基于公交IC卡和GPS数据的居民公交出行OD矩阵推导与应用的开题报告

基于公交IC卡和GPS数据的居民公交出行OD矩阵推导与应用的开题报告一、研究背景和意义城市公共交通作为现代城市生活中不可或缺的重要组成部分，对于居民通勤、活动、消费等方面的需求有着重要的支撑作用。然而，由于城市人口迅速增长和城市规划限制等因素，城市公共交通系统的运营面临着日益严峻的压力。因此，深入研究城市公共交通的可持续发展问题，提出合理的公共交通规划、优化路径和线路选择，对促进城市的绿色交通建设、提高居民生活质量和减少城市交通拥堵具有重要意义。公交出行OD矩阵作为城市交通规划和管理的重要基础信息，对于公交线路优化、调整和规划、交通模型校正等研究有着很大的作用。然而，现阶段采集和处理的公交出行OD数据较为有限，难以满足公共交通系统的规划和评估需求。同时，传统的公交OD矩阵推算方法需要大量的人工调查和问卷调查，诸如时间、空间等维度上分布的特征鲜明，复杂性高（OD矩阵元素数量级较大），难以维护与更新等问题限制了其进一步的应用。近年来，公交IC卡与GPS数据的广泛应用为公交出行OD矩阵推导提供了可靠的数据来源。公交IC卡可以实现对出行时间、交通工具、行程距离、地点等方面信息的获取，而GPS数据则可以获取到公交车辆的准确位置和状态信息。因此，基于公交IC卡和GPS数据的公交出行OD矩阵推导方法成为当前研究的热点和难点之一。二、研究内容和方案本研究基于公交IC卡和GPS数据，致力于推导出居民公交出行OD矩阵，并探索具体应用场景。具体研究内容和方案如下：1.数据采集和建模首先收集公交IC卡和GPS数据，通过数据预处理，实现对数据的清洗、处理和转换。然后根据公交出行的原理和规律，构建出行行程路径和出行点等基础数据模型。2.出行时间和路径的分析基于公交IC卡和GPS数据，分析出行时间和路径的分布、变化和规律，从而推导出出行的基本特征和行为模式。具体可采用数据挖掘和机器学习等方法进行分析和建模。3.公交出行OD矩阵的推导基于数据模型和行为模式，利用最小二乘法、引力模型等方法，推导出居民公交出行OD矩阵，并进行验证和修正。4.应用场景分析结合城市公共交通的现状和未来发展趋势，探索公交出行OD矩阵的具体应用场景，包括公交线路规划优化、交通模型校正等方面，为城市公共交通的可持续发展提供有力支持。三、研究计划和进度1.第一阶段：文献调研和数据收集，总结国内外关于公交出行OD矩阵推算的研究成果和方法，收集公交IC卡和GPS数据等基础数据，建立数据处理和转换模型，预计2个月完成。2.第二阶段：出行时间和路径分析，基于经典数据挖掘和机器学习算法建立模型，探究公交出行的时间、路径等基本特征和行为模式，预计3个月完成。3.第三阶段：公交出行OD矩阵的推导，采用最小二乘法、引力模型等方法，推算出公交出行OD矩阵，并进行验证和修正，预计4个月完成。4.第四阶段：应用场景分析，结合城市公共交通的现状和未来发展趋势，探索公交出行OD矩阵的具体应用场景，预计3个月完成。四、预期成果和贡献本研究预计获得以下成果和贡献：1.建立基于公交IC卡和GPS数据的公交出行OD矩阵推导方法和模型，具有重要的理论和实际应用价值。2.探索公交出行的基本特征和行为模式，为公共交通系统的优化和调整提供了有力的数据支持。3.具体应用场景的分析和探索为城市公共交通的可持续发展提供了有益的思路和路径，对于城市规划和管理具有一定的借鉴作用。五、参考文献[1]庄卫庭,张旭,黄浩南.基于匿名公交IC卡数据的公交出行OD矩阵imputation方法的应用研究[J].城市交通,2018(02):85-89.[2]沈慧霞,刘璇,王新耿.基于GPS数据的公交出行OD矩阵估算方法[J].上海交通大学学报,2016,50(03):295-299.[3]李卫平,王涛.一种基于随机森林的公交IC卡数据全量化方法[J].交通运输工程学报,2019(04):