基于ic卡信息的公交客流空间分布特征分析方法研究

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时间:2019-03-11

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1、东南大学硕士学位论文基于IC卡信息的公交客流空间分布特征分析方法研究姓名:罗磊申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:陈学武20090304东南大学硕士学位论文摘要城市公共交通系统正常、有效地运行不仅取决于道路、车辆和场站等物资技术设施条件,更有赖于城市公交线路网的合理规划以及科学有效的运营管理。只有及时、准确、全面地掌握公交出行数据,才能做出科学的公交规划和运营决策,而城市居民公交出行空间分布特征正是公交客流信息的重要组成部分。现状我国主要采用人工调查方法获取公交客流信息,耗费巨大的人力物力,而调查结果却很难达到理想

2、效果,所得数据不能动态反映城市公交出行的长期变化趋势。目前,公交IC卡在国内许多城市得到广泛应用,不仅方便了广大乘客,也提供了一种新的客流调查统计手段,以获取相对实时动态的客流信息。本文即以“基于IC卡信息的公交客流空间分布特征分析方法研究”为题,研究从大量公交IC卡记录中获得公交客流空间分布特征的方法。论文首先提出公交Ic卡数据分析系统的理论框架结构。公交IC卡数据分析系统以公交IC卡记录为分析对象,同时结合其他各类公交运营调度资科。包括公交线路走向、站点布局、调度时刻表等公交运营信息,以获得公交运营的基本客流信息:建立数据库平

3、台模块、数据分析模块、用户控制界面模块等三个模块,执行数据采集、数据预处理、数据分析、解释评价等四个分析过程。在现状数据及技术条件下,提出了公交IC卡乘客上下车站点判别的理论方法。论文运用公交IC卡数据分析系统提出了分析公交客流空间分布特征的方法。在刷卡乘客上下车站点信息可准确获得的理想条件下,可以全面、准确得到公交客流量和出行特征相关指标,以及描述公交出行空间分布的公交线路、线网、区域客流OD矩阵:在客观条件限制无法准确判别下车站点的现实条件下,重点论述了公交刷卡乘客客流发生量空间分布特征分析的全过程。现实情况下上车站点的判断虽

4、然可行精度却不高,因此将公交线网相邻站点按照一定的原则进行合并,形成公交区段:将聚类算法引入到数据处理中,考虑了公交当前复杂运行的现状,主要通过划分公交区段,采用快速聚类分析法来确定刷卡乘客上车公交区段;以此为基础进行通过线路与区段两个角度刷卡乘客客流发生量空间分布特征分析。论文最后以常州市公交系统为实例,运用刷卡乘客客流发生量空间分布特征分析方法对常州公交IC卡记录进行采集、挖掘、处理、分析,得到了常州市刷卡乘客客流发生量空间分布,并进行了相应的数据分析。关键词:公交IC卡;空间分布特征;客流发生量;公交区段;快速聚类东南大学硕

5、士学位论文AbstractTheefficientoperationofurbantransitsystemdepe忸凼onnotonlythetechnicalinfrastructureconditionsofroads,vehicles,andterminals,butalsothereasonableplanningoftransitlinenetworkandefficientlyoperationalmanagement.However,inordertomakescientifictransitplanningand

6、operationaldecision,itisquietlynecessarytoobtainthecomprehensivetransittripdataintime.Herein,thespatialdistributioncharacteristicofurbanresidenttransittripisjustacriticalcomponentoftransitpassengerflowinformation,Nowadays,wemainlyutilizethemanualcountmethodtoobtainthe

7、IransitpassengerflowinformationinChina,whichiscost-consumingandevendifficulttogetexpectedresults,forexample,theobtaineddataCannotreflectthelong-termvariabletrendofurbantransittrip.Presently,transitICcardhasbeenwidelyutilizedinmanyChinesecities,whichnotonlyprovidesconv

8、eniencetopassengers,butalsocomesintobeinganewsurveyandstatisticapproachofpassengerflowinordertoobtaincomparativelyrealpassen

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