基于交通大数据的公交线路OD矩阵推断方法

随着交通大数据的普及与广泛应用,提出了一种推断多模式交通网络线路OD矩阵的方法。首先,通过匹配乘客的刷卡数据和公交车辆报站数据获得乘客的上车站点,其次结合地铁刷卡数据准确分析乘客的下车站点,最后根据乘客的出行信息获得线路OD矩阵。利用广州一天近800万刷卡数据和600万公交报站数据进行了上车站点、下车站点以及OD矩阵的推断,结果表明:早高峰与全日出行规律一致;广州交通方式呈现多样化等。提出的方法可以更为准确地获得线路OD矩阵,揭示城市交通特点,具有较高的实用价值。     

基于差分进化算法SVM的公交通勤乘客识别

通勤乘客是在早晚高峰出行并具有一定出行规律的人群,准确地从公交刷卡数据中识别通勤人群,对采取措施缓解早晚高峰交通拥堵和整个城市公交线网规划和调整具有重要意义。本文以珠海市公交IC卡数据为依托,提出一种基于差分进化算法优化支持向量机(SVM)的公交通勤识别方法。首先通过通勤乘客调查和实际刷卡数据相结合,分析出通勤乘客出行的特征属性;然后采用SVM算法构建分类识别模型,并利用差分进化算法(DE)对SVM进行参数寻优,得到最优识别模型,其识别准确率高达94.28%,优于其他算法模型;最后利用该模型对珠海公交IC卡数据中的通勤人群进行识别,结果显示其公交通勤人数为178 259人,占公交出行总人数的21.47%。     

基于多传感器及网络信息融合的公交调度系统建模与仿真

为解决城市交通严峻的拥堵问题,提出一种基于实时交通信息的公交调度系统优化模型。将公交基础设施与多种分布式传感器设备联合,构建终端交通信息监测系统网络,实时采集公交信息。利用视觉候车人数检测系统、IC卡及GPS等实现上车人数的检测,通过公交车内置摄像机对下车人数统计,根据3D模型车辆识别法对车流量统计,并且由公交查询软件实现了基于"互联网+公交"大数据技术的实时公交信息挖掘。然后由网络传输系统将各区段乘客信息迅速反馈至调度总部,最终实现有效地公交系统调度。由基于Extendsim及元胞自动机的仿真表明,文中设计的系统模型能够有效地改善城市交通系统调度的实时性与精准度。     

基于公交IC卡刷卡数据的站点客流推算

公交客流数据是公交组织调度、线网优化和场站规划的基础性数据,随着计算机信息技术的发展,通过对公交刷卡数据进行分析处理即可得到全面准确的公交客流信息.以桂林市公交系统数据为例,首先,对公交IC卡刷卡数据和定位数据结构进行分析并对刷卡数据进行预处理,筛选出客流推算所需数据并剔除异常数据;其次,融合刷卡数据与定位数据匹配乘客...     

基于公交数据挖掘的乘客上下站点识别

为制定符合客流的线路公交调度方案，增大公交出行吸引力，减少私家车出行碳排放，有必要提出精确的线路乘客上、下车站点识别方法，获取精确客流数据，为公交调度提供精细数据支撑。本文以福州市常规公交多源数据为基础，针对数据缺陷提出系统时间误差修正及站间缺失数据修复的数据预处理方法。在此基础上，提出乘客刷卡时间与公交到离站时间匹配的上车站点识别方法。将乘客出行行为按照是否具有出行规律，提出基于乘客出行规律的乘客下车站点识别方法及综合出行距离、换乘能力、出行吸引强度、周围土地利用性质等因素影响下的乘客站点下车概率识别方法。最后，以福州市125路公交数据为例，将识别数据与实际调查数据对比，验证识别方法的准确性。研究结果可为城市公交客流OD调查提供数据挖掘方法，减少传统调查产生的人力物力，以及为公交企业运营调度提供数据支撑。     

智能视频的公交客流量统计算法

为了解决复杂背景及运动状态下城市公交客流量的准确检测、识别与统计问题,提出了运动矢量跟踪方法,研究了公交乘客头部运动特征及客流量统计算法.传统的帧间差分、边缘检测等目标检测算法很难处理紧邻的多目标情况.利用类圆形处理提取类似圆形的目标连通域,对目标特征点进行运动矢量跟踪,实现了上、下公交车人数的准确统计.     

基于多传感器的地铁站台上车点择优技术

为缓解地铁高峰期出行人流量大,容易在楼梯两侧拥堵,造成候车乘客分布与各车厢拥挤程度不匹配,进而使得乘客在车厢分布不均的情况,设计了上车点择优系统。该系统利用2对红外传感器和2对超声传感器来监控每次上下车厢的人流量,通过STM32F103单片机处理,统计出各节车厢内人数,然后将数据传输至候车区的USART HMI串口显示屏上,使候车乘客了解各节车厢内的拥挤情况,从而选择更优的上车点。上述系统可以改善人们在采用轨道交通出行时,候车位置选择的盲目性和随机性,避免候车客流分布差别很大的情况出现。     

基于IC卡信息的公交客流Origin-destination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.     

城市外围非高峰期实时预约公交系统研究

针对居住在城市外围的人们在非高峰期出行时,公交系统的运营效率及运营成本与乘客等待公交时间的矛盾问题,本文提出了一种基于网约车思想利用手机APP实时预约公交的系统模式。在新请求出现时实时预约公交调度系统会先根据公交系统服务阈值筛选出符合条件的公交,再利用启发式最短路径算法为距离新请求点由近至远的公交依次进行响应路径规划,并结合响应判断函数计算对应公交的响应效益,然后指派首个效益为正的公交作为新请求的响应公交,最后调度系统会将响应公交的信息实时反馈到乘客APP。本文以重庆市外围地区的169路公交为研究对象,验证实时预约公交系统的可实施性,并得出该系统模式在城市外围非高峰期可以进一步完善公交运营系统且满足乘客出行需求。     

基于阶梯收费刷卡数据的公交下车站点算法优化与实证评估

以某市连续5日全天公交阶梯收费刷卡数据、公交出行GPS(global positioning system)数据及公交站点数据为基础,结合出行链算法与随机森林网络,构建了一套公交下车站点融合分析模型.在模型中,首先匹配GPS数据与公交站点数据,确定不同时刻的公交到站信息,再以乘客上车站点位置、出行频率、活动空间、下车点...     

考虑乘客时间成本的城市公交发车间隔优化模型

针对城市公交发车间隔优化时对公交运行过程描述不够全面、未充分考虑乘客时间成本的问题,提出了考虑乘客时间成本的城市公交发车间隔优化模型.首先,在详细分析能够体现公交车辆运行特征的不同时段与站间的运行速度、站点停站时间、上车人数、下车人数、滞留人数以及新增候车人数等变量或参数基础上,建立车辆运行约束和乘客人数约束,将包含等候时间和在车时间的乘客平均出行时间作为出行成本、车辆平均满载率作为公交企业载客成本,以乘客出行成本与公交企业载客成本之和最小为目标建立发车间隔优化模型.然后,使用软件Pycharm中scikit-opt代码库调用遗传算法求解模型.最后,以北京市848路公交上行线路早高峰8:00—9:00时段为例,求解其理论最优发车间隔,结合运营实际确定实际最优发车间隔及总成本.研究结果表明：考虑乘客时间成本后的发车间隔较实际发车间隔,乘客平均出行成本降低9.09%,公交企业载客成本上涨0.57%,乘客与企业总成本下降约3.01%,提出的模型可行有效.     

面向低需求时空的实时预定公交动态调度系统

为改善城市低需求时空下交通供需不平衡问题,提出一种面向交通低出行需求场景的实时预定公交动态调度系统。当低需求时空下的出行者发出预定请求后,调度系统根据时空阈值筛选出满足条件的公交集;采用启发式最短路径算法和Python工具实现动态公交的路径规划;并利用响应判断函数计算出效益为正的公交子集,估算出公交预期到站时间并按到站时间由短至长排列出供乘客选择的公交方案,调度系统根据乘客选定方案指派公交并实时反馈公交信息给乘客。以重庆市396路公交线路为案例,验证了提出系统的可实施性;在三种乘客比例情景下测算乘客候车时间并与传统模式进行对比,结果表明,公交发车间隔增加20%时,乘客候车时间仍将减少53%以上。实时预定公交动态调度系统可有效提高低需求时空下乘客出行效率和公交运营效率。     

公交查询系统的开发与设计

分析了公交网络的特点及乘客出行心理特征,利用数据库技术设计了公交网络数据结构,建立了以换乘次数最少为第一目标、出行距离最短为第二目标的公交网络查询算法,最后给出了长春市公交线路查询系统的框架结构。     

基于RFID的考勤系统的设计与实现

为弥补传统课堂考勤机制占用上课时间,无法避免替点名现象的发生,研制了一套基于无线射频识别(RFID:Radio Frequency Identification)技术的校园课堂考勤系统.该系统结合校园中已普及的“一卡通”等学生IC卡,采用两对对射式红外传感器和FM1702SL无线射频读卡器相结合方式,获取上课学生的姓名、学号和进出教室状态等信息,并通过nRF24L01无线传输模块和FI232RL电平转换电路,将信息传输到上位机.上位机通过由Visual Basic语言编写的软件程序,自动统计和整理信息,并生成学生平时成绩,免去了教师手动统计的负担.对101名学生代刷卡的违规操作及82名学生正常刷卡操作进行测试,结果显示,违规进出学生人数为98人,正常刷卡人数为81人,相对误差均小于3％.     

考虑公交运行可靠性的区间车发车策略

公交区间车的运行会影响全程车的运行状态,合理地设置区间车发车计划可提高公交系统的运行可靠性.文中考虑区间车的运行,建立了公交的运行状态模型,采用变点理论中的累计和误差(CUSUM)法设计区间车发车策略,并以北京市973路公交车刷卡数据为基础,通过数值仿真方法,研究了不同的区间车发车策略对全程车运行可靠性以及乘客平均等待时间的影响.仿真实验结果表明:文中提出的区间车发车策略不仅能提高公交运行可靠性,也能较大程度减少乘客的平均等待时间;若区间车发车时刻设置不当,会对其他全程车的运行可靠性产生消极影响.     

成果撷英

公共交通乘车信息服务系统 多年来的发展经验证明,单靠修路是解决不了交通拥堵问题的,而建设包括公交在内的智能交通系统去应对这一棘手问题已经成为世界各国的共识。目前北京已经初步建立了公交车运营调度指挥系统,力求通过卫星定位和信息化传输等处理手段来加快首都公交管理智能化的步伐。公共交通乘车信息服务系统作为智能公交的重要组成部分,可以向乘客提供及时准确的出行信息。 公共交通乘车信息服务系统可根据全球定位系统在电子站牌上显示出公交车所在位置,让候车的乘客心中有数。今后,在长安街日坛路乘坐“1路”公交车的乘客再也…     

基于结构方程模型的定制公交乘客满意度分析

为解决乘客对定制公交满意度缺乏定量描述方法的问题,基于美国顾客满意度指数模型(ACSI),以感知质量、感知价值等6个核心潜变量描述乘客对定制公交的使用感受,构建定制公交乘客满意度模型,并利用结构方程模型对各潜变量与定制公交满意度之间的影响关系进行定量分析。通过问卷调查的形式探究了重庆市中小学生定制公交乘客满意度的影响因素,结果表明：乘客期望(-0.34)对乘客满意度具有负向直接影响,其余变量对乘客满意度均为正向影响,其中感知质量(0.83)、感知价值(0.42)对乘客满意度的影响最为显著;乘客满意度对乘客忠诚存在直接影响关系,直接影响效应值为0.56,说明乘客满意度越高,继续使用或推荐他人使用定制公交的意愿就越强烈。     

公交出行查询系统中出行路径选择模型的研究

在公交出行查询系统中,最关键的部分就是出行路径的选择问题。为了帮助利用公交的出行者方便地进行出行路径、换乘路线等选择,文章首先对公交乘客出行路径的选择因素进行了简要分析,然后分别讨论了换乘次数算法和最短路算法,最后基于组合优化的角度,在两者的基础上对它们进行了综合,针对大部分乘客的出行需求提出了公交乘客出行路径的选择模型。     

考虑不均匀发车间隔的高铁接运公交时刻表与车辆调度优化

提出一种不均匀发车间隔的公交时刻表,主要用于优化高铁站的接运公交时刻表.首先,考虑高铁到达客流的分布情况,采用正偏态分布的威布尔分布拟合乘客的换乘走行时间和后续等待时间构成的乘客换乘总时间.其次,分别以乘客换乘总时间最少、使用公交车辆总数最少为目标,考虑最大可用公交车辆数、公交最大发车间隔、公交最小发车间隔等刚性约束条件,建立了时刻表与公交车辆调度系统优化模型,并利用带精英策略的非支配排序遗传算法(Elitist Nondominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ)求解公交系统优化模型.最后,通过案例分析验证了模型的有效性,将不均匀发车间隔与均匀发车间隔时刻表进行对比.结果表明:在使用接运公交数量相同的情况下,与均匀发车间隔时刻表相比,不均匀发车间隔时刻表最多可使乘客换乘总时间降低9.7％,并且可以根据模型求解结果提出多种合理的时刻表与车辆调度方案供决策者进行选择.     

智能交通刷卡记录中的公交站点恢复方法

随着城市公共交通网络的快速发展以及智能交通卡的普及,智能交通卡中隐藏着越来越丰富的个人及群体移动行为信息.但当前很多城市智能公交卡主要用于收费功能,并未包含乘客确切的上下车时间及站点信息,这给分析挖掘交通卡刷卡数据、提供基于精确位置的服务带来了阻碍.本文针对上海市不含公交上下车站点的刷卡数据集,借助于确定的地铁站点刷卡信息,分析个人的整体刷卡历史记录,提出一个基础的基于时空邻近性的恢复算法(STA,Space-Time Adjacency algorithm)和一个改进的基于历史的恢复算法(HTB,Historical Trip Based algorithm).具体地,STA算法根据刷卡记录线路的时空邻近关系进行恢复,在此基础上,HTB算法将刷卡记录集合根据时间和空间属性进行切分,获得有明确出行意义的出行记录,再利用历史记录集合,提取乘坐线路以及频繁换乘线路,根据线路间的空间关系生成线路带权候选站点列表,再次进行站点恢复.实验证明本文算法可以较好地缩小线路的候选上下车站点范围,且时间效率较高.