基于IC卡数据的公交运行延误时间特征分析

城市交通拥堵问题日益严重.针对高峰时段的公交延误问题,提出一种基于IC卡数据匹配公交到站时间,利用高峰时段和非高峰时段公交运行时间的差值计算公交运行延误时间的方法,并识别公交服务延误较大的地区.基于北京市IC卡数据,计算分析了北京800多条公交线路的延误时间.结果表明,进京走廊和交通集散枢纽是公交运行延误时间大、延误频繁的区域.公交运行延误时间与站点乘客数量和公交站间距离呈正相关,与距城市中心距离和路网密度无明显相关性.单位距离延迟时间与公交站间距离呈负相关.

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卡收费系统的公交客流信息实时采集方法

针对目前公交资源消费公平性较低以及公交客流信息严重缺失的问题,以基于GPS(或北斗)和无线通信的公交车辆跟踪调度系统、车载自动报站系统、公交IC卡收费系统为基础,提出了一套公交IC卡计程收费和客流信息实时采集方法。在计程票制、系列票价、换乘优惠等措施配合下,这套方法可低成本获取全面、可靠、及时、连续的客流信息,有助于改善公共交通规划、管理、运营等方面单项决策的科学性和多项决策的协同性。

公交IC卡数据处理的换乘矩阵构造方法研究

针对在城市公交换乘枢纽选址中换乘量调查所面临的困难,利用了公交IC卡的大量信息,并对其进行处理,得出城市公交线路间的换乘量,进而得到城市公交换乘矩阵,并结合长春市公交换乘枢纽规划实例,将该方法应用到城市公交换乘枢纽选址中去。

公交IC卡数据分析处理方法研究

随着科技的不断发展,IC卡技术已经日趋成熟,并且已经全面推广到公交和地铁中。围绕北京公交特性,对公交IC卡的信息采集、分析和应用进行探讨,研究基于现状IC卡信息采集技术的公交客流及出行信息的分析方法,通过实例证明了方法的可行性。

基于公交IC卡信息的城市公交满载率指标计算方法

为减少传统城市公交满载率指标测算过程的人力投入并提高指标计算结果的准确性,利用公交IC卡刷卡信息、公交GPS信息、公交站点信息和公交车辆信息,通过各类信息衔接分析,提出了基于公交IC卡的公交满载率指标计算思路。采用MYSQL搭建分析数据库,通过编程代码自动关联识别和快速分析大数据,计算出城市公交线路的满载率指标值。通过案例分析发现,相比传统公交满载率调查方法,基于公交IC卡信息的公交满载率指标计算能找到更精确的最大客流断面、得出更精确的计算结果,并且运算过程更高效,能有效节约人力,可为同类城市测算城市公交满载率指标、分析城市公交乘客的出行特征提供参考。

汉城市与我国公交IC卡系统的比较

本文主要介绍汉城市公交IC卡系统的组成、工作原理、扶持政策和我国公交IC卡系统的应用情况,从中总结汉城市公交IC卡系统的特点,通过分析对比为我国城市公交IC卡的发展借鉴经验。

面向公共机房的IC卡收费管理系统

介绍了面向公共机房的IC卡收费管理系统的开发,对系统的技术原理、功能特色进行了具体论述。

公交IC卡收费系统安全方案

公交IC卡收费系统是以非接触式lC卡为储值卡支付手段,以计算机系统为信息处理方法的安全可靠的现代化管理系统,加快公共汽车收费速度,提高运营效率,以方便广大市民,确保用户利益。

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。

公交站点IC刷卡计数算法及其Matlab实现

中国大部分城市的公交公司早期并未充分利用信息技术和数据库技术,因此其IC刷卡记录与车辆调度记录很难达到精确性、实时性和关联性的要求。为了最大限度利用这些海量的原始记录,文中针对实际情况,在允许一定误差的前提下,提出了公交站点IC刷卡计数算法,并结合实例使用数学软件Matlab实现此算法。

考虑站点吸引度的公交乘客上下车点识别研究

为改善常规公交一票制刷卡收费方式导致的下车站点信息丢失问题,提高常规公交刷卡大数据的实用价值,提出一种基于吸引度的乘客上下车站点识别方法,一方面利用DBSCAN算法精准识别刷卡乘客的上车站点;另一方面在出行链理论的基础上,引入乘客出行热点概念,建立刷卡乘客自身热点、城市热点和线路热点三类出行热点,实现刷卡乘客下车站点的客观刻画,最后以青岛市某线路实际运行数据为例进行了验证分析,证明了模型的有效性。

公交IC卡收费系统与客流数据采集、处理

根据目前国内公交收费的发展趋势,设计出用于对客流等数据采集的IC卡自动收费系统,并提出利用它来进行客流等数据采集、处理的新方案。与人工调查相比,它的投入小得多,并且可以提供大量详细、准确的动态数据,对城市公交以及公交的智能化调度、线路的开辟、优化、站点的设置等都具有极其重要的意义。

公交IC卡分段收费的实现

公交IC卡使用以来,一直是"一票制",但由于城市建设的发展,城区在扩大,城乡之间的往来越来越紧密,实现公交IC卡的分段收费有着广泛的市场和社会需求。然而,要在原有系统的基础上,实现分段收费,还是会有一定的难度的。文中仅就利用公交IC卡现有系统,实现分段收费的方法加以探讨,得出可行的、可靠的方案来实现公交IC卡分段收费。

基于IC卡数据的公交客流特征分析——以北京市为例

公交客流特征分析是公共汽(电)车线网规划和优化布局的基础。首先简要介绍基于公交IC卡数据分析公交客流特征的技术。进而以北京市为例,对公交客流的时空特征进行宏观、中观分析,对公交服务水平与城市发展的协调适配性做出评估,指出公共汽(电)车系统面临的挑战。最后,结合公交线网布局、运力配置不合理等问题,提出实现公共交通可持续发展的相关建议。