基于城市公交OD数据的线网研究.pdf
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1、84人民公交PEOPLES PUBLIC TRANSPORTATION2023/10总第 166 期基于城市公交 OD 数据的线网研究1 研究背景及意义城市公共交通对交通发展至关重要,其低票价、广覆盖、稳定运行和安全可靠等特性深受居民喜爱。“公交优先”发展战略和纯电动公交车的普及使公交车更环保、成本更低、效率更高,并成为城市基础设施的重要部分。随着公共交通智能化发展,公交车辆调度系统、移动支付系统等优化升级,数据价值日益体现。通过计算获取的 OD 数据大大节约了数据采集成本,提高了可靠性,成为公交线网优化的重要基础数据。2 国内外研究情况2.1 OD 数据计算研究传统城市公共交通通过问卷或问询
2、等人工调查的方式获取居民的出行信息。夏志浩8等(1997)通过在公交车站进行人工调查获取公交出行客流分布情况,但采用这种方法获取数据人力成本和时间成本都较高。随着公交智能化的发展,城市公交客流的研究方向逐渐转向基于城市公交多源数据推导公交OD 矩阵,宋子杭(2017)5提出了对公交和 IC 卡数据进行预处理,通过相应的匹配算法,进行上车站点和下车站点的推算,生成公交站间OD,并由此进行小区OD 的转换的方法。李 佳 悦(2021)2提 出 了 一 种 基于二次聚类思想的上车站点获取方法。段钊宁(2019)4提出了多时段公交站点吸引强度与乘客出行链方法结合的乘客下车站点推算方法。高宁波等人(20
3、20)3研究了基于GIS的公交线网优化分析,利用GIS 软件MapInfo Professional 和交通规划软件TransCAD 进行优化分析。过利超等人(2022)1提出基于多源数据融合下的公交系统评价指标体系,是以公共交通客流市场为切入点,全面评估公交系统供需匹配程度,深度把握公交线网运营的核心症结和客观规律。2.2 线网优化研究公交线网优化已成为公共交通领域的热点研究,线网优化研究的摘要:中国城市交通经历了从改革开放初期以自行车为主要交通工具,到 20 世纪 90 年代以公共汽电车为主体的发展阶段。在 21 世纪初,国家提出了“公共交通优先发展”战略。现阶段国内除北京、上海等拥有完备
4、的地铁系统和高效的公共自行车服务城市外,大多数城市的公共交通出行方式仍以乘坐公交车为主。通过分析 OD 数据,实现公交线网优化,对提高公共交通服务水平、优化公共交通资源配置,缓解城市交通拥堵状况,促进城市经济发展等方面具有积极意义。关键词:城市公共交通;公交线网;客流 OD文/公维杰 青岛城运控股公交集团有限责任公司 85技术前沿JI SHU QIAN YAN2023/10目标基本可以概括为用户效益最大化、社会效益最大化、降低运营成本、提升运力、节约能源等几个方面,常用的模型算法主要包括枚举法、迭代法、遗传算法等。Cevallos 等(2006)7将线网优化问题转换为了数值优化问题,并采用了遗
5、传算法进行求解。聂瑶等人(2017)6提出了一种分层优化模型来进行线网优化效率的提升,该算法被划为了三个线层分别进行不同的优化目标求解,需要求解的优化目标包括直达客流比最大、总出行阻抗最小和线网覆盖比最大三个目标,并用蚁群算法进行了对最优解的求解。3 数据来源通过融合多源数据来挖掘主要数据。来源主要分为公交刷卡数据、公交GPS 定位数据和其他数据三类。公交卡刷卡数据是获取公交乘客出行信息的主要数据来源。通过公交卡刷卡设备可获取乘客上下车时间、车站信息、乘车路线等数据。并且可分析不同时段和区域的客流状况和需求。公交车GPS 定位数据是获取公交车位置信息的主要数据来源。通过GPS 设备可获取公交车
6、实时位置信息,如经纬度、速度、方向等数据。用于分析公交车的运行状况和线路质量。除 了 公 交 车GPS 定 位 数 据 和公交卡刷卡数据,还可以通过其他数据来源获取公交线路和乘客出行的相关数据,比如公交线路的站点信息、站点之间的距离和时间等,用于辅助公交线路优化和乘客出行规划。通过分析和处理不同数据来源,可为公交OD 计算的数据源获得更加准确和全面的公交线路和乘客出行信息。4 数据处理方法4.1 数据清洗数据清洗是数据处理的第一步,主要目的是去除数据中的脏数86人民公交PEOPLES PUBLIC TRANSPORTATION2023/10总第 166 期据、缺失数据和异常值,保证数据的准确性
7、和完整性。在基于城市公交OD 数据的线网研究中,需要进行三项数据清洗。1.去除重复数据:由于公交系统的特殊性,同一辆车在同一站点上下客人数可能会被重复记录,需要去除重复数据,避免对后续分析造成影响。2.去除缺失数据:缺失数据可能会对后续分析造成影响,需要进行缺失值处理。在基于城市公交OD数据的线网研究中,缺失数据主要包括缺失站点信息、缺失时间信息等。3.去除异常值:异常值可能会对后续分析造成影响,需要进行异常值处理。在基于城市公交OD 数据的线网研究中,异常值主要包括乘客数量极大或极小、时间跨度过大等。4.2 数据转换数据转换是数据处理的第二步,主要目的是将原始数据转换成可用于分析的数据格式。
8、在基于城市公交OD 数据的线网研究中,需要进行三项数据转换。1.时间格式转换:将原始数据中的时间格式转换为标准的日期时间格式,以便进行时间序列分析。2.空间格式转换:将原始数据中的经纬度信息转换为具体的站点名称或行政区划信息,以便进行空间分析。3.格式规范化:将原始数据中的各种格式进行规范化,以便进行数据的整合和比较。4.3 数据整合整合是数据处理的重要步骤之一,其主要目的是将来自不同数据源的数据合并,形成一个完整的数据集,以便后续的分析和建模。在基于城市公交OD 数据的线网研究中,需要进行线路信息整合、站点信息整合、时间信息整合。将不同时间段线路、站点的OD 数据整合到同一个数据集中,以便对
9、线路进行比较和分析。这包括了线路的起点、终点、途经站点、站点的位置、客流量、乘客出行时间等信息的整合,以便对时间进行比较和分析。这包括了不同时间段内的客流量、乘客出行时间等信息的整合。4.4 数据存储数据存储是数据处理的最后一步,其主要目的是将经过处理后的数据保存到数据库或文件中,以便进行后续的分析和建模。为了更好地利用这些数据,应选择适合自己需 求 的 数 据 库 软 件,如MySQL、Oracle、MongoDB 等,将它们存储到数据库中。根据实际需求设计数据库结构,包括表的结构、字段类型、索引等。将处理后的数据插入到相应的表中,并建立关系,以便实现数据的关联查询和分析。5 线网结构分析5
10、.1 线路长度分析通过城市公交OD 数据,可以统计和分析出公交线路长度,深入了解线网结构。线路长度是评估覆盖范围和密度的重要指标,反映了区域范围和服务水平。计算每条线路的总长度和平均长度,以了解覆盖范围和密度。总长度是所有路段的总长度,平均长度是总长度除以线路数量。通过比较不同线路的总长度和平均长度,评估运营效率。将线路长度按区域分类,比较不同区域的线路长度分布,了解城市公交线网的覆盖情况和热点区域。例如,按行政区域分类,比较各区域线路长度差异,发现公交线网在不同地区的覆盖情况和热点区域。5.2 站点数量分析城市公交线网的站点数量是另87技术前沿JI SHU QIAN YAN2023/10一个
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