IC卡数据驱动下的公交客流分布及线路优化策略研究

为提升公交车的运营效率,研究以某市公交IC数据为基础,对公交客流进行分析,并提出基于遗传算法改进的公交线路优化模型。研究发现,该市全天公交客流出现早晚两个峰值段。工作日到节假日,客流集中地从市中心附近转变为旅游景点、公园和购物中心等地区。公交线路优化模型将某公交线路的利用率提高了15%,将乘客的平均等待时间降低了21%,有效提高了公交系统的运营效率和乘客满意度。此次研究为提升公交运营效率、改善乘客体验、优化城市交通结构、促进城市可持续发展提供重要依据和方法。

基于IC卡信息的公交客流起止点反推方法

公交客流起止点(origin-destination,OD)矩阵是公交线路调整和优化的重要依据,通过公交IC(integrated-circuit)卡信息获得的数据研究了公交出行的特征.以公交站点上下客人数为约束条件提出了综合考虑了公交乘客上下车概率与公交站点产生吸引因素的反推模型,实例分析表明该方法能显著提高反推的精度,反推结果更具可靠性.

结合出行链的公交IC卡乘客下车站点判断概率模型

综述了一票制公交IC卡乘客下车站点推断的研究现状.为充分利用乘客出行链和站点上车客流量等信息,分析了公交出行的特征,提出了公交出行若干假设条件.在此基础上,定义了相关集合变量来描述单个乘客的出行链,将乘客个体出行特征融入到站点吸引权重的计算中.然后根据乘客出行链信息的完整程度,综合集计分析和非集计分析方法建立了结合出行链的概率模型,并提出了应用模型判断乘客下车站点的算法,以及模型检验方法.最后,以广州公交448路为例,对比了本文模型和单纯非集计分析方法的下车站点判断结果.结果表明,本文提出的模型适用性更广,在集计分析层面具有更高的可靠性.

基于GPS与IC卡数据的公交站点匹配方法

一票制(单次刷卡)公交线路IC卡数据中缺少乘客上车站点信息,为获得乘客上车站点信息,需要将IC卡交易数据与公交站点进行匹配。首先根据公交车辆GPS数据和公交IC卡数据分别推算站点间运行时间,建立匹配约束规则完成首次站点匹配,并求得公交车辆GPS系统与公交IC卡收费系统的时间平均偏差值,再将时间平均偏差嵌入数据匹配模型,利用禁忌搜索算法对其他未匹配的交易记录进行二次匹配。为作比较,数据试验还包括仅根据站点间运行时间对GPS和IC卡数据进行匹配,从而找到IC卡交易记录与公交站点对应关系。数据试验表明:在GPS数据较完整的条件下,该方法能够精确实现IC卡交易记录与上车站点的匹配,而对比试验方法的匹配精度为80%,低于本文所研究方法。

基于IC卡和RBF神经网络的短时公交客流量预测

在公交客流量特性分析基础上,通过IC卡获取了实时公交客流量数据;结合GPS数据,利用OD反推法分析了实时客流分布;进而建立了基于IC卡和RBF神经网络的短时公交客流量预测模型并介绍了具体预测过程。对重庆市841公交线路进行了实例分析,得到上下车客流真实值与预测值的平均绝对相对误差均小于1.5%,实例计算结果表明该模型能获取实时客流数据,预测精度高,具有一定的实际应用价值。

基于特征站点的公交IC卡数据站点匹配方法研究

设计了一种基于特征站点的公交IC卡数据站点匹配方法,首先利用k-means聚类方法,通过计算交易时间间隔将同一站点产生的交易数据归类,再根据线路站点客流特征和乘客出行的换乘行为寻找线路特征站点(客流峰值站点与换乘站点),站点匹配时优先将特征站点编号与聚类数据进行匹配,从而提高匹配精度.在数据实验中,将该方法与基于站点间运行时间的匹配方法进行了对比,结果显示,基于特征站点的匹配方法平均准确率为85%.

基于智能调度数据的公交IC卡乘客上车站点判断方法

为了能够应用公交IC卡数据分析公交乘客的出行特征,对判断公交IC卡乘客上车站点的方法进行研究.以南宁市智能公交系统为例,采集公交IC卡收费系统和公交智能调度系统的运营数据,应用数据仓库技术建立智能公交数据分析平台.通过将智能调度系统数据与公交IC卡收费系统数据进行关联,判断公交IC卡乘客的上车站点,对提出的方法进行精度分析和算法实现,并应用海量的智能公交系统实际数据对算法进行了试验.研究结果表明,本文提出的方法判断公交乘客上车站点的准确率达到98%以上,算法效率满足实际应用需要,该方法能够用于公交系统的规划和管理工作.

基于公交IC卡和AVL数据的换乘行为识别方法

公交换乘枢纽是多模式公交系统的关键节点,而公交换乘行为特征是公交换乘枢纽规划和管理的重要依据.本文从公交出行过程入手,将公交换乘过程抽象为若干时间节点.结合现状公交系统数据的特点,通过公交IC卡和AVL数据的有效融合,推算得到乘客换乘前的下车时间和步行到换乘站点的时间.基于'随到随走'的出行假设,本文提出通过比较换乘前下车时间、换乘上车时间与换乘线路的车辆到站时间,来进行换乘行为的判断.本文应用苏州市某乘客的IC数据对算法的可行性和有效性进行了验证,结果表明,本算法比直接通过连续两次刷卡的时间间隔判断更加合理和准确.

基于IC卡数据挖掘获取公交OD矩阵的方法

以广州市羊城通IC卡以及广州市公交系统信息为例子,探讨了实现基于IC卡信息获取公交客流出行特征的方法。在IC卡数据挖掘和统计基础上,对线路站点OD矩阵、区域OD矩阵进行了推算。相比传统的人工统计法。该方法易于实现,能运用到实际中且运算效率高,适用于海量数据的客流出行特征统计分析。

基于公交IC卡数据的乘客出行分类研究

为得到体现公交乘客出行时空规律的数据,采用基于出行链方法推导出公共汽车乘客的下车站点;建立了描述单个乘客多天出行的完整数据框架;根据乘客参加不同活动所产生的出行时空特征定义了3类出行:通勤类出行、普通类出行和随机类出行,将出行频次与出发时间的标准差作为分类标准对公交乘客出行进行分类。研究表明:39.1%的乘客具有普通类或通勤类出行,生成总客流的76.4%;60.9%的乘客只具有随机类出行,生成总客流的23.6%。通过对乘客出行的分类研究可以更好地掌握乘客公交出行的规律和需求。

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卡为切入点,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卡数据的多模式公交相对可靠性评价

为了更好地引导出行者采用绿色公交出行,缓解日益严峻的交通拥堵,提升公交网络的服务水平刻不容缓.多模式公交包含地铁、快速公交和普通公交,因此,基于IC卡提取个体出行链数据,确定研究线路及区域,计算区域的站点覆盖率,结合车辆满载率、行程时间的相对可靠性评价多模式公交的相对可靠性.以京冀四大住宅区到国贸的出行者为例,对研究线路及区域的相对可靠性进行评级.结果表明:站点覆盖率越高、车内客流量越接近额定载客量、行程时间的相对可靠性指数越高,公交的相对可靠性越好.天通苑、回龙观、通州和燕郊到国贸的公交相对可靠性分别为0.85、0.70、0.50和0.25.多模式公交相对可靠性为公交站点的布设提供了定量化的数据支持.

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。

单条公交线路的IC卡数据分析处理方法

及时而准确地掌握城市公共交通运营及客流信息,是进行科学合理的公交运营决策和公交网络规划的前提。随着城市公交IC卡的广泛运用,从IC卡信息中提取城市公交客流信息成为又一种公交数据采集方法。通过公交IC卡数据分析处理方法,可以得到实时准确且连续的公交客流信息数据,较之传统的人工调查方法经济实用,数据结果准确度高。以单条公交线路的IC卡信息为例,提出单条公交线路运营及客流信息的分析处理方法,得到包括站点客流、线路客流、断面客流等主要客流指标的分析计算方法。

公交车辆非接触IC卡自动检票管理系统的开发与研究

智能交通系统（ＩｎｔｅｌｉｇｅｎｔＴｒａｆｉｃＳｙｓｔｅｍ———ＩＴＳ）是采用现代高新技术实现对公交系统的动态检测处理与智能化管理。研究开发利用ＩＣ卡（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔＣａｒｄ）或智能卡（ＳｍａｒｔＣａｒｄ）作为公交信息管理系统的载体，以建立智能化公交管理信息系统。ＩＣ卡具有存储量大、数据保密性好、抗干扰能力强等优点，将其应用于公交信息管理，可提高现代化管理水平。

基于公交IC卡和GPS数据的换乘识别方法

为提高公交换乘识别的精度,将IC卡和GPS数据融合推断得到乘客上车站点和下车站点及下车时间,在此基础上根据居民公交出行的特点及过程,从时间角度和空间角度来判断公交换乘行为。时间角度判断是从乘客站台候车时间及乘客站台候车时间段内是否乘坐第一辆目标线路车辆两个方面进行换乘行为识别。空间角度判断通过两个参数即迂回系数和直达系数来进行换乘行为的判断。最后,与只从时间角度识别的方法进行了对比。结果表明:考虑空间因素的识别方法更为合理全面。

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。

基于GIS的公交IC卡数据处理及分析系统

公交数据库里潜含着反映公交运营状况的客流信息,对其进行分析可以为公交线网优化和交通管理提供依据。以北京市为例,在VC++2005开发平台上,利用SQL Server数据库和ArcSDE开发出基于GIS的公交IC卡数据处理及分析系统,不仅能够实现GIS的一般功能,还改进了公交/地铁换乘处理标准,实现全网断面客流以及全网速度的显示。

基于公交GPS和IC卡数据的综合交通建模新思路

为给我国交通规划模型的研究和开发提供新的方向和思路,结合郑州市综合交通模型的开发实践,探讨了公交GPS和IC卡数据在其中的应用。主要包括:基于公交GPS和IC卡数据的公交OD生成方法、公交客流量模型、非集计模型与动态公交分配模型以及基于公交GPS数据的需求预测组合模型。重点阐述了公交GPS和IC卡数据在上述几个方面的应用理论方法,同时对其在交通规划其他方面可能的应用途径进行了展望。

基于IC卡数据的长距离公交客流特征分析

围绕长距离公交客流时空特征,基于公交IC卡数据,提出以时间不均衡指数、高峰时间占比、方向不均衡指数、沿线公交资源密度、线路平均里程利用系数5项指标构建评价体系,选取4条京冀长距离公交线路进行案例分析并给出评价雷达图。研究表明:建立的指标体系可有效量化分析评价长距离公交的客流特征,进而对其运营管理提供优化建议。案例计算结果可以看出中心城区长距离公交各项评价指标均小于城区外部公交;815等通勤比重大的跨市域线路公交里程利用率、不均衡性较高,可采用区间车或直达车等调度方式;对于915等资源密度小、里程利用率低的线路,可适当优化线网,调整站点。