基于IC卡数据的公交服务信息提取与计算方法研究

作     者：姚琳 

作者单位：北京工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：周雨阳

授予年度：2017年

学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：智能公交 公交服务 IC卡数据 到站时间 服务可靠性 

摘      要：公交服务信息的科学提取与应用是提高运行效率和改善公交运营调度的重要措施,体现了一个城市的现代化公交管理和服务水平。目前对服务信息数据的提取方式主要采用人工调查法,由于调查费时费力,组织相对复杂,很难保证调查数据的连续性。智能公交系统使用的逐渐深入加快了公交IC卡的不断普及。公交IC卡不仅能够为乘客的公交出行提供一定的优惠,其适用于地铁、地面公交等多方式交通出行的优势为公交服务信息的提取与计算提供大量的数据支持。为了提升公交系统的运行效率和服务水平,论文从IC卡数据的提取、常规地面公交到站时间预测、多模式公交行程时间预测和服务可靠性评价对公交服务信息的提取和智能化应用进行详细的分析研究。针对IC卡数据的提取,对比分析人工调查数据、GPS数据和IC卡数据的优缺点,确定公交IC卡为主要的研究数据,提出基于IC卡数据的公交服务信息提取方法,根据对数据组成结构和各个字段含义的分析结果,对公交到站时间预测、行程时间预测和服务可靠性评价的提取步骤和所需要的数据字段研究总结,提高数据提取的精度。针对公交到站时间的预测,提出考虑客流时空分布特征和刷卡规律的常规地面公交到站时间预测模型。由于许多乘客经常在公交车辆到站前提前刷卡,公交收费系统没有记录乘客上车刷卡的时间,直接利用IC卡数据记录的下车刷卡时间计算公交的到站时间会产生较大的误差。通过站点编号匹配1 011组公交IC卡刷卡数据和360组公交到站时间的实测数据,对公交下车刷卡数据的分布特征、车内客流量的变化规律进行多元回归和聚类分析,建立公交到站时间的预测模型和刷卡误差值的分析模型,并进行精度验证,到站时间误差率平均值和方差分别是0.7%和3.8%,证明模型的误差率较小。针对公交行程时间预测,构建适用于多方式出行条件下的公交行程时间预测模型。利用公交IC卡的刷卡编号匹配个体出行链数据,结合上述到站时间的计算结果,对地铁和快速通勤公交的运行特征进行分析研究,建立多模式公交行程时间的计算模型。提取包含5条地铁线路,7条公交线路共计150 216条数据,以城市中心商贸区到大型住宅区的出行客流为例,利用等高线可视化原理,计算多模式公交的出行时距图。针对公交服务可靠性的分析评价,提出考虑站点覆盖率、车辆满载率和行程时间可靠性的多模式公交服务可靠性评价体系。根据公交出行的乘客满意度调查结果,确定公交站点覆盖程度、车内舒适度和行程时间稳定性是公交服务可靠性的三大影响因素。建立可靠性评价体系,对各计算指标进行数据归一化和分级评价,利用5条地铁线路、3条快速通勤公交线路和3条常规地面公交线路,共计157 870条数据研究中心商贸区到4个大型住宅区的多模式公交运行状况,实现对线路和区域的多模式公交服务可靠性分级评价。本文基于公交IC卡数据分析车辆的运行状况和出行者的时空分布规律,实现公交信息的智能化服务。公交到站时间和行程时间的准确预测为公交的合理调度提供科学的数据支持。科学评价多模式公交的服务可靠性为公交管理部门进行公交线网的优化调整和乘客服务水平的提升具有重要的实际意义。在后续的研究中,可以结合实时回传的IC卡数据,在本研究的基础上进一步提高公交运行信息的计算精度。公交信息服务的提升有利于提高我国居民生活质量,推进智能公交系统发展,进而加强智慧城市的建设。