连云港市公交IC卡刷卡启动 海通公交率先实行

9月30日上午，“连云港市公交IC卡刷卡启动仪式”隆重举行，副市长徐开信宣布“连云港市公交IC卡刷卡启动”。连云港公交IC卡电子收费管理系统于10月1日正式运行，市4家公交中的海通公共交通有限公司率先实行刷卡乘车。     

西安公交IC卡打折优惠成效显著

西安公交IC卡五折优惠政策的实施,是政府落实公交优先的重要举措,实施一年半来,取得了令人瞩目的成效。截止目前,发卡量已由优惠前的50万张增加到310万张,日刷卡量由优惠前的20万人次增加到200万人次。2008年政府用于公交IC卡打折补贴资金达到2.1亿元,已有6亿人次     

北京公交IC卡喜刷刷日均刷卡人次880万

北京公交IC卡自2007年1月1日实行改革，不到一个月的时间已发行公交IC卡780万张，平均每天刷卡乘车人次达880万，公交客运量增加了7．4％，乘坐公交车人次日均已达1100万。[第一段]     

市财政惠民超亿元刷卡乘车过亿人次

自去年10月份启动“辛亥百年”惠民举措以来．中山市公共交通系统实施持卡乘车5折优惠已满一周年。一年来，中山通IC卡刷卡量迭10831．28万人次．约占全市公交总客运量的51％；中山通IC卡办卡量达128万张．同比增长113％；而政府财政补贴金额则达到1．22亿元．公交惠民广度不断扩大。     

公交IC卡系统应用的扩展与技术改进

公交IC卡现已从初始时刷卡乘坐公交车的应用范围不断向其它领域扩展,随着公交IC卡系统的完善和新技术的涌现,为IC卡系统新的应用提供了强有力的支持,也使得IC卡的发展具有可持续性。本文结合沈阳公交IC卡系统开发和运行过程的实践,探讨公交IC卡系统的应用扩展方向并提出需要注意的问题和如何进行相关改进。     

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.     

一种新的公交乘客上车站点确定方法

公交IC卡是一种新的客流信息采集手段,它的广泛使用为公交管理者进行客流分析提供了新的数据源。充分利用公交IC卡刷卡时间信息,根据相邻两站点间的最短刷卡间隔,通过系统聚类法对IC卡刷卡数据按照时间顺序进行聚类分析。在此基础上,将聚类分析的结果与公交运营资料所推算出的车辆到站时间进行时间匹配,确定持卡乘客的上车站点。最后,通过实例验证了该方法的可行性与实用性。     

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.     

既能乘车又能购物IC卡走出邯郸公交大门

前不久，邯郸公交总公司在邯郸市各大媒体上发出好消息，从2004年11月18日起，凡是持有公交IC卡就可以在该市部分超市刷卡消费。此被称作“城市一卡通”的公交IC卡首次在公交系统以外使用，受到市民的好评。     

基于公交IC卡与GPS数据的公交客流可视化分析

公交客流特征与规律是公交高效运营与服务提升的主要研究内容,也是城市公交线网规划的重要决策依据。随着城市人口的增长及公交出行需求的增加,产生海量多元的公交IC卡刷卡数据。为实现对公交客流特征与规律的全方位精准分析,并优化展示分析结果,运用海量IC卡刷卡数据,结合公交车辆GPS数据,建立数据之间的关联,消除信息孤岛,对公交客流建立多维度数学分析模型。从客流OD、断面客流、候车时长、客流堆积等方面分析公交客流特征与规律,并将结果可视化,开发出客流可视化分析应用系统,能够为公交运营调度、线网规划提供科学的决策依据。在构建的客流分析系统中导入厦门BRT的实际刷卡数据,运行结果表明,该系统能够准确统计BRT的客流量,并分析客流特征与出行规律。     

石家庄公交智能调度管理系统及其运行效果

石家庄市公共交通总公司在实行IC卡刷卡收费系统的基础上,利用IC卡系统的扩展功能,于2005年9月份招标,12月份启动,引入智能调度管理系统,实现对2000余部车辆的动态运调管理及对11个停车场、公交枢纽站、中山路公交专用道重点站台的监控.     

基于IC卡数据的武汉市公共交通一体化换乘需求特征分析

通过IC卡刷卡数据分析了武汉市轨道交通和常规公交一体化换乘的流量特征,评估了换乘量的规模以及在各站点、线路中的分布,并以光谷广场站为实例分析了进站客流来源、出站客流扩散,以期为实现公共交通系统一体化,提高公共交通系统的整体运行效率提供参考。     

杭州市主城区公交专用道系统评估和设置标准研究

近年来杭州市主城区公交专用道里程快速增长,目前已基本实现对主城中心区的覆盖,但长期以来相关部门对公交专用道的实施效果缺乏精准评价,施划新的专用道也缺少标准。基于对公交车辆GPS以及IC卡刷卡数据等大数据分析的基础上,从系统和逐线两个层面对杭州市现状公交专用道网络进行了全面的定量分析评估,提出了一套专用道运行评估指标体系,并结合杭州市的实际情况提出了专用道设置的地方建议标准,可为今后公交专用道的运行评估和设置工作提供参考。     

基于朴素贝叶斯分类器的公交通勤人群辨识方法

公交IC卡数据中通勤用户卡号ID的辨识和提取是其公交出行行为特征分析的前提.本文以厦门市公交IC卡刷卡记录为依托,结合相关问卷调查,提出一种基于朴素贝叶斯分类器(Na?ve Bayesian Classifier,NBC)的公交通勤人群辨识方法.首先,利用两种数据源中(问卷调查数据与IC卡数据)同时包含的公交出行信息,例如工作日首次刷卡时间、每周工作日刷卡天数等,建立其与调查数据中独有的类别变量(通勤人群/非通勤人群)之间的贝叶斯概率关系,并以此构建与训练NBC模型.然后,利用未参与训练的调查样本对标定后的模型的预测准确性进行测试,通勤人群的预测成功率达到88%.最终,利用测试验证后的NBC模型对公交IC卡数据中通勤人群进行识别,结果显示,厦门市公交通勤人群的数量介于26万人到32万人之间,并给出相关指标的统计结果.     

長春公交

长春公交集团全全面实施“一卡通” 从2002年起,长春市开始推广使用公交IC卡,目前已累计发放公交IC卡240余万张,每天使用的乘客约80万人次.近日,为了给乘客提供更加便捷、高效的交通运输服务,实现跨交通方式互联互通,长春公交集团通卡公司正式发行一卡通IC卡,真正实现了公交卡、轻轨卡、地铁卡多卡合一,一卡通用.     

汉城市与我国公交IC卡系统的比较

本主要介绍汉城市公交IC卡系统的组成、工作原理、扶持政策和我国公交IC卡系统的应用情况，从中总结汉城市公交IC卡系统的特点，通过分析对比为我国城市公交IC卡的发展借鉴经验。     

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。     

围绕智慧公交 助力转型发展

正5月23日,集团公司总经理孙林在公交收银公司主持召开推进公司公交IC卡业务转型发展和公共交通领域共享经济商业模式及业务创新有关工作座谈会。会议听取了公交收银公司围绕全年公交IC卡刷卡率达到60%工作目标的意见建议,以及南明分公司、巴士快运旅游有限公司深入推进转型发展的有关工作汇报和下一步工     

天津乘公交手机移动支付人次破亿

正天津公交易通科技公司于2月1日发布数据,天津乘坐公交出行市民通过手机移动支付人次目前已突破1亿大关。自2018年2月6日电子客票正式上线以来,天津公交乘车付费进入现金、刷卡、刷码联合时代。过去一年,天津公交实现的公交支付手段包括现金投币、刷IC卡、支付宝微信刷码、银联云闪付全覆盖。尤其是2018年年底上线的微信小程序"码上易行",将候车查询、线路规划和乘车刷码一个程序搞定。     

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。