公交大数据时空特征分布式计算及线路综合评价研究

作     者：李卓航 

作者单位：北京建筑大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张健钦;李松年

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 0838[工学-公安技术] 

主      题：公交线路评价 DEA模型 时空特征分析 分布式计算 公交IC卡数据 

摘      要：21世纪以来,我国的经济持续高速发展,机动车保有量的增长势头也连续多年保持强劲。据国家统计局研究,我国机动车保有量保持逐年增长的态势,截至2021年,我国的机动车保有量达到了3.02亿辆,同比增长7.5%。机动车保有量的连年增长,背后蕴含的是居民日益增长的出行需求。据调查相较于其他国家首都城市,北京市私家车出行率最高,然而路网密度却最低,这种居民日益增长的出行需求和并不充分的公共交通供给间存在的矛盾,是形成交通拥堵的最主要原因。因此更加清晰直观地认识乘客的时空出行特征以及时空需求分布情况,为其建立一套符合我国城市公交发展需求、从而为公交发展提供指导性建议的公交评价体系尤为重要。本文主要基于公交IC卡数据,结合GPS数据、公交站点数据以及站点空间矢量数据,采用Hadoop分布式计算对公交IC卡数据进行清洗和处理,利用叠置分析、信息可视化、空间相关性分析等研究方法从工作日和节假日全天和早晚高峰、全市-行政区-线路-公交站点不同时间和空间约束下挖掘北京市公交客流时空特征分布规律以及时空需求分布情况。归纳并总结了具有典型通勤特征的区域和表现较差的站点,为公交线路研究对象的选取与评价计算奠定研究基础。针对分析结果,本文建立了针对公交线路的评价指标体系和评价模型,从公交线路基本布设、运营情况和服务水平三个方面,提出了一种基于改进超效率DEA的综合评价模型,该模型从客流时间特征、空间特征以及客流强度三个方面对建立的公交线路评价体系进行约束并求解效率,避免了单纯采用AHP模型造成评价结果过于主观的问题,满足了城市公交系统动态变化的需求。本文以北京市公交为评价实例,分别采用基于AHM属性层次模型的逼近于理想值的综合评价方法和普通DEA模型以及改进超效率DEA的综合评价模型分别对所构建的评价体系和评价模型进行检验,并选取北京市部分线路作为研究对象进行验证,筛选表现较差的公交线路,结合客流时空特征分析结果找出影响公交线路表现的关键因素,提出了具有针对性的线路和站点的优化策略,为公交线路的改善和优化提供科学依据。本文在进行公交客流时空分析和公交线路综合评价的基础上,基于空间信息可视化技术研发构建B/S架构的公交大数据时空特征及线路综合评价可视化平台,用更加直观、形象的途径和形式,将海量的公交IC卡数据转化成公交车和公交线路的运营状况及运营效率,并在前端进行实时的可视化渲染和分析,为公交线路优化提供了一个可视化工具平台。