基于IC卡數據的地鐵站點客流推算方法

飛來科技  發布時間:2020-01-23 11:03:10

本文關鍵詞:公交換乘系數

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公交站點客流是交通樞紐規劃、公交營運調度和行車組織的基礎性數據,但城鎮規模的縮減,公交線路和站點在不斷增多和經常變化,導致借助傳統的人工調查方式獲得很多數據更加越來越困難。并且站點換乘客流統計涉及至出行者的個人選擇行為,采用問卷或詢問等調查方法,獲取成本高,而且數據品質通常無法滿足規定。隨著地鐵IC卡在中國眾多城市的推廣使用,基于IC卡數據的處理及預測研究有了廣泛的操作系統跟龐大的數據支持,采用信息化手段的站點客流統計變得可能。目前,公交IC卡數據預測的目標主要是取得用于地鐵營運決策的輕軌客流信息和用于地鐵規劃的市民乘車特征信息,但地鐵IC卡設計的想法是為票務結算,因此分段計價公交數據缺少上車時間,而單一票制公交數據缺少上機場點、下車站點和時間,而且為便于司機,目前北京市僅上車刷卡的一票制公交線路占全部線路的53%,這些都促使直接運用IC卡數據獲取公交客流規律便得非常困難。本文針對IC卡數據中出行信息不全、記錄數據有誤等問題,以北京公交IC卡數據為基礎,開展基于地鐵IC卡數據獲取公交站點客流量的研究,主要工作與結論包含:1、簡單介紹了公交IC卡的數據構成和數據種類,包括分段計價、單一票制和公交三類數據,其中高鐵數據的時間、站點信息最全。

總結提出了IC卡數據存在的弊端,主要有字段丟失、數據出錯、零站距三類,對字段丟失數據采用相應的補足措施,對具體識別出的出錯數據成為丟失字段處理,將零站離客流再次分配,形成實際站點客流數據并存儲,由此增加公交IC卡數據品質。在此基礎上,確立了以站點客流計算為目標的公交IC卡數據預測架構跟數據剖析過程。2、針對一票制地鐵IC卡數據缺少出行站點信息的狀況,首先對公交車次進行區分,由最短距離系統聚類法對單車次IC卡數據進行分類公交換乘系數,通過每一類中第一張IC卡刷卡時間與地鐵GPS數據的到站時間匹配來確認各類上車站點;在無GPS數據的狀況下,由換乘信息得到大約2個已辨識聚類,由統計模式識別方法確認待甄別聚類。對完全公交模式的出行,由后次乘車上站臺點確定前次出行下車站點,對偶然性的非地鐵乘車公交換乘系數,提出站點吸引強度的概念計算各站下車概率。3、提出換乘識別的距離約束和時間約束,即對不同公交線路和不同票制間的相鄰兩次刷卡記錄,如果跑行距離在1000m以內,刷卡間隔在由一次出行時間、換乘走行時間、換乘等待時間構成的的可變參數范圍內的兩次乘車將被視為一次換乘,采用出行標識字段對識別結果給予表現,同一張IC卡的乘車標示同樣的兩次刷卡為換乘,否則視為二次出行。

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本文根據調查數據對各方式進行了驗證,并與固定參數的換乘識別方式進行了對比。4、提出了基于換乘識別結果的地鐵站點客流計算方法,包括站點到達客流量、換乘客流量和離去客流量。將每站點線路間換乘量累加得到公交線路間換乘量矩陣,并因而估算公交平均換乘系數、換乘率和平均進站時間成為地鐵換乘服務水準的評判指標。研究結果證實,本文提出的基于IC卡數據的地鐵站點客流計算方式,可有效判斷公交司機的上機場點、下車站點,并進行換乘識別,來獲取公交站點客流量信息,從而為地鐵規劃和調度提供決策支持。更多還原

北京市科技計劃;

北京公交線路查詢換乘_公交換乘系數_城市軌道交通換乘系數

毛保華;孫全欣;

U491.17

公交換乘系數_北京公交線路查詢換乘_城市軌道交通換乘系數

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