公交客流實(shí)時(shí)分析與短時(shí)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、優(yōu)先發(fā)展公共交通是解決大、中城市交通問(wèn)題的有效措施之一。面對(duì)嚴(yán)峻的城市交通問(wèn)題，交通運(yùn)輸部啟動(dòng)了公交都市建設(shè)示范工程，確定北京、濟(jì)南等十五個(gè)城市為公交都市建設(shè)示范工程第一批創(chuàng)建城市。在這一大的背景下，為實(shí)現(xiàn)公交系統(tǒng)的高效運(yùn)行，需要做許多方面的努力，其中關(guān)鍵之一是提高公交線(xiàn)路運(yùn)營(yíng)管理水平。公交客流分析與預(yù)測(cè)，尤其是動(dòng)態(tài)公交客流分析與預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)公交調(diào)度優(yōu)化的基礎(chǔ)。只有對(duì)短時(shí)公交客流做出全面的分析與準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，才能夠掌握公交線(xiàn)路的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況

2、，使得管理者能針對(duì)客流短期的波動(dòng)情況做出快速響應(yīng)，有效調(diào)整運(yùn)營(yíng)調(diào)度方案，做到真正意義上的實(shí)時(shí)調(diào)度，從而最大化企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益。
　　傳統(tǒng)的公交客流數(shù)據(jù)采集方法已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)前系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的要求，因此本研究設(shè)計(jì)構(gòu)架了一種公交客流實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)，將IC卡系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集的客流數(shù)據(jù)以及投幣檢測(cè)數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)相融合，利用GPS數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)上傳特性，將客流數(shù)據(jù)與定位數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳到調(diào)度中心，并結(jié)合人工調(diào)查得到的刷卡比例，可實(shí)時(shí)推算獲得站

3、點(diǎn)、線(xiàn)路和線(xiàn)網(wǎng)的上車(chē)客流數(shù)據(jù)。
　　在客流實(shí)時(shí)采集的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)已有IC卡數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)的挖掘分析，對(duì)公交客流的出行特征進(jìn)行分析。分別研究了在完全數(shù)據(jù)環(huán)境下和部分?jǐn)?shù)據(jù)環(huán)境下公交客流上下車(chē)站點(diǎn)的確定方法，又進(jìn)一步對(duì)換乘判斷、公交客流的時(shí)間、動(dòng)態(tài)分布特性以及短時(shí)公交客流特性進(jìn)行研究，分析公交客流在工作日、周末以及一月內(nèi)的變化規(guī)律，并對(duì)公交客流的一天內(nèi)時(shí)間分布不均勻性、方向不均勻性以及星期變動(dòng)特性進(jìn)行了定量分析。
　　研究確定

4、了采用傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別對(duì)短時(shí)公交客流進(jìn)行預(yù)測(cè)并做出評(píng)價(jià)。在短時(shí)公交客流特性分析的基礎(chǔ)上確定了相鄰時(shí)段客流數(shù)據(jù)、相鄰天相同時(shí)段客流數(shù)據(jù)和相鄰周相同時(shí)段客流數(shù)據(jù)作為模型的輸入，并研究確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層和隱藏層的神經(jīng)元數(shù)目。利用已有的且整理好的IC卡數(shù)據(jù)分別對(duì)三種網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，對(duì)各模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，預(yù)測(cè)結(jié)果表明，改進(jìn)的BP模型和RBF模型的預(yù)測(cè)精度都要比傳統(tǒng)的