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结合出行链的公交IC卡乘客下车站点判断概率模型

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交通运输系统工程与信息 2014年第2期14卷 62-67,86页

作者：胡继华邓俊黄泽中山大学工学院广州510275 广东省智能交通系统重点实验室广州510006

综述了一票制公交IC卡乘客下车站点推断的研究现状.为充分利用乘客出行链和站点上车客流量等信息,分析了公交出行的特征,提出了公交出行若干假设条件.在此基础上,定义了相关集合变量来描述单个乘客的出行链,将乘客个体出行特征融入到站... 详细信息

综述了一票制公交IC卡乘客下车站点推断的研究现状.为充分利用乘客出行链和站点上车客流量等信息,分析了公交出行的特征,提出了公交出行若干假设条件.在此基础上,定义了相关集合变量来描述单个乘客的出行链,将乘客个体出行特征融入到站点吸引权重的计算中.然后根据乘客出行链信息的完整程度,综合集计分析和非集计分析方法建立了结合出行链的概率模型,并提出了应用模型判断乘客下车站点的算法,以及模型检验方法.最后,以广州公交448路为例,对比了本文模型和单纯非集计分析方法的下车站点判断结果.结果表明,本文提出的模型适用性更广,在集计分析层面具有更高的可靠性.

关键词：智能交通下车站点 OD估计出行链公交IC卡数据挖掘

基于出行模式的公交IC卡乘客下车站点判断方法

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西安建筑科技大学学报（自然科学版） 2018年第1期50卷 23-29页

作者：陈君吕玉坤崔美莉西安建筑科技大学土木工程学院陕西西安710055 中铁四局集团设计研究院安徽合肥230023

对智能公交系统数据进行分析和挖掘,能够为城市公共交通系统的规划和管理提供科学的决策依据.一票制的公交IC卡收费系统仅在上车时刷卡,乘客下车站点的信息无法直接得到,而现有方法只能判断出部分乘车记录的下车站点,这成为公交IC卡数... 详细信息

对智能公交系统数据进行分析和挖掘,能够为城市公共交通系统的规划和管理提供科学的决策依据.一票制的公交IC卡收费系统仅在上车时刷卡,乘客下车站点的信息无法直接得到,而现有方法只能判断出部分乘车记录的下车站点,这成为公交IC卡数据应用的制约因素.根据公交乘客出行的时空规律性,提出基于通勤出行模式和关联出行模式判断下车站点的思路.利用通勤出行规律判断公交乘客的通勤OD,再根据其居住地和工作地站点信息对通勤出行的下车站点进行估计.依据公交乘客长期出行具有一定时空关联性的规律,通过将当日出行与他日的关联出行数据进行匹配来判断下车站点.对提出的方法进行算法实现,并应用大规模实际数据对算法进行了实验和精度分析.研究结果表明:该方法能够有效提高下车站点的判断比例,准确率达到87.90%,能够应用于实际的公交系统规划和管理工作.

关键词：公共交通出行模式出行链下车站点 IC卡数据

基于IC卡数据的公交下车站点区间不确定性客流推导方法

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铁道科学与工程学报 2018年第11期15卷 2988-2994页

作者：柳伍生周向栋匡凯长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410004

在交通大数据背景下,针对现有公交客流推导研究中站点客流皆为固定单一值与实际波动区间值不符的问题,利用区间不确定性理论,以及公交IC卡数据与GPS数据相结合,得到上车站点的公交区间客流。对公交刷卡行为进行分析,考虑乘客个体出行特... 详细信息

在交通大数据背景下,针对现有公交客流推导研究中站点客流皆为固定单一值与实际波动区间值不符的问题,利用区间不确定性理论,以及公交IC卡数据与GPS数据相结合,得到上车站点的公交区间客流。对公交刷卡行为进行分析,考虑乘客个体出行特征和乘客出行距离于站点吸引权重中,得到下车站点客流推导概率模型,结合区间不确定性理论,得到下车站点客流区间值。以深圳市的21路公交IC卡数据和GPS数据为例进行实例分析。通过对推导结果的合理性分析,表明得到的公交区间不确定性客流,更符合实际,算法流程清晰,具有更好的可靠性。

关键词：公交客流OD 区间不确定性理论 IC卡数据 GPS数据下车站点

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基于IC卡数据的公交乘客下车站点推算模型

昆明理工大学学报（自然科学版） 2021年第1期46卷 142-149页

作者：张志熙陈玲娟武汉科技大学汽车与交通工程学院湖北武汉430081

对智能公交系统IC卡数据、GPS数据挖掘与应用问题进行了研究,构建了基于公交站点下车概率的乘客下车站点推算模型.该模型提取公交乘客通勤、随机出行等行为链,考虑站点吸引权及当次乘车方向下游站点数等影响因素,判断随机出行下车站点.... 详细信息

对智能公交系统IC卡数据、GPS数据挖掘与应用问题进行了研究,构建了基于公交站点下车概率的乘客下车站点推算模型.该模型提取公交乘客通勤、随机出行等行为链,考虑站点吸引权及当次乘车方向下游站点数等影响因素,判断随机出行下车站点.针对该模型提出了乘客下车站点判断算法,并设计了模型的检验方法.以青岛市11路公交为例验证算法,检验回归方程系数值为1.0211.结果表明,该算法能实现乘客下车站点有效推算,具有良好可靠性.

关键词：智能交通数据挖掘出行行为下车站点数据分析

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基于多源数据的公交上下车站点识别方法研究

基于多源数据的公交上下车站点识别方法研究

作者：朱玉霖东南大学

学位级别：硕士

近年来,公交自动收费系统和自动车辆定位系统,已经得到了广泛的使用。随之产生了大量的公交IC卡数据和公交GPS数据,包含了大量正待挖掘的乘客出行信息。相比使用传统的人工调查方法,利用多源数据融合方法,采集乘客出行信息,可节省大量... 详细信息

近年来,公交自动收费系统和自动车辆定位系统,已经得到了广泛的使用。随之产生了大量的公交IC卡数据和公交GPS数据,包含了大量正待挖掘的乘客出行信息。相比使用传统的人工调查方法,利用多源数据融合方法,采集乘客出行信息,可节省大量的人力和物力,且可提取出更全面的出行信息,为城市公交运营管理等提供科学依据。基于此,通过融合公交IC卡数据、公交GPS数据和相对应的公交线路和站点信息,本文提出了一套公交上下车站点识别方法,包括基于GPS定站的上车站点识别,基于公交换乘线路规律和候车规律的换乘行为识别,基于公交出行链、历史和通勤记录的下车站点识别三个部分。针对上车站点识别,首先,通过GPS数据提取出公交到站数据,利用车辆和线路编号,与公交IC卡数据相联系。然后,提出了“前后到站时间差”的时间匹配方式,并与“到离站时间”、“前后到站时间”等时间匹配方式进行了比较,完成上车站点识别。最后,以宁波公交为例验证该方法。算例显示,该方法的匹配率为89.80%,高于使用前后到站方式的匹配率71.43%。这进一步论证了时间差方式,可以解决部分IC卡刷卡时间较GPS时间偏移的问题。针对换乘行为识别,首先,利用乘客换乘的线路和候车规律,估算出候车时间和候车期间的车辆离站情况等。然后,提出换乘行为识别条件,即比较候车时间与候车期间的离站车辆数。将其与“随到随走”出行假设的条件进行比较,完成换乘行为识别。最后,以宁波公交为例验证该方法。算例显示,该方法的匹配率为96.97%,高于使用“随到随走”出行假设的条件的匹配率28.79%。这进一步论证了本文提出换乘行为识别条件正确率更高,尤其在起点站换乘中。针对下车站点识别,首先,对出行类型进行初步识别。然后,识别连续出行和当天最后一次出行的下车站点。接着,补充同向出行模式假设、反向出行模式假设和通勤出行模式假设,对上一步方法无法识别的记录、单次出行记录以及通勤记录进行下车站点识别。最后,以宁波公交为例验证该方法。算例显示,基于出行链和历史记录的下车站点识别方法的匹配率为83.33%,基于通勤记录的下车站点识别方法的匹配率为83.78%,能满足实际公交系统规划需要。最后,本文以宁波市2017年12月4日-8日一周的公交乘客上下车站点识别结果为例,从出行时间、出行时耗、站点刷卡量和站点源汇区等时空角度,研究了公交乘客出行特征分析方法,作为前述内容的一个应用拓展。本文的研究方法具有推广性,也可适用于其他城市的公交系统。

关键词：公共交通 IC卡数据 GPS数据上车站点下车站点

基于成都公交IC卡数据的乘客上下车站点推算方法研究

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基于成都公交IC卡数据的乘客上下车站点推算方法研究

作者：赵鹏西南交通大学

学位级别：硕士

城市在发展中会遇到许多问题,其中以交通问题最难解决,而公共交通是解决城市交通问题的一条捷径,公共交通系统变成了许多城市发展的优先项目。随着IC卡在各个城市的普及,越来越多的人使用IC卡乘坐公共交通出行,能有效减轻城市交通压力... 详细信息

城市在发展中会遇到许多问题,其中以交通问题最难解决,而公共交通是解决城市交通问题的一条捷径,公共交通系统变成了许多城市发展的优先项目。随着IC卡在各个城市的普及,越来越多的人使用IC卡乘坐公共交通出行,能有效减轻城市交通压力和公共交通系统运营的成本,提高了公共交通系统运行效率。同时产生的大量公交IC卡刷卡数据能为城市公交管理者获取公交客流量提供新的途径。本文首先介绍的公交IC卡在公交系统的构成,IC卡在公交系统的使用方法、使用情况。对公交IC卡数据进行充分的分析和研究后,在无GPS数据的情况下,仅仅基于IC卡数据的特点进行乘客上车站点的推导。上车站点的判断是基于刷卡数据的聚类处理,先对有特征的换乘卡和常用卡进行匹配,确定一部分乘客上车站点,在通过聚类分配,确定剩余的普通卡上车站点,最后结合成都56路公交车IC卡数据与调研数据检验算法有效性。在确定上车站点后,下车站点的推导是基于得到的上车站点信息下,通过乘客公交出行链和基于站点吸引力大小两种方法进行判断。在通过乘客公交出行链的方法中,充分利用了IC卡中换乘信息和站点的空间地理位置的关系,能够基于单个乘客推导出该乘客一天的具体公交出行信息。第二种方法是在借鉴前人在乘客出行距离的研究中,对影响乘客在公交车下游站点的下车概率的因素进行分析,确定了站点换乘能力、站点吸引强度、站点周围土地利用性质三个影响因素对乘客下车概率的影响,同时,在站点周围土地利用性质的分析中,加入时间因素的分析,综合推导乘客下车站点。最后结合成都56路公交车实际调研数据进行算法验证。

关键词：公交IC卡公共交通 OD估计上车站点下车站点

基于数据增强的公交乘客下车站点推算方法研究

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基于数据增强的公交乘客下车站点推算方法研究

作者：罗茜云南师范大学

学位级别：硕士

公交乘客下车站点推断是一些智慧城市应用的基础,其作用在于恢复乘客断裂的出行链路,为城市交通规划及客流时空分析提供重要的指导与帮助。然而,公共汽车系统的天然属性,导致很多乘客的行程缺失。具体来讲,国内大多数城市公交采用一个... 详细信息

公交乘客下车站点推断是一些智慧城市应用的基础,其作用在于恢复乘客断裂的出行链路,为城市交通规划及客流时空分析提供重要的指导与帮助。然而,公共汽车系统的天然属性,导致很多乘客的行程缺失。具体来讲,国内大多数城市公交采用一个乘车策略,“乘客上车时拍卡,下车时却不需拍卡”。目前,大部分推断方法都是以乘客公交刷卡记录这样的单源数据为基础,把公交出行剥离于多方式组合出行,再对乘客下车站点进行计算和推断。这种基于单源数据的方法尽管在某些场景下解决了部分应用需求,但在总体上的预测精度和时效性还有较大的局限。考虑到越来越多的城市开通了轨道交通系统,公交系统和轨道交通系统间存在大量的换乘交互。利用地铁票卡记录来提升公交乘客下车站点推断,是一个潜在的提升推断准确率的机遇。在本研究中,我们以一个一线城市的公共汽车系统为研究对象。尝试使用地铁票卡记录来提升公交乘客的预测精度,使用大数据平台来提升预测的时效性。具体来讲,我们的主要工作包含以下几个方面:一、对乘客出行链路进行了量化性的分类,将出行链路分为两种出行状态、五个出行场景:分别是出行状态为连续的“往返出行”、“公交换乘公交出行”、“公交换乘地铁出行”3种场景,和出行状态为非连续的“高频出行”、“随机出行”2种场景;二、地铁网络和公交网络空间并置的关系挖掘,探索了公交站和地铁站的换乘关系,使用条件概率的方式推断公交车乘客下车站点;三、在流式计算引擎上部署了(二)中的方法,实现了模型的在线部署和实时预测,支撑公交场景中一个常见的客流预测应用。实验结果显示:(1)与基准方法相比,基于数据增强的方法在连续出行中增加了“公交换乘地铁出行”场景,该场景修正了25%难以推算确切下车站点记录的结果,准确率可达95%。在非连续出行中挖掘站点的频繁二项集,将“随机出行”场景的推算准确度提升了22.75%。(2)实时计算场景可以每分钟处理60个以上预测请求。基于数据增强的公交乘客下车站点推算方法能表现出很好的可扩展性,能够满足一线城市单路线公共汽车在高峰时段中的实时预测的需求。

关键词：数据增强下车站点出行场景地铁站点实时计算

基于IC卡和稀疏GPS数据的中小城市公交乘客上下车站点推算方法

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交通运输研究 2022年第1期8卷 79-88页

作者：陈娴龚小林邬岚南京林业大学汽车与交通工程学院江苏南京210037

为有效获取中小城市公交乘客出行信息,挖掘其出行特征,基于公交乘客IC卡数据、稀疏GPS数据和公交站点位置信息等数据,提出一种公交乘客上下车站点推算方法。首先,通过内插法补齐稀疏GPS数据并与公交站点经纬度匹配获得车辆到站时刻,进... 详细信息

为有效获取中小城市公交乘客出行信息,挖掘其出行特征,基于公交乘客IC卡数据、稀疏GPS数据和公交站点位置信息等数据,提出一种公交乘客上下车站点推算方法。首先,通过内插法补齐稀疏GPS数据并与公交站点经纬度匹配获得车辆到站时刻,进而匹配乘客的IC卡刷卡时刻,识别乘客上车站点;然后,根据出行链理论划分不同公交出行链,结合乘客出行假设和公交站点特征简化推算过程,获得不同乘客类型公交出行链的下车站点;最后,选取如东县公交系统中沿线站点特征不同的两条线路对推算方法进行验证。结果表明,该方法可分别修正两条线路11.3%和16.9%的乘客上车站点匹配结果并成功推算出84.2%和87.5%的乘客下车站点,有效提高了时间匹配精度,可完整识别出乘客一天的公交出行信息,对于GPS数据稀疏的中小城市公交乘客上下车站点推算具有普适性。

关键词： IC卡数据稀疏GPS数据中小城市上车站点下车站点出行链理论

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基于出行链路的乘客下车站点推算方法

无线互联科技 2022年第16期19卷 128-130页

作者：罗茜熊文云南师范大学信息学院云南昆明650500

由于大部分城市公交实行“一票制”,乘客在上车时拍卡,下车时无需刷卡,因此乘客的下车站点很难被公交系统采集。文章提出一种基于出行链路的方法推算公交乘客下车站点,首先获取乘客的上车站点,然后构建并识别乘客的出行链路,最后基于出... 详细信息

由于大部分城市公交实行“一票制”,乘客在上车时拍卡,下车时无需刷卡,因此乘客的下车站点很难被公交系统采集。文章提出一种基于出行链路的方法推算公交乘客下车站点,首先获取乘客的上车站点,然后构建并识别乘客的出行链路,最后基于出行规律或站点吸引强度推断乘客的下车站点。以一个真实的大规模数据集验证了该方法,实验结果表明该方法能推算出80%以上乘客的下车站点。

关键词：下车站点大数据出行链路站点客流