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公交调度站点规划.doc

上传人:小博士 2018/11/24 文件大小:137 KB

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文档介绍

文档介绍:大数据挖掘助力城市公交规划
2014-03-19 作者:刘淑霞(***)
客流量及客流分布预测是规划公交方案的基础,而预测结果是否科学合理将最终影响方案的效益评价。客流交通起止点调查(即0D调查,“0”来源于英文Origin,指出行的出发地点;“D”來源于英文Destination,指出行的目的地),又称0D交通量调查,是指起、终点间的交通出行盤。客流0D调查内容主要有:起止点分布、出行目的、出行方式、出行时间、出行距离、出行次数等。
公交客流调查现状
H前城市客流0D调查需要通过居民出行调查获取,按照获取资料的来源,常规调查手段主要有如下儿种:
•居民问卷调查法。该方法需要市民积极配合,II问卷质fi及问卷回收率都对调查结果有很大影响。
•调查员随车观测调查法。具体做法是突击一两天,为每辆公交车的每个门配备一名调查员,调查员记录每辆车一整天的到站时间、上车人数和下车人数。
•公交刷卡统计法。以公交1C卡的刷卡记录为分析对象,结合其他公交运营的调度资料,包括公交线路走向、站点布局、调度时刻表等,可以获得公交运营的基本客流信息。
长期进行客流0D观测是相当复杂的,需耗费大量的人力物力财力,且精准度难以保证。现有的调查手段也存在局限性,不能全面、准确地把握全市居民的出行需求。人工方式的调查(问卷调查及随车调查)只能做到抽样调查,信息的行效性及时效性也存在偏差,无法反映全市市民的出行需求。利用公交1C卡的乘客自动计数方式则只能统计到实际发生的乘车行为,无法反映乘客真实的出行意愿。
基于移动通信大数据挖掘规划公交线路
目前移动电话普及率大大提高,在大多数省市都达到80%以上,预计到2015年,***电话普及率将超过100%。利用移动信令数据的大数据挖掘技术可及时获得人流量、
人流方向及驻留时间的统计,实现对公交客流全而、准确的把握,可作力城市综合交通体系规划与评价的基础数据,减少城市客流0D调査的人力物力的投入,准确度商。
对移动通信信令数据的大数据挖掘可以方便地获取0D调查所需信息,根据历史人流量分布及人流移动规律规划公交线路,在人流量密集点设置公交站点。
首先,从运营商获取如下数据源:待规划区域统计时段内所有用户的移动信令位置更新数据、用户登记信息和基站小区信息。接下来,对海量匿名数据进行分析。
•人流量分析:获得n标区域的实时人流量、新增人流量、驻留情况、用户來源等;
•人口出行分析:包括出行分布、出行量,上下班的出行分析、出行量,出行快
昭等.
•用户属性挖掘:通过用户大量的移动信令数据的规则和特点,分析用户是居住人口、工作人口还是临时人口。
S后,将大数据分析结果与地理位置信息结合,可视化展示实时的人流量分布及人流方向,结合GIS地图的道路信息进行公交规划。有如下几种主要应用场景:
•根据人流量及人流方向规划公交路线,结合特定功能地点(如住宅区、机场、码头、商场、办公区、学校、公园等)及城帘规划发展趋势进行适当调整。
•根据人流量的驻留点规划公交站点位置,并可根据不同时段内人流量分布及人流方向的动态变化对公交线路的首末站进行动态调整。
•根据人流量规划公交调度,包括发车间隔及发车车型。
•根据人群特点调度车辆安排,如对老年乘客多的线路,安排座位多的、低踏板
的车型。
•根据人群特点调整公交移动电视