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。     

基于公交IC卡的公交换乘数据获取方法研究

城市公共交通系统能否正常和高效地运营不仅取决于道路和车辆等设施条件,更有赖于运营管理手段和技术手段的先进性。传统的人工调查方法耗费巨大的人力物力,而调查结果却很难达到理想效果,所得数据不能动态反映城市公交出行的长期变化趋势。文中以公交Ic卡为切人点,通过对乘客2次刷卡间的时间分析以及利用公交GPS时间点的数据进一步分析乘客换乘所用的时间,判断出乘客2次乘车是换乘行为还是2次出行。     

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.     

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。     

浅议提高公交IC卡吸引力

<正>温州公交研究室试图通过开展IC卡专项调研,并借鉴其他城市公交IC卡发展举措,结合自身情况,找寻解决当前困局的有效措施与方法,进一步提高温州公交IC卡的吸引力。公交IC卡的推出给温州公交发展带来了前所未有的变化,推动了温州公交事业可持续发展,提高了市民乘车的便捷性,提升了公交企业的结算效率。但是随着城市的发     

公交IC卡分段收费的实现

公交IC卡使用以来,一直是＂一票制＂,但由于城市建设的发展,城区在扩大,城乡之间的往来越来越紧密,实现公交IC卡的分段收费有着广泛的市场和社会需求。然而,要在原有系统的基础上,实现分段收费,还是会有一定的难度的。文中仅就利用公交IC卡现有系统,实现分段收费的方法加以探讨,得出可行的、可靠的方案来实现公交IC卡分段收费。     

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。     

公交IC卡技术标准对外公开征求意见

近日,交通运输行业就《公共交通IC卡技术要求》和《公共交通IC卡读写终端技术要求》两项技术标准面向社会公开征求意见。     

基于公交车辆定位数据的公交运送速度计算模型

提出一套基于公交车辆GPS定位数据的公交运送速度计算模型,以公交车辆实时GPS数据和公交线站GIS数据为基础,借助地图匹配修正GPS坐标,确定公交车辆所处弧段和弧段百分比位置.基于公交车辆定位数据点与公交站点位置匹配流程,通过识别公交车辆到站时间,计算车辆在公交站点区间内的行程时间和运送速度,并进一步修正公交车辆到站时间误差和公交线站基础信息来改善模型精度.论文选取北京不同道路等级和时段的21条线路进行调查,验证模型误差和有效性.结果表明,模型的平均精度可达到91. 4%,站点区间所在道路等级越高,计算结果越准确.论文所提出的公交运送速度计算模型,能为加强公共交通运行监测与管理、提升出行服务质量等提供重要支撑.     

公交IC卡信息处理的数据挖掘技术研究

主要探讨数据挖掘技术在公交IC卡信息处理方面的运用，设计了公交IC数据仓库结构，提出数据挖掘系统的框架。从公交运营决策者和公交规划者两个角度提出数据挖掘目标，并根据挖掘目标阐述数据分析过程及挖掘方法。     

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。     

公交IC卡究竟“卡”在哪里?

<正>以公共交通领域的使用为基础,公交IC卡正日渐渗透到百姓生活的方方面面。乘客在享受公交IC卡带来的便利和优惠的同时,却也忍受着其带来的一些烦恼。公交IC卡,城市百姓自然不会陌生。持公交IC卡乘坐公交车,既省去了乘客自备零钱的烦恼,也可以享受一定的票价优惠。此外,公交IC卡的功能还在不断扩展,有些城市的公交IC卡使用范围甚至还延伸到便利店、超市、商场、餐厅、     

锦州:公交IC卡开启数字化新生活

<正>随着锦州公交IC卡的不断普及和发展,锦州的市民必将迎来一个数字化生活的新时代。翻阅2004年的《锦州晚报》,有两篇关于锦州市民乘坐公交车将使用IC卡的报道吸引了笔者的注意,分别是刊发在2004年6月4日第2版的《锦州公交IC卡安装秘钥系统》和2004年6月25日第9版的《锦城公交车进入IC卡时代》。当年的6月26日,锦州公交IC卡开始售卡,7月1日公交IC卡正式投入使用。当时,公交IC卡是什么、如何使用、怎样充值……这些对锦州市民来说     

合肥公交实现刷银行IC卡乘车

<正>此次合肥公交集团车载刷卡机软件升级后,其它银行发行的带有银联标志的金融IC卡(芯片卡),凡符合PBOC2.0及以上标准,该系统均可兼容。日前,合肥公交集团召集所属各车队、车间、停保场、点钞室负责人,专门就公交车的车载IC卡刷卡机的软件升级工作进行部署。2014年12月29日夜间,公交集团信息中心、各车队组织人员连夜对全     

公交IC卡数据处理的换乘矩阵构造方法研究

针对在城市公交换乘枢纽选址中换乘量调查所面临的困难,利用了公交IC卡的大量信息,并对其进行处理,得出城市公交线路间的换乘量,进而得到城市公交换乘矩阵,并结合长春市公交换乘枢纽规划实例,将该方法应用到城市公交换乘枢纽选址中去.     

基于运行数据的公交客车动力系统参数优化

为使公交客车在载客量和工况多变的情况下发挥混合动力系统的节能潜力,提出了基于运行数据的混合动力客车动力系统参数优化方法。基于车联网数据,利用核主成分分析（KPCA）和粒子群优化（PSO）K均值聚类分析构建了具有代表性的某市公交客车行驶工况;针对公交客车运营中乘客人数随机变化的特点,建立基于最优拉丁超立方设计（OptLHD）的混合动力客车动力系统参数双层优化模型,内层采用Opt-LHD产生乘客人数,采用发动机最优控制策略将系统响应传递至外层优化算法。仿真结果表明,优化后的动力系统参数对不确定因素有更强的适应性,燃油消耗量较优化前平均减少9.97%。     

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.     

基于多目标优化的公交运行速度优化控制方法

为了在保证城市公交运行准时性的基础上提高燃油经济性,研究了基于多目标优化的公交运行区间速度控制方法.基于公交车辆运行与信号灯交叉口和公交站点之间的动态时空关系,建立了公交到站准时性区域判断模型;采用基于车辆比功率的油耗模型,建立了公交燃油经济性优化模型;利用分层序列法,设计了基于多目标优化的区间速度优化控制方法.在基于Matlab软件搭建的公交运行仿真平台开展了仿真实验,结果表明,所提出的方法在多种参数组合下不同控制场景中均可给出可靠速度建议;在所有场景中均降低了时间偏差,最大降低值为26 s,提升了公交线路服务可靠性;所提出方法平均降低燃油消耗7.32 mL,在一定程度上节约了公交运营成本,进一步证明了所提出方法的有效性和适用性.     

基于GPS数据的公交运行状态判别算法研究

利用智能公交系统积累的海量公交GPS数据,把全天调度计划划分为若干不定长的时间窗,通过聚类方法把每个时间窗内的公交运行参数按照影响因素的不同组合进行精细的分类,并进一步研究每个时间窗、每类参数的分布特征,在此基础上提出了公交运行状态的判别算法.通过实例分析,验证了该算法能够有效地进行公交运行状态的判别,其有效性和精度都在可接受的范围之内.     

基于收费数据的高速公路车辆运行速度算法

为精准统计高速公路车辆平均运行速度,依托联网收费数据,分析影响平均速度统计结果的多源干扰因素,提出2种处理干扰因素的研究思路,估计每种思路的统计误差,通过在服务区开展调查获取驶入概率、间隔行驶里程、停驶时间及其占总行程时间的比例,引入变异系数对比停驶时间和间隔行驶里程的波动情况,明确在总行程时间中剔除服务区停驶时间的研究思路的局限性,基于间隔行驶里程分布区间中位值,通过样本量加权计算车辆驶入服务区的间隔行驶里程,结合陕西省2019年6月客货车辆平均行程的交通量分布情况,最后提出以206 km为间隔行驶里程、省内出行车流、ETC客车和货车作为统计约束条件,在联网收费数据中寻找不驶入服务区的短途行驶车辆作为最优样本来完成平均运行速度统计方法改进,通过陕西省数据验证统计方法的可行性。研究结论可为路网运行状态分析、路段车辆安全风险评估与监测提供有力的技术支撑。