基于IC卡和GPS数据的公交区间不确定性需求预测

发布时间：2021-08-02 22:08

　　随着我国城市规模和城市道路呈现一快一慢的发展,出行供需严重失衡导致城市交通进一步恶化,制约城市的可持续发展,大力发展公共交通已是主流趋势。公交需求预测是公交系统发展规划的重要组成部分,一直是国内外交通学者研究的热点。以深圳市常规公交数据为基础,提出研究对象一 IC卡和GPS数据下的公交区间不确定性需求,结合区间不确定性理论,重点研究在公交IC卡和GPS数据背景下,乘客上车站点识别、下车站点推导、区间客流需求以及区间不确定下的公交客流分配问题。首先,对公交数据处理方法、处理工具、公交数据处理理论进行了分析说明,对研究使用的深圳常规公交数据和存在的问题进行阐述;其次,分析了现有的区间不确定性理论以及区间数计算方法,分别给出了置信区间、四分位数区间、五分位数区间三种情况下的公交线路和区域的客流区间分析方法;随后,对深圳常规公交数据进行预处理,提出IC卡与GPS数据相结合的上车站点识别改进方法,对其识别结果进行区间不确定性分析,通过数据检验获得最优上车客流区间,并对公交客流进行特征分析;随之,通过分析公交刷卡行为,以乘客个体特征、乘客出行站距、乘客多日出行链这三个因素,改进单条线路和换乘行为下... 

【文章来源】：长沙理工大学湖南省

【文章页数】：99 页

【学位级别】：硕士

【图文】：

图１．１公交需求预测传统四阶段法??

（１）公交１Ｃ卡刷卡数据??公交１Ｃ卡刷卡数据记录了乘客的刷卡信息，１Ｃ卡刷卡数据字段包括刷卡编号、??刷卡日期、刷卡时间、线路编号、车辆编号等。深圳常规公交１Ｃ卡上车刷卡，下车无??需刷卡，刷卡一次生成一记录。因此１Ｃ卡刷卡数据中只包含上车刷卡时间不包含下车??刷卡时间，其基本数据结构如表２．４，部分公交１Ｃ卡数据如表２．５所示??表２．４公交１Ｃ卡数据结构??字段?字段名?类型??ＩＣ＿ｎｕｍｂｅｒ?记录号?整型??ＩＣ＿ＩＤ?１Ｃ卡编号?长整型??ＩＣ＿ｄａｔｅ?日期?日期??ｌＣ＿ｔｉｍｅ?时间?曰期??ｒｏｕｔｅ?线路?整型??

第三章上车客流识别及区间不确定性分析??３．１公交数据预处理??数据预处理主要为数据清理，一般对可修复的错误数据进行修复，不可修复的错??误数据剔除，对无效数据进行清除，保证研究基础数据的完整性和可使用性。研究数??据在ＭｙＳＱＬ数据库平台上进行预处理操作。??将深圳公交１Ｃ卡刷卡数据和公交车辆ＧＰＳ数据分别导入至ＭｙＳＱＬ数据库工作??表中，由于公交车辆ＧＰＳ数据单个文件较大，数据文件数据库导入较慢，可采用两种??方式导入：一为直接导入，二为对单个数据文件进行分拆分批次导入数据库。对于以??上两种方式皆可导入。数据清洗预处理工作于ＭｙＳＱＬ数据库中完成，采用数据库查??询语句（ＳＱＬ）编写程序，通过Ｔａｂｌｅａｕ数据可视化工具完成匹配数据预处理匹配。??公交１Ｃ卡刷卡数据和车辆ＧＰＳ数据导入数据库结果如图３．１、图３．２所示，导入结果??部分数据记录数见表３．１。??


本文编号：3318362