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公交站点流量分析

论文编号:lw201809081513001415 所属栏目:系统工程论文 发布日期:2018年09月08日 论文作者:无忧论文网
目  录
摘  要II
AbstractIII
第一章 绪论 1
1.1 研究的背景及意义 1
1.2 国内外研究概况 2
1.2.1 国外研究概况 2
1.2.2 国内研究概况 2
1.3 论文的主要工作 3
第二章 公共交通IC卡数据初探 3
2.1城市公交IC卡系统构成及数据采集流程 3
2.2公共交通IC卡数据结构 4
2.3基于公共交通IC卡的决策支持理论框架 5
2.4数据预处理 6
第三章 公交IC数据分析思路 7
3.1 IC数据分析思路 7
3.1.1 IC数据分析步骤 7
3.1.2 IC数据分析框架 8
3.2 IC数据仓库分析 9
3.2.1 IC数据仓库选择 9
3.2.2 IC数据仓库的构建 9
3.3 IC数据分析的算法选择和实现工具 11
3.3.1算法选择 11
3.3.2实现工具 11
第四章 公交IC数据站点推断 12
4.1 上车站点推导 12
4.1.1 公交IC卡数据与AVL数据匹配 12
4.1.2 IC卡系统与AVL系统时间修正 13
4.1.3 上车站点推导步骤 14
4.2 下车站点推导 15
4.2.1 假设条件 16
4.2.2 下车站点的分类和推导 16
第五章 公交客流量实例分析 17
5.1 上车站点推断实例分析 17
5.2 当日最后一次出行下车站点判断 18
5.3 连续出行下车站点判定 18
5.4 单次出行下车站点的判断 19
第六章 总结 22
参考文献 23
致谢 24摘  要
关于公交策划和优化的问题,我们可以用公交客流量资料作为该问题的正确解决办法,它既能帮助策划,又能为公交线路优化提供决策。由于近几年城市发展迅速,公交站点也比以前更多了,线路也更复杂起来了,因此,传统意义上的人工协助公交客流量的办法已经不再适应当下环境。传统意义上的协助办法费力、费时,且策划出的结果也会受到各种不同因素的影响而导致不准确,不能正确地反映出当前城市中公交线路的变化以及其走势。
当下,公交IC卡已遍布全国各地,同时使用范围在不断地扩大。公交IC卡中资料都是真实可靠,可以利用公交IC卡的使用情况来对公交客流量进行详细的分析。该分析的具体步骤是利用该卡在各个公交车上的刷卡记录作为参考值,来对公交客流量的有关信息进行分析研究,包括线路、站点、总数和时空等具体数值。但由于当下的公交IC卡只限于金额、刷卡时间、卡号、以及乘车号码和线路号码等基础信息,缺少使用者上下站点和换乘站点等对研究起着关键作用的信息资料,所以该IC卡的具体资料尚不能正确评判出公交客流量的多少。
本文想以分析出的该IC卡中存在的主要问题为主要目的,同时,以具体市区的公交IC卡资料为基准,开始对该IC卡中相关资料对公交客流量的分析进行研究,具体实施内容有:
1、分析公交IC卡刷卡数据的采集方法和流程,以及公交IC卡数据包含的基础信息。
2、提出基于公交IC卡数据、公交调度数据及公交线网空间数据的公交客流量分析方法,详细阐述该方法的实现流程,主要包括数据采集、数据预处理、数据分析和结果分析。
3、将上述方法应用于某市公交IC卡数据分析,给出公交线路和站点客流量的分析结果,并结合实际调查对结果进行比较分析。
经研究发现,本文分析出的以公交IC卡资料为基准判断公交客流量的办法,是能正确推断出使用者的上下车站点和换乘站点,掌握客流量资料,也就能有效的为公交策划和优化。
关键词:公交客流量;公交IC卡;数据分析;上车站点
Abstract
Bus passenger traffic information is an important foundation of bus planning and bus dispatching, which not only provides basis for bus dispatching, but also provides reference for bus network optimization. With the enlargement of the city scale, the bus line and the site are increasing and changing frequently, which brings many difficulties to the traditional method of investigating the passenger traffic. The traditional method of artificial investigation consumes huge manpower and material resources, and the investigation results are influenced and restricted by various factors, and the data obtained can not reflect the trend of the long-term change of urban public transport.
At present, the bus IC card is widely used in many big cities in our country, and the use scale is larger. Bus IC card data is accurate and true, the access path is economical and reliable, so the analysis of bus passenger traffic based on the data of bus IC card becomes the hot spot of current research. The goal of the bus IC card data analysis is to obtain the bus passenger traffic information through the credit card record data of the bus traveler, including the line passenger flow, the site passenger flow, the total passenger flow and the time and space distribution of the passenger flow. However, the current bus IC card data generally contains only card numbers, credit card time, amount, vehicle number and line number and other information, lack of boarding site, get off the site and transfer site these are vital to the public transport survey information, which makes the common bus dispatching model can not directly use the Bus IC card database data.
In view of the problems existing in the analysis of the bus IC card data, based on the data of the bus IC card, the paper analyzes and studies the bus passenger traffic based on the bus IC card data, and the main research contents include:
1, analysis of bus IC card data collection methods and procedures, as well as public transport IC card data contains basic information.
2, based on the public transport IC card data, bus dispatching data and public transport network spatial data of the bus passenger flow analysis method, detailed description of the implementation process of the method, mainly including data acquisition, data preprocessing, data analysis and results analysis.
3, apply the above method to a city bus IC card data analysis, give the bus line and site traffic analysis results, and the actual investigation of the results of comparative analysis.
The results show that the bus passenger traffic analysis method