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《吉林大学》 2004年
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基于IC卡数据的公交OD矩阵构造方法研究

师富民  
【摘要】:城市交通问题是我国大中城市日益关注的话题,交通高峰期发生的堵车、塞车现象已经严重地影响居民的正常生活。为了解决这一问题,交通专家们在政策方面达成了一致意见,即:优先发展公共交通。 居民对城市交通需求的动态变化性增加了数据调查的难度;数据总体的庞大空间更导致数据的难以直接测量。一般来说,只有通过对当前某段时间的居民出行数据的调查,并经历一段时间的跟踪观查,才能获得城市居民出行的时空变化规律。当地政府的交通部门或公交公司可以根据该规律,通过交通政策以及公共运输资源的合理配置,来满足城市居民动态变化的出行需求。 解决城市交通拥挤的方法很多,应该多管齐下。其中对城市现有公交网络进行规划和调度的优化,能够起到立竿见影的效果。这一方法是以居民公交出行调查为基础的。居民公交出行调查是居民出行调查的一个子集,是发展公共交通的一个重要环节。通过居民公交出行数据调查,获得及时、准确的基础数据后,各种公交线路规划的优化算法才有演算和论证的基础,才能保证优化算法的可靠性,才能对已实施的优化算法的效果进行验证。另外,准确、及时的全市范围内的居民公交出行数据,也可以做为ITS系统的参数变量。 本文主要围绕着“居民公交出行调查方法”展开研究。虽然,现有的居民出行调查方法已经成熟,应用范围广泛,但其最大缺点是调查费用高,调查时间长,调查数据的准确性与受访者合作态度和调查者的业务水平也有直接关系。由于本文提出的调查方法的数据源是公交IC卡数据和公交车上的传感器信号,因此与以前的居民公交出行调查方法相比,它能够大量节省人力和物力;由于数据的及时性和容易获得性,经过相应的数据处理后,能够按照数据应用的要求产生相应的OD矩阵,能够生成达到,甚至高于使用者要求的数据精度。 本文的内容大致可以分为两部分,即居民公交IC卡出行调查和居民公交 WP=66 出行调查。下面进行简要的论述: 1.居民公交IC卡出行调查。在已有算法基础上,利用长春市公交IC卡的收费系统平台和现有的计算机数据库技术,通过数据库分类处理,将全市范围内的公交IC卡数据分解到公交线路上。根据当日的调度日志和公交线路的站点位置与行车时间的隶属度函数,获得每一个IC卡记录的上车地点和车辆的行驶方向等信息。 系统数据库记录每个IC卡的近期出行记录;根据近期出行记录推断每条IC卡记录的下车站点,以及下车时间。出于数据的使用目的不同,处理过的IC卡记录经过直接筛选和相应的处理后,以用户希望的形式表达出来。 2.居民公交出行调查。由于IC卡的出行调查范围就是以前的公交月票调查,居民的调查范围较窄。为了扩大乘客的调查范围,本文在已有算法基础上,利用安置在车内传感器获得的站点乘客上下车数据,经过相应的数据处理后,得到该公交线路的乘客出行OD矩阵。所有公交线路的OD矩阵数据汇总,将得到全市范围内的OD矩阵。 本文论述的调查方法能够实现以较低的调查费用获得较高精度的调查数据,下面进行简要论述: 1.调查费用较低。“居民公交IC卡出行调查” 的主要工作是IC卡数据的导入和公交车出行日志的录入。而大量的IC卡数据源可以在“长春市公交IC卡收费系统”的管理中心直接获得,不必再另外搭建一套IC卡数据的测量、传递系统,不必另外设立相应的人力组织机构。因此,数据调查成本大大降低,它可以在IC收费系统的基础上,直接嵌入。 相对来说,“居民公交出行调查”的成本费用要高些。因为测量系统的传感器、存储设备等硬件设施的价格较贵,每套硬件的成本价约为800~2000元。为了降低调查成本,本文提出测量系统独立安装的方法,通过公交线路的循环使用,实现以较低的调查成本完成数据的测量。 2.调查数据的精度较高。调查数据的时间单位如果以“小时”计数,则居民出行数据中的数据波动趋势将被平均化,变动趋势也被消减许多。进行公交线路网络的规划,可能会造成有些线路平峰期车辆空驶,高峰期车内拥挤不堪。居民公交出行的心理预期等待时间通常为3~20分钟,居民在等到公交车到来后,却无法上车,将对城市的公交系统有怨言及失望感。如果居民公交数 WP=67 据调查能够达到以“分钟”为单位,这样的数据对交通规划更有意义。本文提出的数据处理方法就能够达到“分钟”的调查精度。 本文的意义是: 1.提出以公交公司的IC卡数据库为平台,通过居民出行信息数据库的搭建,推断出持卡人公交出行起迄点的方法; 2.提出适合本文数据处理的以现有的公交站点为基础的小区划分方法; 3.提出在公交车的车门处安置光电传感器的方案,并给出具体的算法 本文提出“居民公交调查方法”的主要目的是,在费用低廉和数据准确客观的基础上,获得整个长春市范围内的居民出行数据。如果用户需要,该数据可以每日更新。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:U12

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