基于多源数据的公交通勤出行特征挖掘与分析

发布时间：2020-07-11 02:35

【摘要】：随着城市化进程日益加剧,机动车数量激增,早晚高峰道路拥堵已成为困扰我国大中小城市交通出行的首要顽疾,严重降低了居民的幸福指数。通勤人群作为城市早晚高峰出行的主力军,深入挖掘和分析公交通勤出行的特征规律和时空特性,感知通勤出行环境特点,对提升公交通勤服务水平,诱导客流转移,缓解高峰拥堵具有重要意义。目前公交通勤出行研究多借助调查问卷数据,无法掌握真实的通勤出行特征与客流规律,而基于刷卡数据的通勤研究,通勤识别方法简单,提取结果不准确,特征分析不深入。为此本文以多源公交数据为数据基础,提出了两种新颖、高效、准确的通勤识别方法,对通勤出行特征和出行环境进行深入分析。具体研究内容如下:(1)多源公交数据处理层面,针对GPS报站数据缺失和IC卡刷卡系统与GPS系统时钟不一致等问题分别给出相应解决方法,然后利用数据融合技术,给出上车站点匹配、下车站点推断、换乘站点识别的具体步骤和方法,还原得到乘客公交出行轨迹的OTD数据,为之后通勤识别和特征分析打下基础。(2)基于机器学习算法通勤识别模型,首先进行特征工程,选择最佳识别特征并给出各属性特征值处理方法,然后据此制定调查问卷获取训练数据,选择与之最佳的机器学习算法,利用改进代的价敏感性GBDT(梯度提升决策树)算法训练分类模型,最后从真实刷卡数据中提取相应特征,代入模型完成通勤识别。(3)基于闭合出行链的通勤出行提取,首先给出闭合公交出行链的定义,构建基于OTD的出行拓扑图,然后进行深度优先的闭合环路搜索和相似性关联,从不完全、片段化出行轨迹信息中完成闭合出行链的提取,并从通勤出行时间和空间规律出发,制定筛选规则完成通勤提取。最后对两种通勤提取结果和方法优缺点进行综合对比分析。(4)通勤出行特征研究层面,首先基于提取的公交通勤结果,从出行链角度分析其特征规律,并对其出行时间和空间特性进行分析,然后针对出行主要考虑因素—通勤时间,建立通勤时间影响模型,对选取各因素影响程度进行分析,给出具体改善意见。论文以珠海市源公交数据为基础,利用Python、Mysql数据库、ArcGIS、Spss等工具,从真实刷卡数据中完成了公交通勤的精确提取和特征的多层次分析,为公交通勤出行的研究提供了新思路。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U491.17
【图文】：

图 2-5 IC 卡刷卡事件按时间排序离散信号图 2-6 GPS 报站事件按时间排序离散信号看出刷卡事件离散信号脉冲相比 GPS 报站事件一站都有人刷卡上车，接着移动刷卡时间信号脉算，其运算结果如下图 2-7 所示：

图 2-8 乘客出行信息处理结果截图炼后的具体出行站点信息如下表 2-5 所示：表 2-5 数据处理结果示列乘客 IC 卡号 线路号 上车时间 上车站点 下车时间 下车站点00020100486 00012015-05-0920:06:12海纳石鸣苑 21:16:39 城轨珠海站000888322758 03082015-05-0908:01:41新青科技北 08:10:03 金湾市场000888322758 04062015-05-0919:29:54金湾市场 19:37:07 新青科技北000000449647 00552015-05-0908:39:24海荣新村 09:40:20 香山驿站000000449647 00552015-05-0910:52:41市图书馆 11:44:33 海荣新村了验证结果的准确性，对珠海市40路公交车的早高峰时间段内进行跟车调查实验个站点的上车人数和下车人数，之后提取出改天该辆车的公交数据，采用本文

第二章 多源公交数据处理图 2-9 上下车各站点推断与实际结果对比图 2-9 中可以看出上下车的总体匹配准确度比较高，其中个别站点误现金支付造成的，整体计算上车站点的匹配准确度 90%左右，而下车出行推断而得，准确率相对低一点为 85%左右。因此本文利用多源公乘客出行信息具有相当高的准确性和可靠性。据其乘客的出行 OTD 数据，利用 Echarts 等工具可以得到上、下车站行的空间分布依次如图 2-10、图 2-11 及图 2-12 所示：

【参考文献】

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本文编号：2749832