基于下车和换乘行为一体化识别的公交客流OD推算研究

发布时间：2020-11-12 17:07

　　 城市公交基础数据是城市公共交通系统规划、调整及优化的重要依据,而获取较为实时与综合的公交客流数据,即城市公交出行的源点-终点矩阵(Origin-Destination matrix,OD),对城市公交系统的发展尤为重要。目前基于公交IC卡(Integrated Circuit Card)消费数据和应用于公交的全球定位系统(Global Positioning System,GPS)数据对公交出行OD推算的研究,在判断乘客的上下车及换乘行为时,往往局限于单条公交线路,而且不能明确阐述乘客的下车行为与换乘行为的联系与区别,仅仅将换乘行为作为乘客的一种普通的出行行为,而不是作为衔接两次相邻乘车过程的特殊状态,而这正是换乘行为最为重要的特征之一。因此在现有的方法基础上,研究了基于时间和空间维度的乘客下车和换乘行为一体化识别的公交出行OD推算方法,主要内容包括:首先,对公交IC卡和GPS数据的数据结构以及关键字段进行分析,针对现有公交IC卡消费记录和GPS数据中没有直接表示乘客上下车站点字段的特点,提出了一种对这些数据进行筛选与排序,以及关联融合的方法,可得到用于识别站点的数据。其次,在识别出乘客上车站点的基础上,针对乘客完整出行过程的真实起讫点无法正确识别的问题,提出了一种基于空间和时间维度的乘客下车与换乘的一体化识别方法。该方法通过引入出行链的思想,判断相邻的公交乘车过程在空间和时间两方面是否衔接,从而判断此时的“下车”动作是下车行为,还是换乘行为的前半部分。然后,在区分上下车及换乘行为的基础上,提出了一种以乘客的完整出行过程为基准的OD矩阵获取方法。该方法在统计乘客上下车人次时,去除其中已经识别出的换乘行为的“上车”、“下车”动作,估算出乘客的非换乘公交出行总量与使用IC卡的乘客比例,以求取公交完整出行过程OD的扩展系数,最终得到乘客公交线路站点的完整出行过程OD矩阵。在此基础上,将公交线路上的所有站点划分为站点群,并将站点间的OD分流重组,就能得到区域公交出行OD矩阵。最后,以兰州市五条公交线路及其所有站点的公交IC卡刷卡记录与车载GPS数据,对上述提出的乘客上下车及换乘行为识别方法和OD矩阵推算方法进行了实例分析,验证了方法的可行性、有效性及适用性。
【学位单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U491.17
【部分图文】：

图 5-1 五条公交线路的走向及其位置关系5.1.2 公交 IC 卡消费记录据统计，五条公交线路在上述时间段内共采集 68967 条 IC 卡刷卡记录，公交IC 卡消费记录有记录编号、IC 卡编号、车辆编号、线路编号、消费金额、消费日期、消费时间、余额和消费类型九种信息，其数据结构如表 5.2 所示。表 5.2 公交 IC 卡原始记录数据结构示例记录编号IC 卡编号车辆编号线路编号消费金额消费日期消费时间余额消费类型4563549361183301003377731307 1 路 0.42016/5/107:34:3523.5 C4517356461183001011967866274 118 路 0.852016/5/107:21:4434.75 A4589246117300101091522 2 路 0.852016/59:48:183.35 A

华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文从得到的公交线路站点完整出行过程 OD 矩阵可以看出，处于线路两端的站点的公交客流量远不及线路中间以及商业、住宅区的站点，大体上反映出公交出行的真实情况。5.5.2 区域公交出行 OD 矩阵推算在推算出以上五条公交线路所有站点的乘客出行完整出行过程 OD 矩阵之后，结合站点周边地区的人口、土地利用性质、以及公交线路的拓扑结构等因素，将这五条线路及其所有站点划分为六个不同的站点群，如图 5-2 所示。
【参考文献】

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本文编号：2881005