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.     

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。     

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.     

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...     

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。     

基于IC卡与GPS数据的公交通勤出行特征分析

公交通勤人群是公交客流的重要组成部分,公交通勤出行特征是制定公交优先发展战略、公交规划、优化与运营管理的数据基础.针对传统以"车"为研究对象的碎片化公交通勤出行特征分析方法,基于公交IC卡与GPS数据,从公交乘客"人"角度出发,系统分析提出了公交出行链特征、区间客流不均衡系数、职住平衡水平及线路黏性系数4个维度指标参数计算方法.以重庆市主城区连续5个工作日47条代表性线路的公交乘客为例,对通勤出行特征进行分析,结果表明:重庆市主城区通勤客流换乘次数较少、长线公交客流需求较大、职住平衡水平较高、约1/4的通勤出行者对线路选择具有较强黏性.     

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IC卡数据的地铁站点识别方法分析与研究

为了高效精准地获取地铁终端与站点的对应关系,提出了一种基于IC卡数据的地铁站点识别方法.首先通过整理IC卡地铁数据、地铁站点信息以及少量的关键站点采集数据,分析分段票价政策,绘制终端票价表、关键站点票价表等,最后采用聚类方法获取结果.通过数据对比验证发现该方法能够精确快速地获取地铁终端与站点的对应关系.该方法能够为后期进行地铁OD分析、城市公共交通换乘分析等提供了准确的数据支持,并且有利于通过数据分析提高用户的使用体验和城市交通管理的效率.     

中小城市公交场站用地指标研究

国内目前针对中小城市公交场站的研究不足,中小城市场站建设缺乏科学指导,场站用地难以得到保障.结合中小城市公交发展特点及场站模式,通过科学的分析计算,确定场站停车坪、建筑用地、场前区及绿化用地规模,探讨与之相符的中小城市公交场站用地指标,对于中小城市场站规划建设具有一定的现实意义.     

基于公交GPS和IC卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分,而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素,也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前,获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力,仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查,无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题,本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据,采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型,并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法,该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况,计算结果表明,606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右,下午乘客的候车时间较长.     

基于公交GPS 和IC 卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.     

基于公交IC卡信息的城市公交满载率指标计算方法

为减少传统城市公交满载率指标测算过程的人力投入并提高指标计算结果的准确性,利用公交IC卡刷卡信息、公交GPS信息、公交站点信息和公交车辆信息,通过各类信息衔接分析,提出了基于公交IC卡的公交满载率指标计算思路。采用MYSQL搭建分析数据库,通过编程代码自动关联识别和快速分析大数据,计算出城市公交线路的满载率指标值。通过案例分析发现,相比传统公交满载率调查方法,基于公交IC卡信息的公交满载率指标计算能找到更精确的最大客流断面、得出更精确的计算结果,并且运算过程更高效,能有效节约人力,可为同类城市测算城市公交满载率指标、分析城市公交乘客的出行特征提供参考。     

基于IC卡数据的建成环境与公交出行率关系研究

近年来,建成环境对公交出行率的影响已逐渐引起重视,本文从不同层面捕捉影响公交出行率的内在要素,从理论上揭示建成环境影响公交出行率存在差异性的原因.以武汉市为例,基于公交 IC卡数据,提出分层线性模型研究站点周边建成环境、行政区域的社会经济变量对公交出行行为的复合影响.结果表明：不同分区中站点层面的建成环境对公交出行率的影响程度和作用存在明显差异性;而分区层面的人口密度、公交投入是导致这类差异的重要因素,并对公交出行率产生加成效应.本研究可为公交导向发展理念下的城市规划设计提供理论与技术支撑.     

基于IC卡数据的建成环境与 公交出行率关系研究

近年来,建成环境对公交出行率的影响已逐渐引起重视,本文从不同层面捕捉影响公交出行率的内在要素,从理论上揭示建成环境影响公交出行率存在差异性的原因.以武汉市为例,基于公交 IC卡数据,提出分层线性模型研究站点周边建成环境、行政区域的社会经济变量对公交出行行为的复合影响.结果表明：不同分区中站点层面的建成环境对公交出行率的影响程度和作用存在明显差异性;而分区层面的人口密度、公交投入是导致这类差异的重要因素,并对公交出行率产生加成效应.本研究可为公交导向发展理念下的城市规划设计提供理论与技术支撑.     

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.     

基于公交站点上下客人数反推OD矩阵的概率论模型研究

基于站点上下客人数,采用简单概率分布模型,可提出反推公交站点间的OD分布矩阵的具体方法.实例表明,在采用此类方法进行反推计算时,应按照土地利用性质对站点进行合并计算,这样方可提高推算的精度.