基于GIS的公交客流时空分析

发布时间：2017-06-08 23:00

  本文关键词：基于GIS的公交客流时空分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：发展公共交通已经成为缓解城市交通压力最有效的方法之一。随着公交卡的使用和推广,公交部门产生了大量与客流有关的数据。客流数据需要结合具体空间位置信息才能进行更有效的时空挖掘和分析。近年来,地理信息系统的不断发展为空间数据分析提供了很多方法,通过GIS相关空间分析方法对客流数据在时间和空间上进行可视化,可以方便直观的挖掘分析客流规律。本文设计并建立了客流数据处理模型,实现了对原始客流数据的整合处理,并在此基础上利用GIS空间分析方法等对北京市公交客流分布进行可视化展示,通过分析客流的分布规律,为公交线路的优化提供辅助决策。本文主要的研究内容有:(1)设计公交客流数据处理系统,将站点多线路客流合并处理生成新的客流数据表,并将客流属性数据与公交线路、站点的矢量数据进行匹配。(2)通过反距离空间插值法对全市客流数据进行可视化展示与分析。提取全市不同时段的公交客流数据,对客流数据进行二维和三维的可视化展示,挖掘分析全市客流分布规律。(3)利用空间自相关方法分析交通小区热点区域之间的关系。根据北京市交通小区数据的划分,寻找交通小区客流内在联系,分析不同时段内城市交通小区的热点区域形成原因及变化趋势。(4)对公交站位进行聚类分类与优化分析。分别根据客流与站位线路数或高峰小时系数的关系,利用聚类分析法对站位进行划分。根据不同的类型的站位,提出相应的站位优化方案。本文通过不同的空间分析方法,按不同时段将公交客流数据在全市范围内、在交通小区内及站位上的变化规律进行研究分析。对公交客流进行时空分析不仅可以为日常的公交调度提供依据,还可以为公交规划和运营决策提供参考。
【关键词】：公交客流数据 空间插值法 空间自相关 聚类分析 时空分析
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P208
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 绪论7-13
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-10
• 1.2.1 公交客流分析研究现状8-9
• 1.2.2 时空GIS分析研究现状9-10
• 1.3 研究内容10
• 1.4 论文组织结构10-13
• 第2章 公交客流数据管理13-35
• 2.1 公交客流数据13-23
• 2.1.1 客流数据13-15
• 2.1.2 线路及站点数据15-20
• 2.1.3 其他辅助数据20-23
• 2.2 公交客流数据库设计与实现23-27
• 2.2.1 公交客流数据库的设计24-26
• 2.2.2 公交客流数据库的实现26-27
• 2.3 公交客流数据预处理27-32
• 2.3.1 公交客流数据处理程序设计28-30
• 2.3.2 公交客流数据处理程序方法流程30-31
• 2.3.3 公交数据处理结果31-32
• 2.4 本章小结32-35
• 第3章 公交客流数据时空分析方法35-47
• 3.1 客流分布的空间插值法35-37
• 3.1.1 反距离空间插值法36
• 3.1.2 空间插值法的展示36-37
• 3.2 交通小区客流空间关联37-43
• 3.2.1 空间权重矩阵38-39
• 3.2.2 全局空间自相关39-41
• 3.2.3 局部空间自相关41-43
• 3.3 站位类型分类的聚类分析法43-46
• 3.3.1 K-means聚类算法基本思想43-44
• 3.3.2 K-means聚类算法步骤44-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第4章 北京市公交客流数据时空分析47-75
• 4.1 北京市公共交通整体状况47-48
• 4.2 全市客流时空分布48-61
• 4.2.1 站点空间分布特征48-51
• 4.2.2 客流一日波动特征51-61
• 4.2.3 客流一周波动特征61
• 4.3 交通小区客流时空分布61-67
• 4.3.1 交通小区间客流相关性论证61-64
• 4.3.2 高峰时段热点交通小区分布规律64-67
• 4.4 站位客流时空分布67-74
• 4.4.1 早高峰站位登量客流特征67-71
• 4.4.2 站位客流高峰小时系数71-74
• 4.5 本章小结74-75
• 第5章 总结与展望75-77
• 5.1 总结75
• 5.2 展望75-77
• 参考文献77-81
• 致谢81-83
• 攻读硕士期间发表论文及科研情况83

【参考文献】

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  本文关键词：基于GIS的公交客流时空分析，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：433876