基于公交大数据的线路优化研究

论文总字数：25513字

摘 要

随着信息技术领域的快速发展，先进的公共交通系统APTS（Advanced Public Transportation System）为解决交通运输中存在的问题提供了新的思路和方法，大数据以其优越性成为公共交通系统优化研究的手段之一。

本文从常规公交的线路优化入手，以公交大数据作为研究手段，通过分析数据结构，将多源数据进行融合，利用Access软件筛选清理出较优数据，在分析客流出行特性的基础上，通过GPS数据匹配出上车站点，判断整合出下车站点，总结客流出行OD矩阵。在优化过程中，本文选择线路长度、站距、站位、复线条数、非直线性系数等作为优化指标，从线路局部改道、站点取消、站点合并等方面进行优化，优化后的线路较原有线路更满足乘客出行需求。

本文的研究为将公交大数据作为线路优化的手段提供了理论基础和新思路。

关键词：公交大数据；GPS数据；客流出行OD；线路优化

Research on Route Optimization Based on Bus Big Data

Abstract

With the rapid development of information technology, the APTS (Advanced Public Transportation System) provides new ideas and methods for solving the problems existing in transportation. With its superiority, big data has becomed one of the optimization research means of public transportation system.

This paper starts with the optimization of the route of the conventional bus, and uses the bus big data as the research method. By analyzing the data structure, the paper merge the multi-source data, and the Access software is used to filter out the better data. Based on the analysis of the characteristics of the passenger outflow, the GPS is used to match with the boarding site and judge integrated exit site in order to summarize the OD matrix of the passenger outflow. In the optimization process, this paper selects the line length, station distance, station position, number of complex lines and nonlinear coefficient as optimization indicators, and then optimize route from the local line diversion, site cancellation. At last, the optimized line becomes better than original lines to meet passenger travel needs.

The research provides a theoretical basis and new ideas for using bus big data as a way of route optimization.

Keywords: Bus Big Data; GPS Data; Passenger Outflow OD; Route Optimization

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 概述 1

1.1 研究背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 公交IC卡与GPS数据应用 2

1.2.2 公交OD推算 2

1.2.3 公交线路优化 2

1.2.4 公交线路评价 4

1.3 主要研究内容 4

1.4 技术路线 5

第二章 基于市民卡的公交数据处理 6

2.1 GPS数据的研究优势 6

2.2 公交数据预处理 6

2.2.1公交GPS数据结构分析 6

2.2.2 公交数据清理 7

2.2.3 公交数据处理 7

2.2.4 研究线路论证 10

2.3 市民卡公交乘客出行分析 11

2.3.1 公交乘客出行过程分析 11

2.3.2 公交乘客刷卡时间特征分析 11

第三章 基于市民卡数据的公交客流特性分析与OD站点识别 14

3.1 公交客流时间特性分析 14

3.1.1 乘客总体出行特性分析 14

3.1.2 线路日客流分布特征 14

3.2 公交客流出行OD推导 16

3.2.1公交客流空间特性分析 16

3.2.2客流上车站点匹配 17

3.2.3客流下车站点匹配 17

3.2.4 客流下车站点判断 18

3.2.5 客流出行OD矩阵生成 20

3.3 分析结果 22

第四章 基于市民卡的公交线路优化与评价 23

4.1 公交线路优化方法 23

4.1.1公交线路优化原则 23

4.1.2 公交线路优化指标及标准 23

4.2 公交线路调整 24

4.2.1 线路调整原则 24

4.2.2 线路局部改道 25

4.2.3站点取消 26

4.2.4 站点合并 26

4.2.5 其他 27

4.3 公交线路优化方案评价 27

4.3.1 线路优化方案评价原则 27

4.3.2 技术评价 28

第五章 结论与展望 30

5.1 总结 30

5.2 展望 30

致谢 31

参考文献 32

第一章 概 述

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

近年来，伴随着快速发展的城市化和机动化进程，小汽车保有量急剧增长，使得与城市道路有限通行能力的矛盾日渐加剧。可靠性高、运量大、占用城市道路资源少等作为大容量公共交通方式的优势，受到了各地政府的重视和民众的热爱，在全国掀起了建设风潮。在保证满足公交运输需求的前提下，为了最大限度节约用户成本和运营成本，优化公交线路布设方案和发车间隔显得尤为重要。公交线路优化的关键，主要在于公交站点的点位规划与线路车头时距的设计，需要大量公交运行数据作为支撑进行研究。传统数据采集基本靠人工调查，近年来，信息技术领域迎来了前所未有的重要机遇，大数据时代的到来在潜移默化中影响着人们的生活。先进的公共交通系统APTS（Advanced Public Transportation System）为解决交通运输中存在的问题提供了新的思路和方法。先进的公共交通系统中包含了乘客出行信息系统、电子支付系统等，可以实时采集乘客出行信息以及使用智能卡的支付状态。运用智汇卡数据进行公交线路优化研究改变了传统的线路优化的主观因素，因此开展基于大数据的公交线路优化研究势在必行。本课题以客流特征作为切入点，利用公交IC卡和GPS数据的大数据融合作为手段，分析客流发生特征与规律，为优化公交线路提供了理论基础与新思路。

1.1.2 研究意义

随着大数据的应用，IC卡日渐成为客流调查的工具之一。乘客使用公共交通系统的相关信息储存在IC卡系统的交易数据中，是公共交通系统客流分析等工作的宝贵数据资源的主要来源。公交IC 卡数据的设计和开发在提供全面、量化的客流数据的同时，还对公交和客流的运营调度、优化分配等方面具有极为重要的理论意义：

（1）降低数据调研的费用成本。在传统的客流调查中，人工调查是主要的技术手段，包括人工计数和问卷调查等。然而，受技术手段及成本等条件的限制，调查数据样本量较少且具有很大的随机性，很难对公交网络的客流特征进行全面和系统的客观评价^[1]。同时，传统的调查方式需要耗费大量的人力和财力。假如调查一条线路的一个月内的客流情况，就需要长时间的安排调查人员进行跟车统计。若采用问卷调查，还需对调查人员进行培训。由此可见，人工调查消耗的人力物力是十分巨大的。相比较而言，公交IC卡数据的采集就更加简单方便，只需要创建数据库，并建立数据的优化模型，即可为调度提供可靠的理论依据。

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