基于公共交通智能卡数据的可视化分析

针对现有公共交通数据的可视分析方法很难在不同空间粒度下对乘客时空分布、客流时空分布、区域间客流时序变化进行多任务分析的问题,设计实现了一个多视图融合的可视化分析系统。该系统结合城市公共交通的智能卡数据、车辆GPS数据、地铁和公交线路信息,利用出行链路模型和基于出行时空特征的回归模型完成了乘客起讫点(origin-destination,OD)推断;然后,设计了层次聚类的地图可视化方法,结合了融合方位信息的玫瑰图和动态对比堆叠折线流图来分析各区域间的客流时序特点、关联关系;最后,利用真实的深圳市公共交通数据的可视分析结果验证了系统的有效性。

基于公共交通卡数据的城市轨道交通大事件影响分析模型

利用基于公共交通卡数据的城市轨道线网客流数据进行反演的模型与算法,对大事件发生前后线网各站点的客流存量进行了分析和重构。反演得到的客流数据可以客观反映大事件的发生随时间变化对发生站点和邻近站点的影响。在此基础上,定义了城市轨道交通线网每个站点的大事件影响因子。该影响因子可以比较客观地反映大事件对各个站点的影响程度。实证分析证明了基于公共交通卡数据的城市轨道交通大事件影响分析模型的可靠性和有效性。

基于AFC数据的城市轨道交通乘客出行路径推算

旅行时间是影响乘客路径选择的因素,然而,也是路径选择的结果。轨道交通自动售检票系统详细记录了与出行相关的时间信息,因此可以用来推算路径。首先将一次出行划分为若干阶段,并且分析各阶段涉及的随机性因素;在考虑现场实际的基础上,完成对系统运行和乘客出行的建模。然后,基于出行阶段的相互独立性,设计了用以推算乘客出行路径的方法,并且设计了双盲实验对方法进行验证。最后,案例分析显示,利用票卡交易数据、列车运行图和辅助的步行调查,该方法可以方便而有效地推算乘客路径,进而有助于客流分配和票务清分。

基于多源交通大数据的通道公交客流特征分析——以上海北横通道为例

文章针对公交整体客流变化情况下,针对交通大数据全样本、处理速度快的特点,将公共交通大数据(包括IC卡数据、GPS数据、手机数据)等多源异构交通大数据进行收集与处理。通过上车站点推导算法流程对IC卡上车站点进行匹配,推断乘客上下站点,进而计算总客流、站点上下客流与换乘客流、客流组成、平均乘距等公交客流特征指标,并通过手机全方式数据与现状通道数据,分析通道公交出行的潜在需求与提升空间。

基于TransCAD的嘉兴公交数据库建立

嘉兴市运管部门历年均会编制《嘉兴市公共交通年度发展报告》,对年度的公共交通发展进行数据性的评价。但是由于没有利用先进的统计技术,现状《嘉兴市公共交通年度发展报告》的编制存在诸多问题,如分析方法耗时耗力、数据之间相互孤立、无法进行空间分析等。通过公共交通数据库的建立,提出了利用GISDK语言功能,快速实现公共交通线网的静态评估指标,极大提高了嘉兴市公共交通网络规划评价的工作效率。