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。     

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。     

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.     

基于站点吸引的公交客流 OD 分布概率模型

在分析公交出行距离和下车站点的用地性质等因素对公交乘客下车概率影响的基础上,全面考虑站点对周边区域换乘的辐射影响,引入了1个新的影响因子---下车站点换乘能力,该因子利用以站点为中心,300 m到500 m为半径,可利用换乘的公交线路条数来表示;综合考虑上述3个影响因子,构建了基于站点吸引的公交客流O D分布概率模型。基于济南市公交IC卡数据,采用C++语言编程实现该模型,得出了公交客流出行的空间分布规律,并采用核查线法验证该模型的可行性和有效性。验证结果表明,该模型OD反推误差可以控制在10%之内,反推精度较高,较好的贴合实际,具有一定的工程应用价值。      

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。     

基于手机定位的公交OD获取方法研究

提出利用移动定位技术获取公交OD方法的思路,阐述了基于手机定位技术的公交OD数据的获取方法及其步骤。在假设条件成立情况下,解决了获取公交OD数据主要面对的问题,并对此提供了可靠依据,进一步证实方法的可行性。通过逐一问题的解决,排除非公交OD数据,从而获得该手机用户在1d当中的公交OD数据。     

基于IC信息和概率理论的公交OD反推方法

针对现有公交OD调查成本高昂、数据可靠性不高、影响因素考虑不全等问题,通过对公交IC卡信息的处理获得公交站点上下乘客人数及对公交乘客出行特征的分析,结合站点吸引率,提出了单条公交线路站点间OD反推结构化算法,并通过实例分析进行了有效性验证。结果表明该方法经济节约,数据可靠,易于实现。     

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。     

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.     

基于小票法的公交线路客流OD分析方法

针对目前常规公交客流OD调查抽样率低,准确率难以保证的缺陷,提出调查公交线路客流OD的小票法,该方法可同时采集各站点的上下客人数及每位乘客的上下车站点等信息。在基于小票法的调查数据的基础上提出一种公交线路OD分析方法,可准确得出公交线路的客流OD,同时还可以得到线路沿途各站点的上下客人数、断面流量等信息。     

区域综合货运OD推算方法及信息价值研究

结合区域公路、铁路货运的特点,对可获取的多来源信息进行了分析,并用于基年货运OD矩阵的推算.建立了基于模糊规划理论的多源数据OD推算模型及算法,并通过江苏省综合货运OD推算的实例对多源信息的信息价值进行了分析,用于反馈指导多源信息的进一步收集.结果表明,模糊数学的引入有助于解决多源数据带来的不确定性问题,提高OD推算精度.另一方面,路段流量、子区域OD量,以及集计OD量的数值价值相对较大,而且路段流量当中,高流量数据较随机流量数价值更高.     

基于 Select Link 的区域 OD 矩阵更新方法研究

在大范围机动车 OD 调查难以开展的背景下,通常采用路段流量进行 OD 反推,针对传统路段流量反推法无法检验分布结构的缺点,提出一种利用局部路段真实 OD 矩阵进行区域 OD 矩阵更新的方法。即从区域先验 OD 矩阵中减去模型 Select Link 计算的特定路段 OD 矩阵,再加上该路段真实 OD 矩阵,通过替换将区域分布结构更新。当区域多个路段真实 OD 矩阵需要替换到区域 OD矩阵中时,采用两步循环替换法:第一步,单个路段循环替换,每个路段替换后的 OD 矩阵作为下一路段 Select Link 计算的输入;第二步,利用第一步的最终结果,对所有路段 OD 矩阵进行整体替换。以桂林绕城(东)高速为例进行验证,与传统 OD 反推方法相比,结果 OD 矩阵长途出行比例提高了7%,反映了区域机动车分布变化规律,路段流量分配值与调查值相关系数达0.99,证明了更新后 OD 矩阵的准确性。     

基于公交数据的公交乘客上客特征分析

城市公共交通是城市交通的重要组成部分,具有缓解交通拥堵、降低能源消耗、改善生态环境等优势,一直是政府大力支持与提倡优先的出行方式。基于公交的运营数据,提取了每次刷卡数据的上客站点数据,进一步分析出公交网络层面站点上客特征,最后,结合居住人口、工作人口分布,分析出公交乘客上客与空间人口分布的关联性。     

基于手机信令数据的交通 OD 提取方法改进

手机信令数据作为一种大数据,在交通 OD 调查中应用日益广泛。从手机信令数据中提取交通 OD 量化指标需要经过出行端点识别和出行端点匹配2个步骤。为了克服现有研究中基站覆盖范围假设与实际出入较大的情况,笔者改进了出行端点匹配方法。首先分析了传统交通小区和基于蜂窝小区聚类交通小区2种交通小区划分方法各自的特点和适用条件;对于使用传统方式划分的交通小区,提出了缩小基站可能覆盖范围的方法,使用用户最大可能活动范围,排除用户不可能达到的区域,结果表明该方法可提高部分出行端点匹配精度。对使用蜂窝小区聚类划分的交通小区,将聚类流程进行了简化,去掉了部分不能显著提高精度的流程,结果表明简化后未明显降低匹配精度。     

北京市中小学生出行特征及校车方案设计原则研究

针对近年来私人小汽车接送学生日益普遍,使得学校周边交通状况日益恶化的问题,以北京西部城郊的6所小学和6所中学为研究对象,进行问卷调查,研究了中小学出行特征及学生家长对校车开行的需求及意见.在此基础上,从管理方案、人员及资金、法律监管、线路规划方面设计了校车开行方案.