基于IC卡信息的居民公交出行动态特性

通过对公交IC卡数据库中大量数据的筛选和处理,分析了不同公交乘客群体的性别、年龄构成,绘制了工作日、双休日及节假日公交客流的时间分布曲线,重点研究了客流高峰时段的居民公交出行特性。提出了基于公交IC卡信息的若干指标,定量分析了公交客流量在一天营运时间内的变动,在一个月中以星期为周期的律动以及一年中各月客流量的波动等动态特性,揭示了城市居民公交出行的基本规律,可为城市公交政策的制定、公交系统规划和运营管理提供可靠的理论依据和实用参数。

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。

基于数据挖掘的市民出行公交线路预测研究

近年来一些学者大多利用海量公交卡信息对整体客流进行预测,并无针对具体乘客在公交线路上的出行做出预测。基于数据挖掘技术,以广东省部分公交线路上的历史公交卡交易数据为基础,采用滑动窗口模型构造训练样本和测试样本,借助随机森林算法,对市民在公交线路上的出行进行预测研究,并用精度、召回率以及F1值进行评估,证明模型的可行性。