基于GPS与IC卡数据的公交OD矩阵推算方法

针对传统调查方法获取OD矩阵精度不高、数据更新周期长的现状,详细介绍了如何利用GPS数据及IC卡数据推算公交OD矩阵的处理方法,通过与地理信息系统相结合,有效地解决了乘客上下车站点判断及换乘识别等关键问题,最后通过实例验证了方法的可用性及有效性。

基于云计算的公交OD矩阵构建方法

OD矩阵作为交通客流数据可视化的重要方法,是公交系统评价和优化的重要依据.提出了一种基于云计算的OD矩阵构建框架,在此框架下利用云计算优异的存取速度及计算性能,实现了对公交历史数据的筛选、预处理、变换、数据挖掘、解释评价等操作.此外,还提出一种综合了追踪乘客出行行为规律和估计站点热度的OD矩阵构建模型来实现对乘客下车站点较为精确的估计.算例分析表明,根据该模型计算得到的各站点下车人数结果能较好地拟合实际出行OD矩阵.

基于改进BP神经网络的公交线路OD矩阵推算方法

公交线路OD矩阵是公交线路优化设计调整的基础性数据,针对传统解析模型对输入数据敏感性高造成OD推算效果不理想的缺陷,提出了以改进BP神经网络为基础,根据公交站点上下客数据建立公交线路OD矩阵的推算模型,并设计了OD推算神经网络。进而基于算例数据,应用数值试验对神经网络设计的核心参数进行了标定并给出OD推算的计算结果。算例分析结果表明,使用此方法能显著提高预测的精度,推算结果更具可靠性且更能反映公交线路的需求分布状况。

基于有序加权平均算子的公交线路OD矩阵估计

公交客流OD矩阵是公交规划和运营管理的基础,公交线路OD矩阵是公交客流OD矩阵的基本单元.本文在传统公交线路OD矩阵估计的基础上,分析了公交乘客出行行为特性、公交出行的马尔科夫链特性以及公交站点间吸引权系数,建立了基于有序加权平均算子的OD矩阵估计模型,同时分析比较了在不同主观决策因素水平下的权重系数以及加权OD矩阵.算例表明,在相应的权重系数确定方法下,综合处理后的结果与传统的估计OD矩阵相比具有更高的精度.

中小城市公交线路OD矩阵推算方法研究

分析了中小城市的公交出行特征,提出了按公交特征参数推算中小城市OD矩阵的方法;以江苏盐城市公交线路B1线为例,以公交站点上下客量为基础,按公交特征参数推算法推算了盐城公交线路OD矩阵,验证了采用出行特征参数推算法推算中小城市公交线路OD矩阵的可行性和有效性。

遗传算法和蚁群算法融合的公交线网优化算法

我国大中型城市职住空间的错位带来城市交通的巨大压力,面对城市功能空间和公交站点客流分布的不断发展变化,以提高城市公共交通网络便捷程度和公交出行的时间效率为目标,融合遗传算法和蚁群算法建立公交线网优化模型,设计优化公交路径选择算法,为解决公交线网不断优化调整问题提供方法借鉴。