智能交通公交线网优化策略与评价方法

为更全面规划城市公交线网,缓解公交企业运力压力,通过采集公交出行OD客流数据,推算公交出行OD矩阵,运用客流分配算法,对各条公交线路上的客流进行分配.运用公交线网、路网评价方法,对所有运行公交线路的道路断面客流量进行评价,公交负荷度为0.4～0.85时,符合城市公交线网规划的要求.对公交站点公交车流量进行评价,车流量饱和度为0.65～0.85时,需设置较多的同名站点,降低公交车的拥挤程度,表明此站点在公交线网规划中具有一定的现实意义.对客流分布质量进行评价,线路的断面客流不均衡系数小于1.20,表明此公交线路的利用率和运转效率高,实例证明所采用的评价方法具有实用性和可靠性.     

基于GPS轨迹数据的公交到站时间预测方法研究

公交到站时间预测作为智能公交的核心内容之一,不仅可以极大地提高公交服务满意度进而提高公交出行率,而且可为智能公交调度系统的优化提供数据依据。本文将公交GPS数据和公交站点与线路等GIS数据进行融合、处理与分析,基于公交车轨迹数据和路段在空间关系和时空分布上的分析和处理,设置一定的离站距离阈值对当前公交站点进行缓冲区分析,搜索在最近一段时间内停靠该站点的公交车轨迹数据,获取不同车辆的轨迹信息,进行公交到站时间预测研究,建立预测模型,推算出公交到站时间,并以经过广州市体育中心公交站的多条公交线路为例验证预测方法的准确性。研究表明:通过模型预测所得多条公交线路的公交到站时间与实际调查记录时间误差较小。     

基于公交IC卡和AVL数据的公交客流OD推算

针对国内城市公交乘客下车不用刷卡,无法获知下车站点的问题,利用公交IC刷卡数据、AVL数据和公交站点数据,提出公交站点吸引强度与公交出行链结合的公交客流OD推算方法.基于时间匹配方法融合IC刷卡数据和AVL数据,设立时间匹配弹性因子,提高乘客上车站点识别率;针对不同乘客公交出行行为,采用多时段公交站点吸引强度与公交出行链结合的方法,实现下车站点的推算,在集计层面基于最小二乘法判断模型有效性.以石家庄市公交客流为例进行验证,乘客上车站点匹配率提高了15.51百分点,乘客下车站点推算成功率稳定在90％,验证了所提方法的有效性.     

基于数据场聚类的共享单车需求预测模型

共享单车系统日益普及,积累了海量的出行轨迹数据.在共享单车系统中,用户的借车和还车行为是随机的,且受天气、时间等动态因素影响,使得共享单车调度不平衡,影响单车用户体验,并给运营商造成巨大经济损失.提出了新型基于站点聚类的共享单车需求预测算法,通过构建单车转移网络计算站点活跃度,充分考虑站点地理位置和单车转移模式因素,基...     

基于二部图模型的公交网络路径搜索算法

采用二部图模型描述公交网络,将公交站点和公交线路抽象为二部图中的两类顶点,用参照距离值度量站点间出行路径的长度。考虑换乘因素和距离因素对公交出行者路径选择行为的共同影响,在Dijkstra算法基础上,设计了公交网络最优路径搜索算法。引入迭代惩罚函数,将其进一步扩展为多路径搜索算法。通过算例验证了算法的有效性。     

一种基于乘客出行轨迹的公交断面客流估算方法

为充分利用公交车GPS数据和IC卡数据来估算公交断面客流,提出一种对刷卡乘客分类推断上、下车站点并扩样叠加轨迹的方法。首先通过融合公交车GPS数据和IC卡数据来推断不同类别刷卡乘客的上、下车站点;然后,结合投币乘客的出行特征,用低出行频次刷卡乘客的出行轨迹拟合投币乘客的出行轨迹,并对全部乘客的出行轨迹进行叠加;最后以广州公交为例进行了实验。实验结果表明提出的方法可以免交通调查近似得到单条公交线路的断面客流。     

公交出行最优路线查询系统设计

针对目前城市公交出行最优路线研究存在的问题,重点增加了对合理区域内步行换乘和站点、路线的等级划分等因素的考虑.首先建立站点和路线数据库表,起讫两点双向展开搜索,充分考虑合理区域内步行换乘的情况,利用公交路线集合求交集和公交站点集合求交集的方法查询出公交出行最优路线候选方案集,然后对路线等级、站点等级和里程进行综合比较,最后选取公交出行最优方案.利用该算法进行模糊化查询可实现一次换乘的候选方案更多,真实地反映出公交出行的实际换乘情况,提高了出行效率.     

基于GIS的绍兴市区公交查询系统的设计与实现

GIS(地理信息系统)是采集、存储、管理、检索、分析和描述与整个或部分地球表面与空间分布数据的空间信息系统.本系统围绕绍兴市区公交线路、站点的地理分布,对公交线路、站点的查询进行了分析与设计,并完成了相应的程序算法和软件功能,实现了基于GIS的绍兴市区公交站点、线路的查询,线路和站点管理等功能.     

基于公共交通智能卡数据的可视化分析

针对现有公共交通数据的可视分析方法很难在不同空间粒度下对乘客时空分布、客流时空分布、区域间客流时序变化进行多任务分析的问题,设计实现了一个多视图融合的可视化分析系统。该系统结合城市公共交通的智能卡数据、车辆GPS数据、地铁和公交线路信息,利用出行链路模型和基于出行时空特征的回归模型完成了乘客起讫点（origin-destination,OD）推断;然后,设计了层次聚类的地图可视化方法,结合了融合方位信息的玫瑰图和动态对比堆叠折线流图来分析各区域间的客流时序特点、关联关系;最后,利用真实的深圳市公共交通数据的可视分析结果验证了系统的有效性。     

“便捷公交e·出行”App界面设计

随着网络技术的发展,智慧城市成为城市管理的新热点,而其中的智慧公共交通发展得尤为迅速,在此背景下,我们设计的便捷公交e出行App,既能满足人们出行时的需要,打造智能化的出行服务,还能帮助城市管理部门掌握交通数据,为交通通畅做出有力的支撑。     

济南市公共交通网络的拓扑特性研究

采用复杂网络的研究方法,运用图论及相应的网络分析工具对济南市公交站点网络和公交换乘网络进行了实证研究.对网络静态几何量进行了统计,并以此为依据分析了公交网络的拓扑结构特性,揭示了公交网络的复杂性及其演化机理.研究结果表明,两种公交网络的拓扑结构模型都具有无标度网络特性.其中公交换乘网络还具有小世界特性.此项研究结果对于优化公交线路,解决交通问题等提出了一些建议.     

支持步行换乘的公交出行最优算法设计实现

较少换乘和快速到达是公交换乘算法的目标。本文基于现有的公交站点和公交线路建立换乘查询,以耗时最少为方案选择依据,兼顾换乘次数最少,建立基础通达表,用以支持实时公交步行换乘查询。一对源 目标站点可提供K种换乘方案,为用户提供时间、换乘车次、站点数、乘车距离、花费、步行距离等信息。实践表明,本算法查询结果符合用户期望。     

疫情下公共交通客流变化研究

疫情的爆发和持续扩散改变了人们的生活方式,人们的出行方式也受到了影响.根据疫情爆发的四个阶段,对一月份到四月份的公交、地铁、网约车、出租车、共享单车的客流数据进行分析,研究疫情爆发给不同交通模式带来的影响.     

跨平台框架下基于移动感知的智慧公交应用研究

为了解决在没有城市实时公交车数据的情况下实现智慧公交实时报站与到站提醒服务,提出利用开源的公交线路信息与移动终端的感知数据融合的解决方案。设计了基于Haversine的最近站点自动生成算法和基于心跳包机制的站点实时监测与到站提醒算法;通过优化距离计算公式降低地理空间距离计算的时间复杂度,从而提升算法的性能;最后利用移动跨平台框架APPCan实现智慧公交APP。     

面向多源城市出行数据的可视化查询模型

多源城市出行数据为理解城市现象和享受城市生活带来了机遇.利用统计物理学和数据挖掘技术,人们在多源城市出行数据的研究上取得了很大进展,但是基于可视分析方法的研究甚少.为此,提出了一种可视化查询模型旨在解决应用可视分析方法研究多源城市出行数据时所面临的数据组织和可视表达上的挑战.查询模型从数据抽象,数据组织和管理,查询交互界面以及可视化分析等方面进行探讨,介绍了相关方法和技术.最后实现了查询模型的实例系统并通过典型案例证明了查询模型的有效性.     

公交换乘算法的仿真研究

研究建立城市公交换乘查询网络问题.传统的公交换乘算法忽略了公交乘客的出行寻求优化路径的心理,并且算法的时间效率较低.为了解决上述问题,提出乘坐公交车出行的最优方案为换乘次数最少并且距离最短的线路.首先建立了公交网络及最小换乘次数的数学模型,然后运用线性规划方法建立线性规划模型,重新构造公交站点的数据结构以改进原有的最小换乘算法,得到一个新的算法并用改进算法对线性规划模型进行求解.仿真结果表明:新算法为核心的公交网络查询仿真系统,在一定程度上可以提高城市公共交通系统的服务水平,为实际设计提供依据.     

智能交通动态调度优化模型与评价方法

为了降低大城市市民出行成本,缓解公交企业运力压力,提出一种智能交通出行OD(Origin Destination,出行地和目的地)的公交调度优化算法,以公交出行OD客流预测和计划排班发车时间间隔为出发点,运用公交出行OD客流推导理论,构建智能交通出行OD的公交调度优化模型。通过获取个人OD数据,利用单条线路公交OD方法,实现全市公交OD矩阵推算。根据全市公交出行OD推算结果,求解公交调度模型,解决智能交通调度多目标规划和公交线网优化问题。通过仿真模拟试验,分析智能公交排班计划评价指标,计算车辆营运效率占比:自动排班仿真数据为79%,实际运营数据为73%;统计车辆高峰时段与全天营运车次占比:自动排班仿真数据为36.75%,实际运营数据为37.37%,满足智能公交计划排班评价指标的要求,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

防治公交串车的近似动态规划法

公交串车是公交系统运行失效的集中体现。为防治公交串车,建立了公交线路运行的近似动态规划模型,从而实现公交线路的动态自适应式控制。利用Q学习算法和基于人工神经网络近似的价值函数求解上述模型可以得到公交线路控制的最优策略,即基于系统状态确定站点滞留时间的状态价值函数。新的防治方法不仅可以利用仿真模型细致刻画公交线路的实际运行过程,而且可以动态整合在线和离线数据实现控制策略的动态优化调整。数值分析验证了新方法的有效性。与无控制情景相比,新方法可以不仅能防止公交串车发生,而且可有效降低公交车头时距的波动。     

以最小换乘次数和站数为目标的公交出行算法

提供两点乘车的最优公交路径是ATIS的核心功能。文中建立了以最小换乘次数为第一目标，最小途经站数为第二目标的公交出行最优路径模型。提出了可行路径的最小换乘次数动态规划算法，依此确定换乘次数上界；设计了搜索算法确定最优公交线路序列，分析了线路相交的四种情况，给出了换乘点选择方法，由公交线路序列和换乘点共同组成最优路径。     

基于公交论坛的出行需求挖掘及线路优化

以北京公交论坛为研究对象,应用自然语言处理的方法进行海量非结构化数据的挖掘,实现公交出行需求挖掘。利用计算机技术和数学模型对原始的公交线路规划建议进行调整和优化,测算新增线路经济效益,通过筛选和排序获得北京公交线路优化方案推荐列表。