排队而造成延误的最大服务能力,并给出调整冗余线路的 优化方法,最后通过一个算例来验证模型的实用性.     

基于拓扑判断的海量GPS数据延时地图匹配算法

由于浮动车数据采集中存在GPS数据周期过长、拓扑关联性较差、数据量大的特点,传统的车载端地图匹配算法难以直接应用,针对车辆无法初次匹配的情况,设计了一种可根据路网拓扑关联性进行判断的延时地图匹配算法.实际数据验证表明,该算法在保证数据完整性和有效性的基础上,可以实时、准确地进行地图匹配,尤其是车辆位于复杂交叉口及高架桥附近区域时车辆真实行驶道路的确定.      

基于上下车人数的公交动态调度优化模型

本文以某大城市一务公交线路上各个站点在每小时内的上、下车人数为基本数据,通过合理考虑公交车的行车特点,经过对上、下车人数的合理化处理,提出了一种实时调度的模型。该模型首先考虑了每分钟最大可能上车人数,并进行了曲线拟合,再以发车准则计算出了发车时间表和所需的最少车辆数。最后还进行了满载率和乘客抱怨率的计算,并提出了本模型的优缺点和改进的建议。     

基于公交GPS和IC卡数据的综合交通建模新思路

为给我国交通规划模型的研究和开发提供新的方向和思路,结合郑州市综合交通模型的开发实践,探讨了公交GPS和IC卡数据在其中的应用.主要包括:基于公交GPS和IC卡数据的公交OD生成方法、公交客流量模型、非集计模型与动态公交分配模型以及基于公交GPS数据的需求预测组合模型.重点阐述了公交GPS和IC卡数据在上述几个方面的应...