（计算机应用技术专业论文）基于公交ic卡信息的居民出行od推算研究.pdf

摘要 城市公共交通系统能否正常和高效地运营，不仅取决于道路和车辆等设施条件，更 有赖于运营管理手段和技术手段的先进性。必须能够深入了解城市居民的公交出行特 征，及时并准确、全面地掌握公交出行数据，才能做出科学的公交规划和运营决策。现 状我国主要采用人工调查方法获取公交客流信息。人工调查方法耗费巨大的人力物力， 而调查结果却很难达到理想效果，所得数据不能动态反映城市公交出行的长期变化趋 势。近几年，公交i c 卡在国内许多城市都有应用，不仅方便了广大乘客，也提供了一 种新的客流调查统计手段。公交i c 卡、乘客自动计数系统( a p c ) 等先进技术的应用 可以取代传统的调查方法，获取相对实时动态的客流信息。 本文即以“基于公交i c 卡信息的居民出行o d 推算研究 为题，研究从大量公交 i c 卡信息中获得公交客流信息的方法。 论文首先介绍几种o d 矩阵的推算方法。对公交i c 卡的数据准备和数据结构作了 分析，详细研究分析了公交i c 数据中的各字段的实际意义，以及公交基础信息。公交 i c 卡的数据处理与分析以公交i c 卡信息为分析对象，从理论上介绍了公交i c 卡的数 据分析过程，分析工具和算法的选择，数据的处理方法。 论文以城市公交公司提供的公交i c 数据为依据，引入了公交i c 数据的上下车站点 的推算方法，并引入了线路间换乘表建立与换乘量的推算方法，最后，介绍了如何计算 全市公交线网的站问客流o d 。 公交i c 数据分析方法是一项涉及面广、内容复杂的应用型课题。论文从应用的角 度出发，总结了公交管理及公交规划所需要的各类公交基本客流数据和公交规划指标数 据，并研究通过公交i c 信息获取这些基础数据的方法。 关键词：o d ，换乘量，公交客流，数据分析，城市公共交通 a b s t r a c t t h eh i g he f f i c i e n c yo p e r a t i n go fu r b a np u b l i ct r a n s p o r ts y s t e mb a s eo nt h ea d v a n c e d m a n a g ea n dt e c h n i q u em o r ea n dm o r e m a s t e r i n gd e t a i l e do ft r a n s i tt r i p si n f o r m a t i o ni st h e p r e c o n d i t i o no fm a d es c i e n t i f i cp l a na n dd e c i s i o n - m a k i n g o u rc o u n t r ym a i n l yc h o o s em a n u a l s u r v e yt og e tt h et r a n s i tp a s s e n g e rf l o wi n f o r m a t i o n b u tm a n u a ls u r v e yc o n s u m em u c hm a n y m a n p o w e ra n dm a t e r i a lr e s o u r c e sa n ds u r v e yr e s u l ti sh a r dm e e to u ri d e a lp u r p o s e r e c e n t l y , t h eb u sc a r ds t a r tt ob eu s e di no u rm a n yc i t i e s i tn o to n l yb r i n g sc o n v e n i e n c et op a s s e n g e r s a n da tt h es a m et i m eo f f e r san e wt r a n s i ti n f o r m a t i o ng e t t i n gm e a n s t h i sa d v a n c e dt e c h n i q u e c o u l ds u b s t i t u t et h em a n u a ls u r v e ya n dg e tt h em o r ep r e c i s ea n dm o r ec o n s e c u t i v et r a n s i t p a s s e n g e rf l o wd a t a t h i st h e s i sn a m e d 、析t h r e s e a r c ho n0 - dc a l c u l a t i o no fi n h a b i t a n tt r i p sb a s e do nt h e d a t ao fb u si n t e l l i g e n tc a r d a n dr e s e a r c ht h em e a n so fg e t t i n gt r a n s i tp a s s e n g e rf l o w i n f o r m a t i o nf r o mb u sc a r dd a t a s o m ek i n d so fc a l c u l a t em e t h o d so no dm a t i xa r ei n t r o d u c e di n t h e p a p e r d a t a - p r o g r a m i n g ，d a t a - s t r u c t u r ea n db a s i ci n f o r m a t i o no fi cc a r du s e di np u b l i cb u sa r e a n a l y s e da n dt h er e a lm e a n i n g st oa l ld a t af i e l d so fb u si cc a r da r ea c q u a i n t e d a n a l y s i sa n d d i s p o s i n go fb u si cd a t ai st a k e ni n t oa c c o u n ta sa n a l y s i so b je c t t h ep r o c e s so fa n a l y s i n ga n d d e a l i n gw i t hp u b l i cb u sd a t aa n dt h ec h o o s eo fa n a l y s i st o o la n da r ei n t r o d u c e dt h e o r e t i c a l l y t h ep a p e rb a s e do nt h ei cd a t ao fp u b l i cb u sp r o v i d e db yp u b i l cb u sc o m p a n ya n d i n t r o d u c eac a l c u l a t em e t h o do fc o m m u t i n gs t a t i o n s ，t h em e t h o d so ff o u n d i n gat r a n s f e r i n g l i s ta m o n gl i n e sa n dc a l c u l a t i n gt r a n s f e r i n ga m o u n t ，t h et e c h n i q u eo fc o u n t i n gt h eo dm a t i x o fp a s s e n g e rf l o wa m o n gp u b l i ct r a f f i cl i n e so ft h ew h o l e c i t y t h ep u b l i ct r a n s p o r ti cd a t aa n a l y s i si sae x t e n s i v ea n dc o m p l i c a t e da p p l i c a t i o nr e s e a r c h t h i st h e s i sm a i n l ym a k eas u m m a r i z eo fb a s i cb u sp a s s e n g e rd a t aa n db u sp r o g r a m m i n g g u i d e l i n e sd a t a , w h i c hn e e db yb u sm a n a g e m n e ta n dp l a n n i n g a n do b t a i nt h em e t h o d sb y r e s e a r c h i n gt h eb u s i ci n f o r m a t i o nf r o mt h ep r a c t i c a la p p l i c a t i o na n g l e k e yw o r d s ：o d ，t r a n s f e r i n ga m o u n t ，t r a n s i tp a s s e n g e rf l o w , d a t aa n a l y s i s ，u r b a np u b l i c t r a n s p o r t i i 论文独创性声明 本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行 研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的 研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论 文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成 果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名： 红呼 ， 彤年岁月耐日 论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归 属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请 专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的 学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：薇吩 导师签名：巨永峰 砷年上月刀日 扪丫年，月坷白 长安大学硕士学位论文 1 1 研究背景 第一章绪论 目前城市的交通拥堵现象比较严重。在我国，交通拥堵现象已经从北京、上海、广 州等特大城市扩展到一些大中城市；由城市内部局部的“点 拥堵，扩展成局部的“面 拥堵。在居民出行的早晚高峰时，拥堵现象更为明显，城市道路处于明显的饱和状态。 据有关部门统计，我国因城市交通的不便，造成的经济损失每年都能达上千亿元。越来 越多的交通工作者认识到，解决我国大城市交通问题的根本出路在于优先发展公共交 通，确立城市公共交通的主体地位，实现有限道路交通资源的高效利用。但是就目前情 况来说我国公交出行比例和公交服务质量均处于较低的水平，城市居民出行还是以步 行、自行车以及轻骑摩托车等个体出行方式为主，小汽车出行的比例也逐年增加。真正 确立公共交通的主体地位的任务将十分艰巨。 1 1 1 公交i c 卡产生背景 公共交通是城市基础事业的重要组成部分，与城市经济、文化发展和广大市民的生 活息息相关，是国家、社会在基础建设领域重点发展的基础产业之一。近些年来，随着 人民生活水平的不断提高，私家车的拥有数量日益增多，逐渐走入居民生活。这一现象 导致交通量的迅猛增长，道路建设速度不再满足于交通量的需求，成为国民经济发展和 社会建设所需要面对的关键问题。与此同时，随着社会经济体制改革的进行，一些城市 的公交企业从原来靠国家财政拨款补贴逐步向自主经营、自负盈亏过渡。因此，如何加 强企业管理、改善服务质量、降低运营成本、提高经济效益越来越成为公交企业面临的 亟待解决的难题。近年来，很多城市公交实行的“无人售票是一个很大的进步，但也 存在着找零困难、残币假币现象严重、点钞工作量依然很大等问题。 公交i c 卡的出现，在一定程度上缓解了上述两种情况。首先，i c 卡可以解决公交 车收费问题。使用公交i c 卡可以杜绝假币、残币和找零困难的售票现象，并且可以极 大地节约乘客的上车时间，尤其在首发站及上下车交通量密集地区，这一作用更加明显， 可以达到减少交通拥堵，缩短行车周期，提高服务水平的目的。其次，公交i c 卡的推 广，为交通量调查提供了一种更加可行、更加科学的方法。有效合理地组织、挖掘和应 用刷卡信息能够为线路优化和行车调度提供决策支持。电子信息技术与人类社会生活的 广泛深入融合，大大改变了人们的工作和生活方式。因此，使用公交i c 卡，即可提高 第一章绪论 公交企业的经济效益和社会效益，又可进一步深化公共交通的全面改革。 1 1 2 公共交通的重要作用 城市公共交通是城市里供公众乘用的经济方便的各种交通方式的总称。它包括公共 汽车、电车、轨道交通、出租汽车和轮渡等。目前，在我国城市公共交通系统中，公共 汽车和电车承担了城市8 0 以上的客运量【1 2 捌。在相同服务水平下，公共交通的人均动 态占用路面面积相对较小，极大地节省道路资源。公交车、自行车，以及非公交机动车 的人均动态占用路面面积比例为1 ：4 ：1 2 。因此，在居民需求没有较大变化的前提下， 对于道路资源紧张，经常发生交通拥堵的城市，如果居民更多地选择公交出行，将会节 省大量的道路资源，减缓城市现有的交通压力。 1 2 公交i c 信息分析 1 2 1 与传统方法比较 上世纪九十年代以来，我国很多大中城市进行了公共交通线网调整和规划，对城市 公共交通发展起到了显著的促进作用。但是，在公共交通规划和调整时需要组织较大规 模的居民出行调查和公共交通客流调查，以取得相关的基础数据。现状我国主要是采用 人工调查的方法获取公交客流信息。人工客流调查是一项非常繁琐和耗费人力、财力的 工作，在实际操作过程中，做到经常、系统非常困难。人工客流调查的结果受到调查员 的水平、居民参与的积极性、表格的回收率、意外事件等多方面因素的影响。并且这种 方法只能得到城市某一天的居民公共交通出行信息，这些信息不能体现城市公共交通出 行的长期变化，也不能体现特殊事件时的居民公共交通出行行为【4 , 5 】。可以看到人工调 查方法耗费巨大的人力物力，而调查结果却很难达到理想效果，所得数据不能动态反映 城市公共交通出行的长期变化趋势，往往成为影响管理部门进行决策的制约因素。因此， 一种快速高效的公共交通数据采集分析技术，对建立高效合理的城市公共交通系统具有 决定作用，对确立城市公共交通的主体地位具有重要意义【6 7 】。 近年来我国一些城市采用了公共交通i c 卡收费系统，包括了数据库、资金结算中 心、i c 卡管理中心、用户交往层及用户与管理接口等部分。其建立的公共交通i c 卡信 息数据库及管理系统，积累储存了大量公共交通客流信息。这不仅方便了广大乘客，也 提供了一种新的客流调查统计手段。 在此基础上，公共交通i c 卡、乘客自动计数系统等先进技术的应用可以取代传统 2 长安大学硕士学位论文 的调查方法，获取相对实时动态的客流信息。与人工调查方法比较，这种方法省去了设 计调查方案、发放调查表格、回收及录入调查数据等采集数据的环节，公共交通i c 数 据采集是在乘客上车刷卡的同时完成的【1 7 】。公共交通i c 信息采集分析可以得到城市过 去任何一天的公共交通出行数据，由于公共交通i c 卡信息的采集过程受到人为影响因 素很小，所采集的数据真实可靠，可准确反映城市公共交通出行的时间空间分布特征。 表1 1 比较了两种方法在数据采集的方式、采集的数据、分析方法、分析结果等方面的 不同： 表1 1 公交信息采集方法的比较 比较选 人工调查i c 卡信息分析 项 过程包括：设计调查方案、发放 调查表格、表格回收及数据录入。 车载终端记录公交刷卡数据，形成 采集方调查包括：居民出行调查、公交 公交i c 数据仓库。 式 问询调查、随车客流调查、站点客流 调查。 人工完成，费时费力。i c 卡系统自动形成。 调查日，被调查线路及站点客流 所有使用公交i c 卡的公交乘客每次 采集的数据；调查日，被调查居民的出行情 刷卡数据。包括：乘客卡号、线路号、 数据 况。刷卡日期、刷卡时刻、车辆代号等。 仅能采集调查日当日数据。包含过去任意一日数据。 人工整理录入数据库，计算机统计分 计算机统计分析，可运用数据挖掘。 分析方 析。 法 可用于统计分析，同时可运用数据 由计算机进行统计分析。 挖掘技术进行分析，例如短期预测等。 调查日，被调查公交线路及站点每日，公交线路及站点客流量，居 在调查时间内的客流量，居民公交出民公交出行o _ d 数据，单个居民公交出 分析结行o d 数据。行特征，短期公交客流预测值。 果根据需要得到过去任意一天公交出 得到调查日当日城市公交出行信 行信息，并可分析居民个体公交出行特 息。 征。 受到调查员的水平、居民参与的 积极性、表格的回收率、意外事件等受到i c 卡的使用率、数据分析算法影响。 影响因多方因素的影响。 素i c 卡的使用越来越广泛，数据分析 易受人为或意外因素影响，很难控制。和挖掘技术也日趋成熟。对结果的影响 将越来越小。 1 2 2 数据保证 随着中国城市化步伐加快，各地政府对公共交通投入增加，一些大城市如北京、上 海、杭州、深圳、郑州、青岛等地，公交系统在信息化建设方面都取得了初步成效，我 第一章绪论 国城市智能公共交通系统已初现端倪。智能公交系统在大中城市得以广泛实施是一种必 然的趋势，而实施智能公交系统需要用到大量静态和动态数据。由于涉及到的数据源多、 数据量巨大，对这些数据，尤其是动态数据的采集和处理也是国际上公认的智能交通系 统研究的难点问题。现在，我国许多大城市都开始使用公交i c 卡，并且已经初具规模。 绝大多数城市采用上车刷卡，下车不刷卡的一票制，少数城市采用上下车均刷卡的两票 制。同时，有些城市已经开始向跨行业、跨部门模式发展，但由于技术限制，i c 卡消 费不能转账、不能挂失，使得这些业务发展较慢。截止到2 0 0 7 年末青岛市全市已经发 行了1 9 9 万张公交i c 卡，i c 卡持卡率达到5 4 以上；天津市区已有1 8 5 条线路、3 2 0 0 辆公交车可以使用公交i c 卡乘车，占市区公交车总量的8 8 ，目前累计发行公交i c 卡 已达1 7 0 万张，持卡乘客占到每天公交运营总人次的5 0 以上；南京、扬州两市目前 已实现公交卡互通，芜湖正在试点中。中国6 6 0 多个城市，到2 0 0 7 年底已有1 5 0 多个 推广使用了公交i c 卡【引。长春市目前公交车数目约3 8 0 0 辆，至2 0 0 8 年5 月将全部安 装i c 卡收费系统，办卡人数超过8 6 万，每天持卡超过2 2 万人，日刷卡近5 0 万人次， 占乘车总人次的3 3 左右【9 】。i c 卡的广泛应用不仅方便了广大乘客，也提供了一种新的 客流调查统计手段。如何充分挖掘i c 卡信息，利用i c 卡收集的有效数据推算公交站间 客流量，为日常调度管理及规划服务，是本文研究的目的。目前，i c 卡已在我国很多 城市得到应用，持卡使用公共交通出行的居民数量不断增多，很多大中城市持公交卡出 行消费的乘客比例达到6 0 以上( 北京市已接近8 0 ) ，并且有不断增长的趋势。公交 i c 卡的使用率完全可以达到数据分析的抽样率要求。 由于公共交通i c 卡信息的采集过程受到人为影响因素很小，所采集的数据真实可 靠，可准确反映城市居民公共交通出行的时间空间分布特征。 1 2 3 技术支持 i c 卡信息分析方法主要涉及到i c 卡技术、数据库技术、统计学、数据挖掘技术。 在i c 卡记录的信息包括乘客卡号、线路号、刷卡日期、刷卡时刻、车辆代号等，这些 已足够运用于信息的分析和挖掘。记录乘客上下车站点信息已经实现，这将极大提高i c 数据分析的精度。目前的数据库技术和数据统计分析技术已经很成熟，可选用的数据库 系统和数据分析软件也很多。 4 长安大学硕士学位论文 1 3 国内外研究概况 1 3 1 i c 卡使用情况综述 国外的i c 卡使用较早，其功能已由早期的单一公交收费功能发展成跨行业、跨部门 多领域的多功能一卡通。法国是世界上使用i c 卡最早的国家，在公共交通领域，以i c 卡取代传统纸张式车票，用于公共汽车、地铁、火车等。公共交通i c 卡分为两种：一 种相当于长期月( 年) 票，在卡中贮存了有关信息，持卡人可设定付款银行、结算方式 等，法国大部分市民使用这种卡：另一种i c 卡替代传统的1 0 张为一本的车票本，它适 合偶尔使用公共交通的乘客；日本正在筹划并实施公共行业间i c 卡的合作，以先期发 行的居民基本信息卡为基础，从技术上采用非接触i c 卡，支持多种应用，其中包括行 政、医疗、流通、交通及金融等，应用之间采用防火墙；韩国的i c 卡发展也比较迅速， 例如釜山市在1 9 9 8 年就建立了基于非接触i c 卡的城市公交系统，并于2 0 0 0 年发行了 适合多种应用的双界面c p u 卡一数字釜山卡；新加坡致力于i c 卡跨行业、跨部门的多 领域应用，其电子钱包可用于超市、公路收费、停车场收费、图书馆、学校以及网上交 易。 国内于1 9 9 4 年开始使用公共交通i c 卡收费系统。i c 卡技术首先由珠海亿达技术开 发公司引进，在杭州公交公司开发试用，取得了可喜的成果。然后青岛公交公司也在市 政府的支持下，委托青岛电子研究所联合开发青岛公交i c 卡收费系统。 上海市在推广应用i c 卡收费系统中速度快，范围广，应用领域拓展到了地铁、公 交、轻轨、出租车、轮渡、高速公路、停车场、公用事业缴费、加油站收费系统等1 4 大领域，并实现了上海、无锡、苏州等地“交通一卡通”的互通互联。2 0 0 5 年上海公 共交通卡累计发放1 7 0 0 万张。2 0 0 4 年开始，北京地铁运营公司和北京巴士公司开始启 用市政交通“一卡通 i c 卡收费系统。2 0 0 6 年4 月1 日正式发售“市政、交通i c 卡 ， 公众狭义称其为“公交i c 卡 或者是“公交卡 。同年5 月1 0 日，北京市实行刷卡乘 车，这是实现“数字北京”战略的重要举措，也是全面实施交通信息化的重要内容之一。 到0 8 年北京i c 卡可以使用的功能：乘公交车、地铁、出租车，看电影，超市消费，打 电话。以后有望开发的功能：停车费，加油，风景名胜地等小额消费领域，以及水、电、 气等代缴费。 除北京、上海以外，南京、广州、杭州、沈阳、苏州、常州等我国几十个城市均大 力推行公共交通i c 卡，公共交通i c 技术已经比较成熟，并且具有广泛的发展前景。 第一章绪论 1 3 2 国内外公共交通i c 卡数据采集分析综述 中外专家关于城市公共交通方面的问题已经做了较多的研究，但是在公共交通规划 及运营管理所需的基础资料的获取方法上的研究较少。现状我国仍然沿用传统的大规模 调查方法获得，获得数据成本过高且数据质量难以满足要求。随着公交i c 卡近几年才 在公交车上大力推广使用，通过公交i c 数据获得公交基础数据的研究课题随之出现， 尽管i c 卡技术已经相对成熟，但是在公交领域还是新事物，很多功能有待完善，其信 息利用研究也是很少。 国外的公共交通数据由于其完善的家庭调查体系，不需要额外的大规模调查，因此 国外没有针对公共交通数据调查方法以及i c 数据采集分析的深入研究。 国内针对i c 卡数据挖掘的研究较少，主要集中在对i c 卡中公交数据采集分析的领 域：北京科技大学陈鹏的论文车辆i c 卡信息采集系统设计，提出了对车辆i c 卡信 息采集系统进行设计，但是没有探讨i c 数据分析方法【l 伽；吉林大学于滨的论文基于 i c 卡收费系统的动态交通信息采集研究，对公交i c 数据采集过程及客流数据处理作 了一些探讨，对于具体的数据分析方法没有作进一步的研刭6 】；吉林大学杨兆升对公共 交通信息采集和分析方法作了较系统的研究，在相关论文中对公交的信息采集方法，数 据处理方法以及利用采集到的数据进行客流预测等方面做了深入研究；吉林大学师富民 的论文基于i c 卡数据的公交o d 矩阵构造方法研究，提出了适合i c 卡数据处理的 交通小区划分方法，考虑到i c 卡数据只包括持卡乘客的出行信息，为了获得更准确的 调查数据，提出了在公交车的车门安装传感器，获取公交客流数据【1 l 】；南京大学周晶的 论文利用i c 卡数据估计公交o d 矩阵的模型及算法，建立了基于公交i c 卡数据估 计公交o d 矩阵的双层数学规划模型，上层问题为广义最小二乘模型，下层问题为以变 分不等式表示的基于超路径的公交网络均衡配流模型，并采用启发式算法求解该模型， 模型及算法有一定的可行性和有效性【1 2 】；东南大学戴霄的论文基于公交i c 信息的公 交数据分析方法研究，归纳总结出了用于公交i c 数据分析的原始数据采集方法和获取 途径，研究了公交i c 数据分析的目标、思路及方法的，提出了公交i c 数据分析系统的 框架结构【7 】；重庆城市交通规划研究所周涛的基于公交i c 卡数据的o d 推算技术研 究，提出公交i c 卡的数据分析处理最终要建立起能将数据库的处理功能和地理空间的 属性特性结合起来的地理信息系统，才能够有效地解决公交o d 推算、换乘次数以及出 行次数等问题【1 3 】；华南理工大学章威的基于g p s 与i c 卡的公交o d 量采集方法提 出了利用公交车g p s 定位与乘客i c 卡刷卡信息来获取公交o d 量的新思路。通过公交 6 长安大学硕士学位论文 车的g p s 定位数据和g i s 电子地图中的车站位置信息能够准确的获取公交车的到站时 间【1 4 】；东南大学的安荫的公交站点o d 小票法的应用研究提出了利用小票法可以追 踪记录每个站点的上下车乘客，通过大量调查汇总、分析可以直接获得沿线站点的o d ， 再结合站点附近土地利用性质，就可以粗略获得线路旅客o d 矩阵，这种结果可以检验 推算出的线路客流o d 矩阵【2 】。 所以从总体上说：国外没有现成的方案经验给我们学习借鉴，国内的研究首先集中 在对i c 卡数据采集的研究，其次才对处理分析i c 卡信息作了一些探讨。提出了将数据 库的处理功能和地理空间的属性特性结合起来，才能够有效地解决公交o d 推算、换乘 次数以及出行次数等问题。但是其研究成果都可以作为本文的理论基础很好的参考。 1 4 研究目的 本文研究如何通过分析处理公交i c 卡中信息数据，获得公交管理和规划所需要的 信息，构建居民出行o d 矩阵，进而获得交通管理和公共交通规划所需要的客流信息等 重要数据。这将有利于有利于其针对居民出行的特点，了解客流的分布和变化趋势，制 定及时、合理、高效的交通管制措施，尤其对公交管理部门探寻更加合理、科学的交通 管理方法，公交公司采用合理的公交车辆调度，不断提高交通管理水平具有一定的积极 作用；有利于其及时优化调整公交线网、有效的提高公交线网的运营效率等，从而为城 市居民出行创造更理想的交通环境服务。 1 5 研究内容 论文在掌握城市大量“市政、交通i c 卡数据记录的基础上，结合城市公共交通 线网的自身特点来研究城市公交i c 卡的、合理的数据分析方法及分析工具，把获得居 民公共交通出行o d 客流量作为主要目标，进而理论上分析公共交通管理和公共交通规 划所需要的重要指标。在此基础上探讨如何利用这些数据为解决公交车辆调度、公交线 路规划方法研究。 1o d 矩阵的分类 首先概括介绍了0 d 矩阵推算方法的分类，对每个o d 推算方法简单的介绍。 2 公交i c 数据分析的原始准备 简要介绍i c 卡的收费系统，结合公交i c 数据分析所需的各类基础资料及现状公交 运营方式，归纳总结出用于公交i c 数据分析的原始数据采集方法和获取途径。包括公 第一章绪论 交线路信息、公交站点信息、i c 卡信息、公交调度信息等。仔细研究公交i c 数据结构， 分析公交i c 数据中各字段的实际意义。 3 公交i c 数据的处理与分析 本文充分研究了公交i c 数据的处理与分析方法，研究了公交i c 数据分析系统的结 构，并介绍公交i c 数据的应用分析及主要分析工具和算法；简要介绍公交i c 数据预处 理方法的完整过程；并对公交i c 数据的分析结果的解释评价等。 4 公交i c 数据分析方法 论文将在城市大量交通i c 卡数据记录的基础上，结合城市公共交通线网的自身特 点来研究一套合理的数据分析思路、方法及工具： 本文主要运用了经验方法、数学方法和计算机应用技术等研究方法。 ( 1 ) 经验方法主要是通过实际观察法，获得相关的经验数据。 ( 2 ) 数学方法主要有： 模糊数学方法。利用它将乘客的上车时间与上车站点建立的联系； 聚类分析、法【4 7 】； 一票制公交i c 卡数据0 一d 推算算法和公交站间o d 客流量推算算法。 ( 3 ) 计算机应用技术主要采用了数据库技术，选择s q ls e r v e r 作为实现工具【1 9 】。 5 公交i c 数据的应用分析 确定合理的应用目标是研究公交i c 数据分析方法的关键。论文总结了公交管理及 公交规划所需要的各类公交基本客流数据和公交规划指标数据，并研究通过公交i c 数 据分析获取这些基础数据的方法。公交i c 数据分析的目的是，辅助管理者做出公交运 营管理决策和为公交规划提供数据依据，由此提出公交i c 数据分析的两个目标：一是 获得用于公交运营决策的公交客流信息，包括客流数据、线路客流、线路断面客流量等； 二是获得用于公交规划的居民公交出行特征信息，包括公交规划指标数据包括客公交车 辆运营指标、公交乘客出行特征指标、线路服务水平指标等。论文还介绍了基于公交i c 信息的公交车辆调度的分析方法、公交实时o d 矩阵的预测方法、公交线路规划的方法。 长安大学硕士学位论文 第二章o d 矩阵的推算方法 在这一章里概括介绍了o d 矩阵推算方法，并对每个o d 推算方法简单介绍。提 出了对o d 矩阵的内涵进行了延伸，提出了o d 矩阵分点、线、面三类( 即交通结点 o d 矩阵、交通线路o d 矩阵、交通区域o d 矩阵) 的概念。 随着国民经济的发展、交通运输量的剧增，区域运输规划、城市交通规划、公路可 行性研究等工作越来越受到人们的重视，这些研究工作的基础都是交通需求分析，其中 以o d 矩阵的获取及分配最为关键。目前常指的o d 矩阵为交通区至交通区的空间出 行分布，o d 矩阵可分为点、线、面三类，即交通结点o d 矩阵，交通干线o d 矩阵 及交通区域o d 矩阵。 在城市交通规划、区域运输规划及公路可行性研究中，交通区域o d 矩阵是基础， 尤其是远景区域o d 矩阵，通过对现状或远景o d 矩阵的交通分配，可得交通网络中 每一路段、每一交叉口现状或远景的交通量，这些交通量是进行网络规划及道路设计的 最直接依据。目前国内外对交通区域o d 矩阵的研究进行得较多，不管是现状o d 矩 阵的获取( 起讫点调查) 、远景o d 矩阵的推算( 交通预测) ，还是利用道路交通量资 料对o d 矩阵进行反推，国内外都进行了不少研究，提出了不少研究成果，有的已在 实际工程中应用。 在交通网络规划及可行性研究中，交通干线o d 矩阵及交通结点o d 矩阵也具有 十分重要的作用，尤其是远景年份的干线、结点o d 矩阵，在高等级公路进出口控制 规划、交通网络规划方案评价、交叉口控制方式选择及方案设计中不可或缺【3 7 1 。 2 1 区域o d 矩阵的推算方法 交通区域o d 矩阵指交通区与交通区之间的出行量矩阵，它反映了出行交通的区 域空间分布特征。各种交通方式的出行o d 量进行城市交通规划的基础。目前，现状 出行o d 量都是通过进行0 d 调查得到的，如果能用路段交通量资料推算o d 量，必 将使得交通规划工作大大简化，省时省钱，具有很大的经济效益。 国内对o d 量的推算方法研究很少，国外从7 0 年代开始对o d 量推算方法进行研 究，不少从事交通规划、数学规划研究的学者提出了一系列的o d 量推算模型，多数 模型都建立在一个共同的假设之上网络交通满足平衡条件( e q u i l i b r i u m c o n d i t i o n s ) ，即交通流在网络上的分配服从w a r d r o p 第一、第二原理。在推算模型中以 9 第二章o d 矩阵的推算方法 分配的0 d 量总出行时间与观测的0 d 量总出行时间最接近为目标函数。这类0 d 量 推算模型的关键部分可用下列数学规划问题表述。 m i n z ( 啊) 2 ；r ( w 如一丢“o ，s 盹j ) ， 瓦( ，s ) = 丁( ，s ) ， 七1 瓦( ，s ) o ，v ( r ，s ) ， v ( ，s ) ， 式中v ：路段交通量集；t - 出行o - d 量集：a ：路段号；圪：a 上的路段交通量： ：a 上的出行时间，与交通量圪有关；“( ，s ) ：0 一d 点对( ，s ) 的观测出行时间；j r t ，s ) ： o d 点对r ，j ) 的0 d 量。 上述模型不能获得惟一的o d 矩阵，通常还需要增加一些约束或假设。这类模型 有以下几个方面的不足： 1 这类模型以分配的o d 量总出行时间与观测的总出行时间偏差最小为主要目标， 不甚合理。而在规划中，道路交通量是评价的最主要指标，以分配的路段交通量与实测 的路段交通量偏差最小为目标更合理。 2 这类模型建立在流量在网路上的分配服从w a r d r o p 第一、第二原理的假设之上， 但实际的交通网络不一定符合平衡条件。 3 这类模型不能获得唯一解，最后o d 矩阵的选取带有一定的随机性。 该模型提出一种以分配路段交通量与实测路段交通量偏差最小为目标，以o d 量 非负为约束的o d 量推算模型，此模型同样适用于非平衡交通网络，并能获得唯一解。 此外，为了提高推算模型的容量，解决大城市的o d 量推算问题，还提出了一区多中 心o d 量推算模型【4 1 。 2 2 线路o d 矩阵的推算方法 在城市交通网络规划及区域公路网络规划中，交通区与交通区之间的区域o d 量 资料起着特别重要的作用，但也不能忽视另一类o d 量一线路o d 量的作用。所谓 线路o d 量是指某一条主干道路上从某一交叉口驶上干线而在另一交叉口驶离干线的 车辆o d 量，或某一公交线路( 或地铁线路) 上从某一站点上车而在另一站点下车的 乘客o d 量。上线的交叉口( 或站点) 称o 点，离线的交叉口( 或站点) 称d 点。 l o 长安大学硕士学位论文 与区域o d 量一样，进行干线o d 量的观测是相当复杂的，需花费大量的人力与 财力，且精度难以保证。提出了一种根据主干道进出口的观测交通量( 即支路交通量) 推算主干道o d 量，或根据公交线路、地铁线路的站点上下客流观测数据推算公交线 路、地铁线路乘客o d 量的数学方法【4 】。 交通干线o d 矩阵同样适用于公交线路、地铁线路的乘客站间分布，以及铁路、 水路的客货运量站间分布。与区域o d 矩阵一样，现状干线o d 矩阵可以用起讫点调 查获取，但起讫点调查相当复杂，需花费大量的人力与财力，且不能获得远景o d 矩 阵。 2 3 结点o d 矩阵的推算方法 交通结点o d 矩阵指交通结点( 交叉口或交通枢纽) 上从某一进口进入而从另一 出口驶出的o d 矩阵，亦即交叉口流向。交通结点o d 矩阵亦即交叉口转向车流量矩 阵，或称交叉口流向。交通结点o d 矩阵在交叉口的规划、设计中起着极其重要的作 用。如立交桥桥型选择，匝道布置与设计、信号交叉口配时与左转专用车道设计，都以 交叉口流向矩阵为基础。与其他类型的o d 矩阵一样，现状结点0 d 矩阵也可以通过 起讫点调查( 流向观测) 获得，但流向观测相当复杂，且可行性研究、网络规划中的交 叉口在现实网络中尚未存在，无法通过观测获得结点o d 矩阵。 在交通结点o d 矩阵分析中，交叉口进口相当于出行起点o ，交叉口出口相当于 出行终点d ，则进口流量相当于发生量，出口流量相当于吸引量。那么，利用交叉口进 出口流量推算结点o d 矩阵的问题就相当于已知交通发生与吸引，求交通分布的问题， 即交通分布预测，因此，可以将交通分布预测中的诸模型移植到结点o d 矩阵推算中。 第三章公交i c 的原始数据采集与数据分析 第三章公交i c 的原始数据采集与数据分析 本章主要介绍公交i c 数据分析所需原始数据的采集方法、数据形式以及公交i c 卡 的数据分析方法与过程。详细、准确的公交原始数据采集，是进行公交i c 数据分析前 提，决定了数据分析结果的准确性，直接影响到整个数据分析的成败。因此，公交i c 数据分析的原始数据采集十分重要，必须保证原始数据采集的科学性、合理性和数据的 准确性。 3 1 公交ic 卡简介 3 1 1 公交i c 卡收费系统 基本的i c 卡收费系统包括了数据库、资金结算中心、i c 卡管理中心、用户交往层 及用户与管理接口等部分。用户交往层主要是持卡人购卡、充值、消费等行为，个别时 候需要挂失和查询等。系统的核心部分是i c 卡管理中心、资金结算中心和数据库，它 们在系统后台运行，进行资金结算、数据读取和保存、i c 卡管理等操作。基本i c 卡收 费系统结构见图3 1 ： 数据库 j资拿慧算 ( i c 卡管理中心 ) 潜 用户层 图3 1l c 卡系统框图 公交i c 卡收费系统同样具有一般i c 卡收费系统的几个主要部分，包括i c 卡管理 中心、数据库、资金结算中心、用户交往层、数据接口等。根据公交i c 卡收费系统的 特征，可以将公交i c 卡收费系统看作由三个子系统组成的系统，包括：充值网点系统、 消费网点系统、中心系统。 充值网点系统( 开放型系统) ：主要完成售卡、充值、挂失、退卡等业务，完成卡 内数据及现金之间的转化。 长安大学硕士学位论文 消费网点系统( 封闭式系统) ：每一个行业相对于其他行业都是封闭的，如公交的 数据只对公交行业有效，仅在本系统内传播，主要作用是完成商品与卡的交易，由中心 系统统一管理。 中心系统：主要完成i c 卡的初始化、数据的管理、结算、协调等服务，完成充值 交易、消费交易和卡及卡账户的清算和管理。 公交i c 数据是在公交乘客上车刷卡的同时被记录。乘客刷卡一次车载读卡器便相 应记录一条刷卡数据，存储在车载读卡器的数据存储设备中；数据汇集器负责将车载读 卡器中存储数据汇集到各分公司i c 卡管理系统，公交i c 卡系统管理中心从各分公司的 i c 卡管理中心汇总数据，最终数据被存储在数据库中【15 1 。公交i c 数据在系统中的流动 路径见图3 2 。 车载读卡器 il 充值机 上竺 数据采集系统 数 据 传 输 l 汇集器i 童皇 图3 2 公交乘客客流基本信息获取流程图 3 1 3 公交i c 卡数据采集流程 为获得收费系统内每台车载收费机每天的实际收入，并向每台车载收费机传送“禁 止交易清单 ，公交i c 卡管理中心要求各个数据采集中心每天都要将各个车载收费机当 天发生的交易记录传递到公交i c 卡管理中心，进行相应的数据更新。i c 卡记录由车载 收费机产生，最终汇总到i c 卡管理中心。整个i c 据采集流程： 1 i c 卡记录的产生。乘客进入公共汽车后，划卡缴费：车载收费机将在划卡的短暂 时间内，完成i c 卡身份识别、对i c 进行减法操作，同时记录该卡卡号和划卡时间。 2 数据传递过程。工作人员通过数据采集盒，将i c 卡记录导入到数据采集盒内， 再将其导出到数据采集分中心的计算机中。 3i c 卡数据的接收。数据采集分中心将i c 卡数据以数据通信方式，传送到i c 卡管 第三章公交i c 的原始数据采集与数据分析 理中心，同时下载i c 卡管理中心传送来的“禁止交易清单”等数据。对于“禁止交易 清单 所列出的i c 卡号，公交车上的车载收费机将不与它执行交易。 3 1 3 公交i c 卡数据结构 讨论如何由大量的公交i c 卡原始信息获得城市公交客流基本信息，首先必须了解 公交i c 卡到底记录了哪些信息，我们可以从公交i c 卡公司记录的数据报表了解一些信 息。表3 1 是某城市公交i c 卡公司记录的乘客信息的一部分，表3 2 是城市公交i c 数 据各字段的含义及数据类型。 表3 1 城市公交i c 数据记录表( 部分) k n u m k t y p e k b n u m t u p t d o w n m c h r g l n u md n u mb n u m ( 卡类( 卡交易( 上车时( 下车时( 实收( 线路( 司机( 车辆 ( 卡编号)型)计数)间)间)金额)编号)编号)编号) 1 0 0 0 7 51 02 0 0 6 一1 2 一1 32 0 0 6 - 1 2 - 1 30 0 0 0o o x l 0 0 7 8 4 0 110 11 4 51 3 ：1 4 ：1 61 3 ：1 4 ：1 60 1 00 0 4 7 49 1 0 62 2 3 3 1 0 0 0 7 51 02 0 0 6 1 2 一1 32 0 0 6 1 2 一1 30 0 0 0o o x l 0 0 8 3 2 1 7 80 73 5 31 3 ：1 4 ：1 61 3 ：1 4 ：1 60 4 00 0 4 7 49 1 0 52 2 4 0 1 0 0 0 7 51 02 0 0 6 - 1 2 - 1 32 0 0 6 - 1 2 - 1 30 0 0 0o o x l 0 6 0 1 4 5 9 71 22 8 91 3 ：1 4 ：1 61 3 ：1 4 ：1 60 4 00 0 4 7 4a d 5 02 2 3 4 1 0 0 0 7 51 0 2 0 0 6 一1 2 一1 32 0 0 6 - 1 2 1 30 0 0 00 0 0 1 0 21 6 0 0 0 6 1 32 9 81 3 ：1 4 ：1 61 3 ：1 4 ：1 60 1 00 0 4 7 49 1 0 62 2 3 5 1 0 0 0 7 51 02