基于手机信令定位数据的中小城市公交线网优化研究
发布时间：2022-01-17 06:37
伴随社会经济的快速发展和城镇化的建设,中小城市逐渐成为我国未来发展的重要根基。中小城市规模和人口数量增加,机动化出行需求剧增,亟需通过优化调整公交线网来提高公交系统服务水平,缓解中小城市日益严重的交通问题。公交出行预测是优化公交线网的主要数据支撑,传统的公交出行预测多基于居民出行调查。但是,居民出行调查存在周期长、样本量低和成本高等不足,致使难以及时、准确的掌握居民交通出行特征,因此亟需通过其他方式快速获取居民公交出行数据,缩短线网优化周期,提高公交线网优化效率。而由手机信令数据结合基于优势出行距离的交通方式划分就能在短期内通过数据的处理与分析得到公交出行OD矩阵,为规划师提供准确、高效的数据支撑。在研究国内外手机信令在居民出行特征应用的基础上,通过对手机定位数据的分析,总结出在数据处理前要将信令数据中定位偏移、超范围以及“噪声”数据进行初步的过滤和筛选;在数据处理过程中,基本过程是将数据升序排序、计算间隔时间,计算定位距离和驻足区域判别;数据处理之后即可根据驻足区域确定出行链进而确定出行OD。本文采用基于广义出行费用的优势出行距离与交通工具拥有率相结合的交通方式划分方法,与手机信令得...
【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
常规的预测流程
图 3.2 组合模型合模型包括出行方式划分/分配组合模型、出行方式划分/分划分/分配组合模型、出行生成/分布/方式划分/分配组合模标定的难度。序模型可置于四阶段模型的不同位置，其结果如图 3.3 所示。在公共置，可较早地将预测分析集中于公共交通方式范围内，减少通方式的协调。在实践中可权衡利弊，做出合适的选择。
图 3.2 组合模型常见的组合模型包括出行方式划分/分配组合模型、出行方式划分/分布组合模型行分布/方式划分/分配组合模型、出行生成/分布/方式划分/分配组合模型等，组合增加了模型标定的难度。（2）变次序模型方式划分可置于四阶段模型的不同位置，其结果如图 3.3 所示。在公共交通规划中方式划分前置，可较早地将预测分析集中于公共交通方式范围内，减少工作量，但于与其它交通方式的协调。在实践中可权衡利弊，做出合适的选择。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于手机信令数据的宁波市居民出行特征研究[J]. 于廷润. 中国市政工程. 2018(05)
[2]中小型城市公交便捷准时的服务模式探讨[J]. 刘晓庆,李子木. 交通节能与环保. 2018(05)
[3]中小城市公共交通规划研究——以A县为例[J]. 李永前,杨忠振. 贵州大学学报(自然科学版). 2018(04)
[4]基于广义出行费用的城市综合交通方式优势出行距离研究[J]. 范琪,王炜,华雪东,魏雪延,梁鸣璋. 交通运输系统工程与信息. 2018(04)
[5]中小城市公共交通发展规划研究[J]. 续宗芳,吴磊. 住宅与房地产. 2018(15)
[6]手机大数据在城市交通规划中的应用分析研究[J]. 沙建锋,陈光华. 交通与运输(学术版). 2017(01)
[7]基于分层网络模式的公交线网规划方法与实践[J]. 梁展凡,葛宏伟,王仕国,朱伟权. 城市公共交通. 2017(06)
[8]一种基于手机信令的通勤OD训练方法[J]. 唐小勇,周涛,陆百川,高志刚. 交通运输系统工程与信息. 2016(05)
[9]中小城市公交线网规划方法的探索[J]. 高红梅,赖元文. 福建建筑. 2011(12)
[10]组团式城市公交线网规划方法探讨[J]. 闫小勇,王丽娟. 科技信息. 2010(03)
博士论文
[1]基于大数据的城市居民出行分析建模[D]. 蔡正义.浙江大学 2018
硕士论文
[1]中小城市常规公交线网优化方法研究[D]. 谢迪文.西南交通大学 2018
[2]基于手机信令数据的旅游交通客流特征分析研究[D]. 项译.东南大学 2017
[3]基于手机定位数据的居民出行OD矩阵获取方法研究[D]. 唐娟.西南交通大学 2016
[4]中小城市道路交通优化策略研究[D]. 郭万寿.兰州大学 2016
[5]基于情景规划理论的中小城市公交规划方法研究[D]. 毛阿璇.南京林业大学 2016
[6]中小城市公交线网优化方法研究[D]. 詹家凤.重庆交通大学 2015
[7]基于手机定位数据的动态OD矩阵获取方法研究[D]. 李佳.昆明理工大学 2013
[8]中小城市公交线网规划研究[D]. 韩冬.长安大学 2012
[9]山区中小城市公交线网规划研究[D]. 谢琳.福建农林大学 2012
[10]基于手机网络定位的OD调查的出行方式划分研究[D]. 张博.北京交通大学 2010
本文编号：3594234
【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
常规的预测流程
图 3.2 组合模型合模型包括出行方式划分/分配组合模型、出行方式划分/分划分/分配组合模型、出行生成/分布/方式划分/分配组合模标定的难度。序模型可置于四阶段模型的不同位置，其结果如图 3.3 所示。在公共置，可较早地将预测分析集中于公共交通方式范围内，减少通方式的协调。在实践中可权衡利弊，做出合适的选择。
图 3.2 组合模型常见的组合模型包括出行方式划分/分配组合模型、出行方式划分/分布组合模型行分布/方式划分/分配组合模型、出行生成/分布/方式划分/分配组合模型等，组合增加了模型标定的难度。（2）变次序模型方式划分可置于四阶段模型的不同位置，其结果如图 3.3 所示。在公共交通规划中方式划分前置，可较早地将预测分析集中于公共交通方式范围内，减少工作量，但于与其它交通方式的协调。在实践中可权衡利弊，做出合适的选择。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于手机信令数据的宁波市居民出行特征研究[J]. 于廷润. 中国市政工程. 2018(05)
[2]中小型城市公交便捷准时的服务模式探讨[J]. 刘晓庆,李子木. 交通节能与环保. 2018(05)
[3]中小城市公共交通规划研究——以A县为例[J]. 李永前,杨忠振. 贵州大学学报(自然科学版). 2018(04)
[4]基于广义出行费用的城市综合交通方式优势出行距离研究[J]. 范琪,王炜,华雪东,魏雪延,梁鸣璋. 交通运输系统工程与信息. 2018(04)
[5]中小城市公共交通发展规划研究[J]. 续宗芳,吴磊. 住宅与房地产. 2018(15)
[6]手机大数据在城市交通规划中的应用分析研究[J]. 沙建锋,陈光华. 交通与运输(学术版). 2017(01)
[7]基于分层网络模式的公交线网规划方法与实践[J]. 梁展凡,葛宏伟,王仕国,朱伟权. 城市公共交通. 2017(06)
[8]一种基于手机信令的通勤OD训练方法[J]. 唐小勇,周涛,陆百川,高志刚. 交通运输系统工程与信息. 2016(05)
[9]中小城市公交线网规划方法的探索[J]. 高红梅,赖元文. 福建建筑. 2011(12)
[10]组团式城市公交线网规划方法探讨[J]. 闫小勇,王丽娟. 科技信息. 2010(03)
博士论文
[1]基于大数据的城市居民出行分析建模[D]. 蔡正义.浙江大学 2018
硕士论文
[1]中小城市常规公交线网优化方法研究[D]. 谢迪文.西南交通大学 2018
[2]基于手机信令数据的旅游交通客流特征分析研究[D]. 项译.东南大学 2017
[3]基于手机定位数据的居民出行OD矩阵获取方法研究[D]. 唐娟.西南交通大学 2016
[4]中小城市道路交通优化策略研究[D]. 郭万寿.兰州大学 2016
[5]基于情景规划理论的中小城市公交规划方法研究[D]. 毛阿璇.南京林业大学 2016
[6]中小城市公交线网优化方法研究[D]. 詹家凤.重庆交通大学 2015
[7]基于手机定位数据的动态OD矩阵获取方法研究[D]. 李佳.昆明理工大学 2013
[8]中小城市公交线网规划研究[D]. 韩冬.长安大学 2012
[9]山区中小城市公交线网规划研究[D]. 谢琳.福建农林大学 2012
[10]基于手机网络定位的OD调查的出行方式划分研究[D]. 张博.北京交通大学 2010
本文编号：3594234
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