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      基于公交IC卡的乘客OD矩陣的推算

      2018-08-09 09:08孫芮
      科學(xué)與財(cái)富 2018年18期
      關(guān)鍵詞:公交線路

      孫芮

      摘 要:公交數(shù)據(jù)的搜集與分析技術(shù)是公交公司進(jìn)行線路優(yōu)化以及運(yùn)營管理的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的人工調(diào)查法工作繁瑣,受到調(diào)查人員的水平、居民的配合度以及表格的回收率等因素的影響。這些不完全數(shù)據(jù)反映不了公交的出行規(guī)律,不能為線路優(yōu)化提供可靠的信息。在此基礎(chǔ)上,公交IC卡的廣泛應(yīng)用為數(shù)據(jù)的采集提供了可靠的手段。

      關(guān)鍵詞:公交線路;上車站點(diǎn);下車站點(diǎn)

      一.引言

      隨著RFID技術(shù)的普及,我國的很多城市已采取公交IC卡作為公交的收費(fèi)手段。公交IC卡收費(fèi)系統(tǒng)在運(yùn)行過程中產(chǎn)生大量的刷卡交易數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)具有采集方便、樣本量大、連續(xù)記錄等優(yōu)點(diǎn),對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,能夠?yàn)槌鞘薪煌ㄏ到y(tǒng)的規(guī)劃和管理提供豐富的決策信息。[1-2]不同以往的人工調(diào)查法,公交的IC卡數(shù)據(jù)包括:乘客IC卡號、刷卡日期、刷卡時間、站點(diǎn)號等信息。獲取大規(guī)模的城市 OD 矩陣一直是交通仿真和交通運(yùn)輸領(lǐng)域的難點(diǎn)。傳統(tǒng)的 OD 矩陣獲取通常依靠問卷調(diào)查或 OD反推技術(shù)[3]、廣義最小二乘法模型[4-5] 、雙層規(guī)劃[6]等方法獲取 OD 矩陣。

      為了提高乘客的出行體驗(yàn),我國大部分城市的公交IC卡采用一票刷卡制,意味著乘客上車刷卡,下車不必刷卡,故IC卡并未記錄乘客的下車刷卡記錄,不方便分析乘客的起訖點(diǎn)信息。于是本文提出基于公交IC卡的上車刷卡記錄推算線路站點(diǎn)的OD,進(jìn)而和乘客的出行信息進(jìn)行匹配。

      二.推算思路

      將所有的公交數(shù)據(jù)分為三類,一是通勤數(shù)據(jù),二是一般數(shù)據(jù)(購物、走親訪友),三是隨機(jī)數(shù)據(jù)(紊亂數(shù)據(jù))。本文首先引入一種居民公交出行通勤OD推算方法,獲得線路高峰時期OD矩陣。通過建立IC卡數(shù)據(jù)倉庫,對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,按照推算方法得出當(dāng)日所有以公交為出行方式的乘客出行終點(diǎn),以此建立乘客初始OD矩陣,為城市公交線路的優(yōu)化提供基礎(chǔ)資料。對于無法匹配的乘客信息,歸為待處理數(shù)據(jù)。具體推算步驟與流程圖如下:

      步驟一:建立乘客當(dāng)天的刷卡信息表table1和歷史刷卡信息表table2;

      步驟二:判斷是否一位乘客第i次與第i+1次的刷卡時間間隔,“是”視為一次出行,同時查找table2,是否有相同線路出行下游站點(diǎn)及附近500m輻射區(qū)的刷卡記錄,“是”則此下游上車刷卡的站點(diǎn)即為第i次出行的終點(diǎn),可確定乘客的出行OD點(diǎn),計(jì)入table1,跳轉(zhuǎn)步驟五;

      步驟三:若,判斷第i次與第i+1次刷卡時間是否屬于上下班高峰期。

      “是”判斷是否不同向(線路相同,方向相反),“是”不同向,確定第i次出行OD,跳轉(zhuǎn)步驟五。

      “否”不屬于上下班高峰,則由第i+1次出行判斷第i次出行的終點(diǎn),并且查閱table2是否有相同線路出行下游站點(diǎn)及附近500m輻射區(qū)的刷卡記錄?!笆恰贝_定乘客出行OD,計(jì)入table1,跳轉(zhuǎn)步驟五;

      步驟四:上述“否”的話,信息計(jì)入待處理數(shù)據(jù);

      步驟五:判斷第i+1次出行是否為最后一次出行,“否”跳轉(zhuǎn)至步驟一,“是”進(jìn)入步驟六;

      步驟六:所有數(shù)據(jù)是否匹配完畢,“否”跳至步驟一,“是”進(jìn)入步驟七;

      步驟七:建立當(dāng)天線路站點(diǎn)OD矩陣;

      步驟八:結(jié)束。

      注:由第i+1次出行判斷第i次出行的終點(diǎn)與查閱table2來確定第i次出行的終點(diǎn)方法本質(zhì)是相同的,以第i+1次上車站點(diǎn)為核心,搜索附近500m輻射區(qū)與第i次出行線路下游相交的站點(diǎn),此站點(diǎn)即為第i次出行的終點(diǎn),確定乘客的OD點(diǎn)。

      待處理數(shù)據(jù)是接下來研究的重點(diǎn),可通過多源數(shù)據(jù)融合與乘客信息進(jìn)行交叉匹配,獲得一般數(shù)據(jù)乘客的出行終點(diǎn)。剩余的數(shù)據(jù)可通過仿真,得到不同時刻公交系統(tǒng)的行車密度,分析公交車在每站停車時間長短而得到停車時間與下車人數(shù)的函數(shù)關(guān)系,加之站點(diǎn)周圍土地利用,判斷紊亂數(shù)據(jù)乘客的下車終點(diǎn)。

      三.結(jié)束語

      本文的算法可推算大規(guī)模的OD矩陣,并且可分析公交運(yùn)營的特征,在實(shí)際生活中對公交的運(yùn)營與管理等有著重要的參考意義與實(shí)用價值。

      參考文獻(xiàn):

      [1]. BAGCHI M, WHITE P. The potential of public transport smart card data[J].Transport Policy,2005(12):464-474.

      [2]. PELLETIER M, TREPANIER M, MORENCY C.Smart card data use in public transit: a literature review[J].Transportation Researh Part C,2011,19:557-568.

      [3]. BERA S, Rao K V, Estimation of origin-destination matrix from traffic counts: the state of the art[J]. European Transport,2011,49:3-23.

      [4]. 鄧亞娟,陳小鴻.軌道交通客流動態(tài)OD矩陣估計(jì)方法研究[C]第三屆中國同舟交通論壇.上海:同濟(jì)大學(xué)出版社.2006.

      [5]. Cao P,Miwa T, Yamamoto T,et al.Bilevel generalized least squares estimation of dynamic origin-destination matrix for urban network with probe vehicle data[J].Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board,2013,2333(1):66-73.

      [6]. Ren Hualing.Origin-destination demands estimation in congested dynamic transit network[C].Proc of International Conference on Management Science and Engineering.[S.I.]:IEEE Press,2007:2247-2252.

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