基于公交IC卡信息的公交客流推算

武汉市常规公交采用单一票制收费模式,刷卡字段中缺少下车的相关信息,无法直接得到公交乘客的出行路径.本文重点基于公交GPS数据和IC卡刷卡数据,建立公交刷卡乘客上、下车站点识别模型.其中上车站点识别包含基于GPS时间和IC卡刷卡时间识别2个模型,下车站点识别包含基于出行连续性和出行链识别2个模型.分别对比分析2个模型的优劣,并以实际数据试算得到的识别率为判别标准,选取较高者为最终识别模型.最终上车站点识别模型选取基于GPS时间识别,因为基于IC卡刷卡时间识别,站点序号基本对应不上,而基于GPS时间识别,站点识别率高达98. 31%;下车站点识别模型选取基于出行链识别,因为基于出行链识别的识别率为70%左右,基于乘客出行连续性识别为50%左右.

基于公交IC卡和AVL数据的公交客流OD推算

针对国内城市公交乘客下车不用刷卡,无法获知下车站点的问题,利用公交IC刷卡数据、AVL数据和公交站点数据,提出公交站点吸引强度与公交出行链结合的公交客流OD推算方法。基于时间匹配方法融合IC刷卡数据和AVL数据,设立时间匹配弹性因子,提高乘客上车站点识别率;针对不同乘客公交出行行为,采用多时段公交站点吸引强度与公交出行链结合的方法,实现下车站点的推算,在集计层面基于最小二乘法判断模型有效性。以石家庄市公交客流为例进行验证,乘客上车站点匹配率提高了15.51百分点,乘客下车站点推算成功率稳定在90%,验证了所提方法的有效性。