基于大数据的公交客流分析与公交运营评价研究
发布时间：2020-07-17 22:51
【摘要】：随着城市公共交通在城市交通战略地位的不断提高,常规公交在城市公交系统中仍然是主要力量。加快提高城市公交系统的服务水平和运营效益是城市交通健康发展的迫切需求。在新时代,采用新的科技手段收集全面准确的常规公交在实际道路运行中的数据信息,来为公共交通部门的规划管理、运营决策及调度的提供科学依据越来越重要。目前,在我国各大城市已经广泛推广并使用了公交IC卡自动收费系统和车载GPS定位系统,这就为对于公交数据的挖掘分析提供了丰富的数据基础,同时也为采用现代技术和新方法实现公交运营评价以及公交客流规律的研究提供了可能。本文首先从公交数据源介绍展开,介绍了当前交通系统下数据产生的模式,阐述了公交IC卡与GPS数据采集方式、原始数据的数据结构、数据处理方法,分析了取得公交数据结构中用于公交客流分析和公交运营评价的关键字段信息。介绍了常用的数据挖掘方法。根据数据挖掘结果的先后顺序,首先研究了公交客流时段划分,利用Fisher算法在特征提取方面的应用,经过高精度的拟合确定最优峰值区间从而解决了客流时段区间划分问题;利用时段划分结果,在公交IC卡数据和GPS数据的融合处理下,结合使用系统聚类算法推算出了公交站点;然后基于前面挖掘的结果,分别从线路客流量、时段客流量和站点断面客流量对所选的8路公交线路作了充分的分析。最后,叙述了公交运营评价分析思路,根据评价指标的筛选原则和方法选取了公交运营评价的相关指标,并建立了基于公交IC卡和GPS数据的公交运营评价分析的体系结构。结合所选的公交8号、72号和338号线路,对其公交运营评价中的各类指标进行了计算,同时对计算结果作了比较和评价分析,指出其中公交运营中存在的问题以及建议。
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491.17
【图文】：
兰州交通大学工程硕士学位论文选编号为 4527 的公交车的平均单程运行时间为 40 分钟，由此可得其平均车速 21km/h。按照平均站距 0.5 公里，另外考虑受路段、交叉口、停站延迟的影响，站间行驶时间一般都大于 1min，因此，在对公交 IC 卡聚类分析时，取站间最小运行时间 为 60s。
图 5.3 8 号线路公交线路站点图表 5.11 公交站点推断结果站点编号站点位置经度 纬度1 114.079719 22.5502532 114.082728 22.55306153 114.084989 22.5571544 114.07787 22.55860555 114.07507 22.55888156 114.071372 22.55856957 114.072455 22.5563928 114.067058 22.55617559 114.074327 22.5556075
图 5.12 线路站点日客流量交运营评价实例分析例选取 3 条公交线路一周的数据进行分析，分别为 8 路、72 路、338 期二与第 8 天周日的数据为研究对象。根据第 4 章确立的公交运营评IC 数据和 GPS 数据进行挖掘处理，依照基于公交 IC 卡和 GPS 数据的“，和 4.3.1 节的各项指标计算方法，对所选的三条公交线路进行评价。述的三条公交线路的线路图如图 5.13 所示。按第三章的方法将其站点推站点分布图如图 5.14 所示。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12客流量10 13 75 67 50 47 12 10 75 60 75 60站点序号1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
本文编号：2760036
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491.17
【图文】：
兰州交通大学工程硕士学位论文选编号为 4527 的公交车的平均单程运行时间为 40 分钟，由此可得其平均车速 21km/h。按照平均站距 0.5 公里，另外考虑受路段、交叉口、停站延迟的影响，站间行驶时间一般都大于 1min，因此，在对公交 IC 卡聚类分析时，取站间最小运行时间 为 60s。
图 5.3 8 号线路公交线路站点图表 5.11 公交站点推断结果站点编号站点位置经度 纬度1 114.079719 22.5502532 114.082728 22.55306153 114.084989 22.5571544 114.07787 22.55860555 114.07507 22.55888156 114.071372 22.55856957 114.072455 22.5563928 114.067058 22.55617559 114.074327 22.5556075
图 5.12 线路站点日客流量交运营评价实例分析例选取 3 条公交线路一周的数据进行分析，分别为 8 路、72 路、338 期二与第 8 天周日的数据为研究对象。根据第 4 章确立的公交运营评IC 数据和 GPS 数据进行挖掘处理，依照基于公交 IC 卡和 GPS 数据的“，和 4.3.1 节的各项指标计算方法，对所选的三条公交线路进行评价。述的三条公交线路的线路图如图 5.13 所示。按第三章的方法将其站点推站点分布图如图 5.14 所示。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12客流量10 13 75 67 50 47 12 10 75 60 75 60站点序号1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
【参考文献】
相关期刊论文 前8条
1 王春娥;;基于C均值聚类算法的交通时段划分方法研究[J];盐城工学院学报(自然科学版);2009年04期
2 董晓晶;余志伟;伏伟伟;孙影;陈静;;基于GIS的公交IC卡数据处理及分析系统[J];地理空间信息;2009年05期
3 吕香亭;;综合评价指标筛选方法综述[J];合作经济与科技;2009年06期
4 于勇;邓天民;肖裕民;;一种新的公交乘客上车站点确定方法[J];重庆交通大学学报(自然科学版);2009年01期
5 曹洁;徐强;李宇;任崇玉;;利用数据挖掘技术对公交乘客特征状况的分析[J];计算机工程与设计;2007年17期
6 周涛;翟长旭;高志刚;;基于公交IC卡数据的OD推算技术研究[J];城市交通;2007年03期
7 魏宏业,吕永波,刘志硕;基于数据挖掘的智能交通系统的决策方法研究[J];交通运输系统工程与信息;2003年01期
8 李德仁,王树良,李德毅,王新洲;论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法[J];武汉大学学报(信息科学版);2002年03期
相关博士学位论文 前1条
1 陈维亚;基于智能技术的城市公交服务可靠性研究[D];中南大学;2010年
本文编号：2760036
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