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基于apts数据的城市居民公交出行时空特性分析

基于APTS数据的城市居民公交出行时空特性分析

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作者：薛玉璇山东科技大学

学位级别：硕士

城市人口数量和空间规模的不断扩大推动了居民出行需求的增长,随之而来的交通结构不均衡和拥堵问题导致交通压力日益增大。为优化出行结构、缓解交通压力,在相关政策的大力倡导下,地面公交已逐渐成为居民日常的主要方式之一。作为运量... 详细信息

城市人口数量和空间规模的不断扩大推动了居民出行需求的增长,随之而来的交通结构不均衡和拥堵问题导致交通压力日益增大。为优化出行结构、缓解交通压力,在相关政策的大力倡导下,地面公交已逐渐成为居民日常的主要方式之一。作为运量大、低碳环保且性价比高的出行方式,目前公交出行在城市居民日常出行占据较大比重。因此以常规地面公交出行数据为基础,挖掘并归纳城市居民出行特征,对于改善出行服务水平、缓解交通拥堵、优化城市出行结构等具有较为长远的意义。以往的居民公交出行特征分析侧重于出行量的规律总结和预测,本文在已有的研究基础上,基于智能公交系统(apts)数据,从时间和空间角度对居民出行特征进行分析。首先基于多源数据进行数据处理和融合。文章先对黄岛区apts基础数据中出现的冗余、缺失和格式错误等问题进行逐一筛查与校正,并通过Oracle数据库进行数据去重、补足和格式更改等操作,保证数据的准确性和计算效率。随后,基于居民出行乘车和刷卡的时间和空间关联性,以乘客消费数据为基础,根据乘客刷卡行为确定时间阈值,从而判别公交上车点;再基于出行链理论,将居民日常公交出行分为单程出行和返程出行,通过计算上车点与居民历史出行数据中上车点的空间关系判别单程出行下车站点,并通过比较上车点对应的线路编号、方向与当日其他出行的上车点对应线路编号、方向推算居民公交返程出行下车点,从而提高下车点的判别准确性。在居民出行时空特性分析方面,本文采取定量与定性相结合的分析方法。进行时间特性分析时,基于不同的时间尺度分别分析了居民出行时间周期性、相似性和集中程度;并提取工作日/周末、高峰时段/平峰时段的居民出行数据,形成四个时间组合,从而得到居民出行量随时间尺度变化而产生的变化趋势;随后根据分析结论评估了不同时间段居民出行的可预测性,从而实现居民出行特征的定量分析。分析结果表明,高峰时段居民的出行时间特性相比于平峰时段规律性更强,工作日的出行时间特性相比于周末具有更明显的集中性。进行空间特性分析时,利用网格划分法将黄岛区划分为多个网格,基于空间聚类算法提取居民在不同时段的出行热点,从而归纳得到居民日常出行的集中区域和分布范围,随后根据网格划分结果,利用叠置分析法将公交出行OD叠加到各个网格,分析各研究单元的出行交互关系和出行量空间分布,从而实现居民出行特征的定性分析,分析结果表明,居民在早高峰时段出行范围较大且较为分散、晚高峰时段出行范围相对小且较为集中;周末出行空间特性与工作日相反,且OD分布明显向娱乐性小区倾斜特征。

关键词： apts数据公交OD识别出行时空特征时间相关性空间聚类

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基于apts多源数据的公交出行链分析方法研究

基于APTS多源数据的公交出行链分析方法研究

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作者：吕玉坤西安建筑科技大学

学位级别：硕士

智能公交系统(Advanced Public Transportation Systems,apts)集成了现代通信、信息、计算机、电子控制等先进技术,其收费、调度、监控等子系统中积累了海量的数据。如何挖掘apts的海量数据,分析公共交通中隐藏的、潜在的运行规律对于... 详细信息

智能公交系统(Advanced Public Transportation Systems,apts)集成了现代通信、信息、计算机、电子控制等先进技术,其收费、调度、监控等子系统中积累了海量的数据。如何挖掘apts的海量数据,分析公共交通中隐藏的、潜在的运行规律对于提高城市公共交通系统的规划和管理水平具有重要意义。应用apts数据取代传统公交出行调查数据的关键是能够应用其建立公交出行链模型并且可以用于分析,无论是在微观层面对公交乘客的出行行为进行分析还是在宏观上对公共交通需求进行分析都需要公交乘客完整的出行信息。现有研究只能判断出部分乘客的下车站点,成了有效应用apts数据建立公交出行链模型的制约因素。本文通过对公交乘客出行规律的分析,采用“通勤模式”和“出行模式”判断公交IC卡乘客的下车站点。利用“通勤模式”进行公交IC卡乘客的下车站点的判断主要是在现有研究判断出通勤乘客的居住地和工作地的基础上,进一步提出通勤乘客当天刷卡一次情况下下车站点的判断方法。利用“出行模式”进行公交IC卡乘客的下车站点的判断主要是将公交乘客的出行与往日的出行进行匹配判断下车站点。利用VB语言对提出的两种方法进行编程并以实际的海量数据进行运算,最后对判断方法的总体精度做了估计。所编写的算法程序经过不断的调试,可以应用到实际的公交系统规划和管理中。从出行链的角度提出公交出行链的概念,采用本文提出的下车站点综合集成的判断方法解决公交出行链建立的制约性因素。利用现有研究和本文采集的数据,对乘客的上车站点和换乘行为进行判断,采用雪花模型设计基于apts数据的公交出行链多维数据模型并建立数据仓库。最后得到公交IC卡乘客的完整的出行数据,采用时空路径的表达方法建立公交乘客的出行链模型,分别从微观和宏观两个层面对公交乘客的出行链数据进行不同粒度和维度的分析,在微观层面以单个公交出行链为例进行分析,并进行公交出行链的对比分析;在宏观层面从整体特征、时间特征、空间特征等方面统计分析公交运营的特征指标。本文得到《基于apts多源数据的公交出行链模型与分析方法研究》国家自然科学基金的赞助。

关键词： apts数据数据挖掘下车站点公交出行链模型

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基于深度学习的公交乘客出行时空行为预测方法研究

基于深度学习的公交乘客出行时空行为预测方法研究

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作者：庄义斐西安建筑科技大学

学位级别：硕士

公共交通乘客作为现代城市居民出行的重要群体,提前掌握公交乘客出行情况,不仅可以使决策者在交通运输规划时根据乘客出行需求的变化及时做出动态调整,而且能够为车辆广告定向投放、传染病防治、城市规划等方案提供决策依据。本文的研... 详细信息

公共交通乘客作为现代城市居民出行的重要群体,提前掌握公交乘客出行情况,不仅可以使决策者在交通运输规划时根据乘客出行需求的变化及时做出动态调整,而且能够为车辆广告定向投放、传染病防治、城市规划等方案提供决策依据。本文的研究对象为城市公交刷卡乘客出行时空行为,研究目的为根据公交乘客历史出行规律结合公交出行特征,应用深度学习预测公交乘客未来出行时空行为,提出一套完整的公交乘客出行时空行为预测方法。本文将公交乘客出行时空行为通过公交出行链来表达,详细介绍了公交乘客未来出行链的预测思路,将公交出行链预测研究拆分成六个子问题依次为:乘客是否会出行、出行次数、上车站点、上车时间、下车站点和下车时间,根据深度学习模型原理,将各个子问题的分析过程进行参数化,按照子问题筛选对应的输入特征集合,采用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)构建公交乘客未来出行时空行为预测模型。本文使用Python编程语言以及Pytorch深度学习开源框架作为开发环境,应用中国渭南市连续2周的智能公交(Advanced Public Transportation Systems,apts)数据、站点附近兴趣点(Point Of Interest,POI)分布数据和历史天气记录,对所构建的全连接预测模型进行训练及验证,实现了预测城市公交乘客未来出行时空行为的目标,并掌握了各个公交出行特征对最终出行预测结果的具体影响程度。通过理论研究和实例对照,发现本文提出的公交乘客出行时空行为预测方法效果良好且实用性强,能够应用于其它同类型研究。

关键词： apts数据公交出行行为预测历史出行特征神经网络深度学习

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