基于公交IC卡数据的乘客出行分类研究

发布时间：2018-06-10 15:31

  本文选题：交通运输工程 + 公共交通　； 参考：《重庆交通大学学报(自然科学版)》2016年06期

【摘要】：为得到体现公交乘客出行时空规律的数据,采用基于出行链方法推导出公共汽车乘客的下车站点;建立了描述单个乘客多天出行的完整数据框架;根据乘客参加不同活动所产生的出行时空特征定义了3类出行:通勤类出行、普通类出行和随机类出行,将出行频次与出发时间的标准差作为分类标准对公交乘客出行进行分类。研究表明:39.1%的乘客具有普通类或通勤类出行,生成总客流的76.4%;60.9%的乘客只具有随机类出行,生成总客流的23.6%。通过对乘客出行的分类研究可以更好地掌握乘客公交出行的规律和需求。
[Abstract]:In order to obtain the data of bus passengers' travel time and space law, the bus passenger's stop is deduced based on trip chain method, and the complete data frame is established to describe the single passenger's multi-day trip. According to the characteristics of travel time and space caused by passengers participating in different activities, three types of trips are defined: commute trips, ordinary trips and random trips. The standard deviation of travel frequency and departure time is taken as the classification standard for bus passengers. The results show that 39.1% of the passengers have commute or commute trips, and 76.4% of the passengers who generate the total passenger flow only have random class trips, and 23.610% of the total passenger flows are generated. Through the classification of passenger travel, passengers can better understand the rules and needs of public transport travel.
【作者单位】： 中山大学广东省智能交通系统重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51178475)
【分类号】：U491.17

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本文编号：2003707