基于IC卡數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)的公交客流時空分布研究.pdf

1、城市公交客流空間分布與時間分布是城市公交線網(wǎng)規(guī)劃、公交樞紐規(guī)劃、公交運營調度以及公交行車組織的重要基礎數(shù)據(jù)。特別是近年來，隨著公共交通在城市交通戰(zhàn)略地位的不斷提高，構建服務水平更高、運營效益更好的城市公交系統(tǒng)是城市交通發(fā)展的迫切需求，獲取實時、全面的公交客流數(shù)據(jù)對城市公交的發(fā)展就顯得愈發(fā)重要。但是采用傳統(tǒng)的人工調查方法很難獲取到實時、全面的公交出行數(shù)據(jù)，而另一方面，隨著公交IC卡自動收費系統(tǒng)與車輛自動定位系統(tǒng)在國內各大城市的廣泛使用，基

2、于IC卡進行數(shù)據(jù)分析有了海量的數(shù)據(jù)支撐，為采用現(xiàn)代信息技術實現(xiàn)公交客流時空分布的挖掘提供了可能。
　　基于IC卡挖掘公交客流特征的根本目的是為城市公交規(guī)劃與運營管理提供實時、全面的基礎數(shù)據(jù)，但是IC卡自動收費系統(tǒng)設計的初衷并不是獲取公交客流的時空分布，對于采用一票制的公交刷卡數(shù)據(jù)，刷卡記錄中沒有乘客的上車站點、下車站點、下車時間、換乘記錄等信息，為此本文針對一票制公交IC卡無法直接獲取公交客流時空分布的問題，開展基于公交IC卡與G

3、PS數(shù)據(jù)的公交客流時空分布研究。
　　本文首先闡述了IC卡與GPS數(shù)據(jù)采集的可行性、原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構、原始數(shù)據(jù)預處理方法，分析得出IC卡與GPS數(shù)據(jù)結構中用于公交客流時空分布研究的關鍵字段與核心數(shù)據(jù)。針對IC卡記錄中缺少上車站點的問題，提出了基于時間匹配的上車站點判斷方法;針對IC卡記錄中缺少下車站點的問題，提出了基于公交出行鏈與基于站點下車概率的下車站點判斷算法，在基于公交出行鏈下車站點判斷算法中，充分考慮了公交出行鏈的空間接

4、續(xù)條件與時間接續(xù)條件，在基于站點下車概率的下車站點判斷算法中，主要考慮乘客出行距離分布與站點吸引特征。針對IC卡記錄中無換乘記錄的問題，在進行換乘空間關系分析、換乘時間關系分析、換乘客流的換乘特征分析基礎上，提出了基于換乘空間閾值、換乘時間閾值、換乘客流特征的“三階段”公交換乘識別模型，通過“三階段”模型可以有效降低換乘識別精度對換乘空間閾值與換乘時間閾值的依賴性。最后以昆山市IC卡刷卡數(shù)據(jù)與GPS到離站數(shù)據(jù)對本文所研究的上下車站點判斷