基于卡口检测的城市机动车出行特征

针对传统交通出行调查中,机动车整体出行需求获取困难等问题,为了有效掌握城市道路的机动车交通出行情况,利用卡口监控数据建立了一套交通出行评价体系和计算方法,评价机动车出行量、出行频率、出行时空分布等,并运用该指标体系对广州市中心城区的机动车出行特征进行了分析。实证表明,根据指标体系所计算的结果与人工调查结果基本一致,在城市交通出行宏观分析方面具有良好的应用效果,能为城市交通管理提供有效的决策支持。     

基于电子支付数据的公交车厢满载率实时估算方法

针对公交监测和调度中要求实时掌握车厢满载率，以及“一票制”无法获取乘客下车信息等问题，构建基于数据驱动的组合模型，在乘客上车时即推断其出行OD站点，进而融合多源数据实现车厢满载率的实时估算。提出以K近邻算法为组合模型的核心，针对K近邻推断率过低等问题，研究在更大空间维度分析乘客出行规律并推断下车站点的方法，有效提升历史数据的利用率和下车站点的推断率；此外，针对偶发型乘客缺少历史规律数据的情况，充分利用站点下车客流量先验概率随机分配，实现电子支付乘客OD的全样本推断。利用跟车调查法对不同线路、不同班次的车厢拥挤度进行验证。结果表明，模型计算结果与实际结果相符，能够反映出不同线路、不同站段之间的车厢拥挤水平变化。