基于公交IC卡数据与公交车GPS数据的社区公交需求分析

发布时间：2017-08-24 09:37

  本文关键词：基于公交IC卡数据与公交车GPS数据的社区公交需求分析

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【摘要】：优先发展公共交通是解决大中型城市交通拥堵问题的有效措施。在公共交通发展的过程中,很多城市将主要着力点放在了宏观层面,大力推进高运量快速公交系统的建设,而对公共交通的微观层面关注不足。公交服务首末两端出行难的问题成为限制公交服务水平的主要原因之一。近年来部分城市开始规划公交体系的微观层面线路,社区公交应运而生。社区公交是完全不同于常规公交的新生事物,现存的相关研究很少,因此明确社区公交的线路特点和内部乘客需求特征对指导线路规划具有显著作用。分析公交乘客行为特征使用的传统调查方法费时费力,并且限于调查对象有限的样本量,调查准确度也存在疑问。本文使用乘客IC卡和公交车GPS数据,通过数据融合的方法分析社区公交和常规公交的线路特点和乘客需求特征。对比传统方法,具有研究主体全面、数据获取便捷、数据时间跨度较长等优势。本文首先对社区公交的基本情况进行了概述分析,阐述了与常规公交的区别与联系；接下来介绍了公交IC卡系统、GPS系统和两个数据源的信息结构；接下来详细地叙述了数据融合与居民出行OD分析的步骤,包括数据预处理、上车站点匹配、下车站点匹配和换乘判定,经过以上步骤得到居民公交出行的OD矩阵结果；然后将两个系统中乘客出行规律和特征指标进行对比,以明确影响社区公交运营的关键因素。最后以成都市72条社区巴士线路的客流量和乘客更新率为因变量进行回归分析；依据线路客流时段分布特征进行聚类分析,并使用关键指标对线路评价。通过以上分析结果,为不同种类的线路提出相应的改善方向。本文的研究结论为今后的线路规划设计和优化调整提供依据。
【关键词】：社区公交 IC卡数据 公交车GPS数据 数据挖掘 乘客需求特征
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.17
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-25
• 1.1 研究背景及研究意义12-14
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意义13-14
• 1.2 发展历程及研究现状14-17
• 1.2.1 发展历程14
• 1.2.2 国内外研究现状14-17
• 1.3 社区公交概述17-23
• 1.3.1 社区公交设置原因18
• 1.3.2 社区公交分类18-20
• 1.3.3 社区公交与常规公交的关系20-23
• 1.4 研究内容与技术路线23-25
• 1.4.1 研究内容23
• 1.4.2 技术路线23-25
• 第2章 数据处理及分析过程25-34
• 2.1 数据结构解析25-27
• 2.1.1 公交IC卡数据25-26
• 2.1.2 公交车辆GPS数据26-27
• 2.2 成都市数据简介27-28
• 2.3 数据分析过程28-32
• 2.3.1 数据质量问题及处理方法28-29
• 2.3.2 上车站点匹配29
• 2.3.3 下车站点匹配29-31
• 2.3.4 换乘判断31-32
• 2.4 分析结果32-33
• 2.5 本章小结33-34
• 第3章 社区公交线路特点分析34-39
• 3.1 线路基本指标分析34-36
• 3.1.1 线路长度34-35
• 3.1.2 平均站距35-36
• 3.2 线路运营状况分析36-38
• 3.2.1 运营时段36
• 3.2.2 线路班次36-37
• 3.2.3 运送速度37-38
• 3.3 本章小结38-39
• 第4章 社区公交乘客需求特征分析39-56
• 4.1 客流分析39-49
• 4.1.1 乘客身份推断40-43
• 4.1.2 客流空间分布43-45
• 4.1.3 客流时间分布45-46
• 4.1.4 基于客流时段分布的线路分类46-49
• 4.2 平均乘距49-51
• 4.2.1 线路平均乘距分布49-50
• 4.2.2 平均乘距与线长比率50-51
• 4.3 乘客活动度51-52
• 4.3.1 活动日分布51-52
• 4.3.2 活动度结果52
• 4.4 乘客更新率52-55
• 4.4.1 乘客总体更新率54-55
• 4.4.2 乘客分组更新率55
• 4.5 本章小结55-56
• 第5章 基于客流特征的社区公交分类及改善56-66
• 5.1 社区巴士线路评价56-59
• 5.2 运营指标回归分析59-63
• 5.2.1 相关性分析59-60
• 5.2.2 客流量回归分析60-61
• 5.2.3 更新率回归分析61-63
• 5.3 社区巴士线路改善建议63-65
• 5.3.1 客运量不足63-64
• 5.3.2 更新率过高64-65
• 5.4 本章小结65-66
• 结论与展望66-68
• 1 主要结论66-67
• 2 研究展望67-68
• 致谢68-69
• 参考文献69-74
• 攻读硕士学位期间发表的论文74-75
• 附录75-76

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本文编号：730565