基于紧密社会关系的地铁规律结伴乘客出行模式研究

结伴乘客的行为模式是组内各成员交通需求的综合体现,特别是基于紧密社会关系的规律结伴行为,对于交通组织和规划部门了解结伴乘客需求并提供针对性服务、管理至关重要。基于北京市公共交通智能卡数据(smart carddata,SCD)的地铁刷卡数据,通过分析出行过程中的人际距离及结伴行为发生频率,提出了规律结伴乘客的识别规则;为了探究不同类型结伴乘客的出行规律,从时间和空间维度出发,选取首次出发时间均值、末次出发时间均值、首次出发时间变异系数、末次出发时间变异系数、结伴OD重复率作为聚类指标,通过这些指标将结伴乘客出行模式分为3种主要类型,并根据出行特征将其命名为:娱乐早出行结伴模式、娱乐晚归结伴模式和通勤结伴模式;针对不同类型的结伴乘客,提出了个性化的票务政策,这些个性化的票务政策旨在满足不同类型结伴乘客的需求,提高公共交通的吸引力和竞争力。