基于IC卡的公交枢纽客流特征分析

IC卡数据记录了IC卡的卡号、车辆号、交易日期、交易时间、公交线路编号等信息,通过对IC卡数据的处理以及挖掘分析,能够反映城市居民公交出行的总体特征,同时也能够为公交枢纽预警机制提供数据支持。利用基于IC卡数据的上客客流、落客客流、换乘客流判定方法,结合实际IC卡刷卡数据,分析了公交枢纽客流的时间特征、动态特征以及短时特征,可为公交枢纽客流状态判断提供数据支持,为行业主管部门提升公众出行服务水平提供决策依据,同时也能够对公交枢纽安全预警以及应急管理工作起到关键数据支撑作用。     

一种公交网络客流分配方法及其实用性研究

在现有公交客流分配方法的基础上,提出了完整的公交网络设计概念,并给出了公交网络的表示方法。根据公交线路特性,分析了换乘、发车频率、票价对客流分配的影响,将其考虑到公交网络的属性中,给出了网络中各种阻抗的计算方法。然后根据Log it模型提出公交网络客流分配方法和指标计算方法,并对此设计了实例进行计算和分析,其过程显示公交线网的特征,结果符合实际情况,计算速度也较快。提出的分配方法适用于公交客流分配,同时可以用于大型网络计算,扩展了公交规划算法的理论。     

城市建成区轨道站公交换乘设施规划方法

基于城市建成区大量轨道站点客流换乘特征调查数据,对轨道站公交换乘客流比例、客流空间分布、公交客流吸引范围进行分析,依托轨道网络提出轨道站点公交线路优化规划方法,给出轨道站点出入口始发公交线路、途经公交线路的公交换乘设施用地估算方法.     

基于遗传算法的多服务模式公交优化设计

基于独立公交走廊需求特征,利用公交客流起点到终点(OD)数据,建立了以发车频率和公交车型为主要输出参数的多服务模式公交优化设计模型.针对模型求解的复杂性,应用遗传算法进行求解.最后,结合上海公交737路公交客流走廊数据给出了优化算例.结果表明,模型具有较强的实用性,能快速有效地求解出多服务模式的公交优化组合.     

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%。     

快速公交客流量预测研究——以宜昌市东山大道为例

文章以四阶段法为总体思路,吸收双层规划思想,提出快速公交客流双层预测模型,对宜昌市东山大道BRT客流进行了预测.先将快速公交线路纳入整体公交路网,在预测得到对应客流后,根据BRT的服务水平和票价情况,将东山大道BRT划为6种服务水平场景,分配得到不同场景下快速公交的客流量,并与其他方式分担率进行比较,为分析BRT实施及其今后的效果提供依据.     

基于感知的公交调度发车频率和车型优化模型

基于乘客感知的公交客流需求特征,研究了公交发车频率和公交车型的调度决策问题.针对单线独立运营模式的特征分别建立了基于最大感知和平均感知的公交调度优化模型,并设计算法.最后结合2014年江苏省江阴市K1路公交客流给出了优化算例.案例结果表明,模型具有较强的实用性,能有效地降低公交运营总成本并提高公交运营效率.     

公交最短路径算法与网络通达性指标的计算

研究了公交单一票价乘客路线选择的影响，给出了求两交通小区间公交最短行时间和公交最短路径的算法，并在公交客流始终点ＯＤ分布矩陈的基础上，对公交网络通达性进行了深入的研究，可用于公交网络优化评价与方案抉择。     

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...     

基于动态聚类的大城市公交客流走廊甄别方法

针对公交客流走廊甄别方法存在局部走廊方向与客流方向不吻合等问题,将其分为方向判定和支撑道路识别2个阶段.选择交通中区公交客流OD中点坐标和与x轴正向的夹角作为动态聚类参数,根据公交客流OD与走廊的相对位置关系分类,考虑路径选择的随机性,引入Logit模型讨论不同情形公交OD利用走廊出行的客流量,以提高走廊识别的精度.在初始分配后,调整走廊支撑道路的交通分配参数进行再分配后判识公交客流交通走廊的支撑道路,分析走廊流量过大、过小的异常现象,检验方向判定中走廊数量选择的合理性,以提高走廊数量准确性.     

空间异质性视角下常规公交客流影响因素

常规公交出行是城市客运体系重要的组成部分,其出行强度明显受城市建成环境的影响作用。以往建模方法未考虑影响因素之间的多尺度空间异质性问题,研究结果均存在一定局限性。以青岛市主城区为研究对象,首先基于公交GPS与IC卡数据提取常规公交客流为研究的因变量,并通过网络地图开放平台获取14个指标作为自变量;其次,通过探索性空间数据分析探究303个研究单元的常规公交客流空间演化特征;最后,分别构建地理加权回归与多尺度地理加权回归模型量化分析建成环境变量对常规公交客流影响的空间异质性。研究结果表明：与地理加权回归模型相比,多尺度地理加权回归模型的对回归结果的解释性更强;学校密度、医院密度、公交线路密度和停车场密度正向影响早晚高峰公交客流量,购物密度、土地利用混合度、距公交站点距离对早晚高峰的常规公交客流均有显著负向影响;公交线路密度、学校密度具有明显的空间异质性,对常规公交客流的影响程度整体上呈现由南向北扩散性递减的趋势。     

考虑客流量差异的区域公交车辆调度

考虑到公交客流时间分布非均衡以及公交区域调度的多条线路客流高峰时间、空间分布集中会导致总体客流的高低峰客流量差异进一步加大,提出在低平峰期允许部分公交车辆停运的抽停策略,从"部分车次被某辆车完成"的集合划分角度研究区域公交车辆调度问题,建立改进的区域公交车辆调度优化模型,并设计了最大最小蚁群算法进行求解.算例结果显示:与常规调度方案相比,车辆等待时间减少4034 min,等待时间在总工作时间中占比减少10%,驾驶员减少14个,证明了文中模型的有效性和实用性.     

考虑公交车内拥挤的区间公交优化设计

为满足公交客流走廊集聚的需求,研究了全程车和区间车形成的多服务模式公交优化设计问题.针对公交走廊需求特征,利用公交客流起止点(OD)数据,建立了双层优化模型,上层模型以发车频率和公交座位数为主要输出参数的公交设计研究模型,下层模型为经典的随机选择(SUE)模型,应用序列二次规划(SQP)算法求解模型.最后结合相关案例给出了优化算例,案例结果表明,模型具有较强的实用性,能够较好地反映公交车内拥挤对乘客出行成本的影响,能有效地提高公交走廊的运营效率.同时,模型通过输出不同站点上车在各站点能找到座位的概率,优化乘客选择不同公交出行的行为,均衡了公交客流,提高了车辆服务质量.     

数据不完备下基于特征识别的公交客流短时预测

识别公交客流特征是提高短时预测质量的关键。但由于设备故障、数据收集受限等原因,客流数据属性往往是不完备的,这给特征识别和客流预测带来了挑战。文中以缺少乘客属性数据的长沙市104路公交卡数据为样本,利用卡号与出行时间的关联性识别乘客出行频次,以此作为区分出行特征的变量,将客流总集划分为不同的特征子集,依据子集规模、方差确定变量最佳取值,推断客流特征。与直接预测客流总集相比,文中为每类子集建立季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型分别进行预测,整合后得出的样本外平均绝对误差改善了36.11%,依据乘客出行特征建立的预测模型拟合度为0.95,可有效识别公交客流特征。     

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。     

长沙县公交规划客流预测与TransCAD应用

介绍了长沙县公交规划客流预测的方法,并以此项目为依托,阐述了TransCAD软件在公交规划中的应用步骤。     

基于数据融合的公共自行车接驳公交行为辨识

城市智能交通卡和公交自动车辆定位系统的大规模应用为研究公共自行车换乘公交的出行规律提供了契机.结合多源数据,研究公共自行车接驳公交的换乘时空阈值,根据自行车站点与公交站点间距离构建匹配站点对;并基于时间阈值提取匹配站点对的刷卡记录构建换乘识别模型的训练集和测试集,应用关联规则挖掘算法实现同一用户公共自行车IC卡卡号与公...     

基于生存决策法的公交系统调度

城市公交系统运营调度优化是公交优化的一项重要内容,随着道路交通网络运行可靠性的降低和公交客流波动性的增大,公交车辆在运行中会出现一些突发状况,公交调度优化能够确保公交系统在突发状况发生后仍然能够较好的运行,保障公交系统的可靠性和公交系统服务水平。本文将联动调度引入到驾驶员与公交车辆的调度中,综合考虑了客流突变、车辆条件、交通拥堵、交通事故和驾驶员状况等多种因素,在生存决策法的基础上依据上述因素建立了驾驶员和公交车辆的系统调度模型,通过生存动态模型与惯性约束模型的分析来判断系统的生存状态,并结合义乌市现有公交线路系统对模型进行验证分析。结果表明此方法对公交系统调度具有较为重要的意义。     

快速公交客流预测方法研究与应用

客流预测是交通项目建设、规划、决策的主要依据,起着非常重要的作用。文章明确了快速公交客流预测的要点、内容和原则,考虑到规划期城市规模、空间结构、出行特征等的变化以及城市的地形特征,探讨选择了一套适合河谷型带状城市地形特点的“四阶段法”客流预测模型,并应用于兰州市快速公交建设项目规划得出客流预测结果。     

配合城市轨道交通的常规公交起讫点的确定

为了配合城市快速轨道交通，应用交通分配的方法对城市公交客流O-D矩阵加以调整，除去快速轨道交通直达运送的客流，对换乘快速轨道交通的客流作O-D的变换，从而得到常规公交客流O-D矩阵，在此基础上，根据客流量大小原则确定常规公交起讫点。这种方法既考虑了直达客流，又考虑了换乘客流，所确定的常规公交起讫点更加符合实际，也更能体现常规公交与城市快速轨道交通的配合与衔接。