基于多源数据融合的城市公交客流OD需求推断方法研究
发布时间：2021-02-07 05:25
应用城市公共交通系统多源数据融合以获取城市公交OD需求对于城市公共交通的运营、规划与管理具有重要意义。“一票制”公交刷卡制度下,公交IC刷卡数据中仅能获取乘客的刷卡时间、车辆编号等信息,并未存储刷卡对应的公交上车站点,需要进行相关推断获取;且对于乘客下车时的相关信息,现有研究所提供的方法识别率与准确率并不高,为获取公交客流时空分布特征与公交OD矩阵带来极大的困难。为解决上述问题,本文基于多源数据融合对城市公交客流OD需求推断方法进行了相关研究。首先,本文以城市公交系统中常见的城市公交IC刷卡数据为主要数据来源,结合公交车载GPS数据以及城市路网公交线路、站点数据,对公交客流OD进行推导。本文讨论了三类数据源的采集、传输和存储方式,并进行了相应的数据预处理工作,主要包含研究时段的选取、关键字段的筛选和无效数据的清理等工作。城市公交乘客上车站点识别算法上,本文通过公交车载GPS数据与公交线路站点数据的数据融合,可以获取公交车辆经过特定站点的时间信息,形成公交车辆到站时刻表,并采用基于密度聚类的算法对公交车载GPS数据与公交线路站点数据进行基础地理定位坐标系的修正。通过公交车辆到站时刻表与公...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的与意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 城市公交数据应用研究
1.3.2 城市公交客流OD矩阵推算
1.3.3 现有研究中的不足之处
1.4 主要研究内容
1.5 技术路线
1.6 本章小结
第二章 城市公交数据源获取及预处理
2.1 公交系统数据采集方式
2.1.1 公交IC刷卡数据采集方式分析
2.1.2 公交车载GPS数据采集方式分析
2.1.3 公交线路站点数据采集方式分析
2.2 城市公交系统基础数据结构说明
2.2.1 公交IC刷卡记录数据结构说明
2.2.2 公交车载GPS记录数据结构说明
2.2.3 公交线路站点记录数据结构说明
2.3 城市公交系统基础数据预处理
2.3.1 公交IC刷卡记录预处理
2.3.2 公交车载GPS记录预处理
2.4 本章小结
第三章 城市公交乘客上车站点识别方法
3.1 基于多源数据融合的乘客上车站点识别方法
3.2 公交到站时刻表生成算法
3.2.1 聚类算法可行性分析
3.2.2 密度聚类算法
3.2.3 基于密度聚类的公交车辆到站时刻表生成算法
3.3 城市公交乘客上车站点识别算法
3.3.1 时间匹配算法基本思路
3.3.2 公交数据源系统时间校正
3.3.3 乘客上车站点识别算法
3.4 本章小结
第四章 城市公交乘客下车站点推断方法
4.1 公交出行过程
4.1.1 公交出行链分析
4.1.2 封闭式公交出行链分析
4.1.3 非封闭式公交出行链分析
4.1.4 非出行链公交出行分析
4.2 下车站点推断方法框架
4.2.1 公交出行类型划分
4.2.2 下车站点推断思路
4.3 基于公交出行链的下车站点推断方法
4.3.1 研究对象
4.3.2 封闭式公交出行链下车站点推断方法
4.3.3 非封闭式公交出行链下车站点推断方法
4.4 基于非出行链公交出行的下车站点推断方法
4.4.1 研究对象
4.4.2 基于深度前馈网络的下车站点推断方法
4.5 本章小结
第五章 案例分析
5.1 数据处理平台介绍
5.2 基础数据预处理
5.3 城市公交乘客上车站点识别
5.3.1 基于密度聚类的公交车辆到站时刻表生成
5.3.2 基于系统时差修正的乘客上车站点识别
5.3.3 基于时间匹配的上车站点识别结果分析
5.4 城市公交乘客下车站点推断
5.4.1 基于公交出行链的下车站点推断
5.4.2 基于公交出行链的下车站点推断结果分析
5.4.3 基于深度前馈网络的下车站点推断
5.4.4 基于深度前馈网络的下车站点推断结果分析
5.5 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 主要研究成果与结论
6.2 论文创新点
6.3 研究展望
致谢
参考文献
附录
作者简介、在读期间发表论文与参与科研情况
本文编号：3021732
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的与意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 城市公交数据应用研究
1.3.2 城市公交客流OD矩阵推算
1.3.3 现有研究中的不足之处
1.4 主要研究内容
1.5 技术路线
1.6 本章小结
第二章 城市公交数据源获取及预处理
2.1 公交系统数据采集方式
2.1.1 公交IC刷卡数据采集方式分析
2.1.2 公交车载GPS数据采集方式分析
2.1.3 公交线路站点数据采集方式分析
2.2 城市公交系统基础数据结构说明
2.2.1 公交IC刷卡记录数据结构说明
2.2.2 公交车载GPS记录数据结构说明
2.2.3 公交线路站点记录数据结构说明
2.3 城市公交系统基础数据预处理
2.3.1 公交IC刷卡记录预处理
2.3.2 公交车载GPS记录预处理
2.4 本章小结
第三章 城市公交乘客上车站点识别方法
3.1 基于多源数据融合的乘客上车站点识别方法
3.2 公交到站时刻表生成算法
3.2.1 聚类算法可行性分析
3.2.2 密度聚类算法
3.2.3 基于密度聚类的公交车辆到站时刻表生成算法
3.3 城市公交乘客上车站点识别算法
3.3.1 时间匹配算法基本思路
3.3.2 公交数据源系统时间校正
3.3.3 乘客上车站点识别算法
3.4 本章小结
第四章 城市公交乘客下车站点推断方法
4.1 公交出行过程
4.1.1 公交出行链分析
4.1.2 封闭式公交出行链分析
4.1.3 非封闭式公交出行链分析
4.1.4 非出行链公交出行分析
4.2 下车站点推断方法框架
4.2.1 公交出行类型划分
4.2.2 下车站点推断思路
4.3 基于公交出行链的下车站点推断方法
4.3.1 研究对象
4.3.2 封闭式公交出行链下车站点推断方法
4.3.3 非封闭式公交出行链下车站点推断方法
4.4 基于非出行链公交出行的下车站点推断方法
4.4.1 研究对象
4.4.2 基于深度前馈网络的下车站点推断方法
4.5 本章小结
第五章 案例分析
5.1 数据处理平台介绍
5.2 基础数据预处理
5.3 城市公交乘客上车站点识别
5.3.1 基于密度聚类的公交车辆到站时刻表生成
5.3.2 基于系统时差修正的乘客上车站点识别
5.3.3 基于时间匹配的上车站点识别结果分析
5.4 城市公交乘客下车站点推断
5.4.1 基于公交出行链的下车站点推断
5.4.2 基于公交出行链的下车站点推断结果分析
5.4.3 基于深度前馈网络的下车站点推断
5.4.4 基于深度前馈网络的下车站点推断结果分析
5.5 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 主要研究成果与结论
6.2 论文创新点
6.3 研究展望
致谢
参考文献
附录
作者简介、在读期间发表论文与参与科研情况
本文编号：3021732
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3021732.html
