基于刷卡数据和GPS数据的公交客流特征分析方法.pdf

"基于刷卡数据和GPS数据的公交客流特征分析方法" 本文主要讲述了一种基于刷卡数据和GPS数据的公交客流特征分析方法，旨在准确并快速分析城市公交客流特征，提供城市公交专项规划编制的基础数据资料。该方法首先总结了公交客流数据处理方法和流程，包括客流时间特征、空间特征和公交运营特征；然后，针对实际可能出现的数据缺失情况和传统方法局限性，设计了考虑出行链和站序约束的数据融合算法，改进上下车站点判断过程。以三明市公交客流数据处理为例，得到具体的公交客流OD分布，计算部分线路断面客流量，并指导公交规划方案调整。 知识点1：公交客流特征分析 公交客流特征分析是指对公交系统中的客流数据进行分析和处理，以获取城市公交客流的时间特征、空间特征和公交运营特征等信息。该分析可以为城市公交专项规划编制提供基础数据资料，指导公交规划方案调整。 知识点2：刷卡数据和GPS数据融合 刷卡数据和GPS数据融合是指将两种数据源结合起来，以获取更加准确和详细的公交客流信息。刷卡数据可以提供公交客流的时间特征信息，而GPS数据可以提供公交客流的空间特征信息，两者结合可以提供更加全面的公交客流信息。 知识点3：数据融合算法 数据融合算法是指将不同的数据源结合起来，以获取更加准确和详细的信息的算法。在公交客流特征分析中，数据融合算法可以用于将刷卡数据和GPS数据结合起来，以获取更加准确和详细的公交客流信息。 知识点4：公交客流OD分布 公交客流OD分布是指公交客流在不同 OD 对之间的分布情况。OD 分布可以反映公交客流的时间特征和空间特征，指导公交规划方案调整。 知识点5：公交规划专项规划 公交规划专项规划是指根据公交客流特征分析结果，制定城市公交发展规划，以提高城市公交系统的效率和服务质量。公交规划专项规划可以根据公交客流OD分布和公交客流时间特征等信息，制定合理的公交发展规划。 知识点6：大数据分析 大数据分析是指对大量数据进行分析和处理，以获取有价值的信息。在公交客流特征分析中，大数据分析可以用于对刷卡数据和GPS数据进行分析和处理，以获取公交客流的时间特征、空间特征和公交运营特征等信息。 知识点7：空间特征 空间特征是指公交客流在不同空间位置上的分布情况。空间特征可以反映公交客流的分布情况，指导公交规划方案调整。 知识点8：时间特征 时间特征是指公交客流在不同时间上的分布情况。时间特征可以反映公交客流的峰值和谷值，指导公交规划方案调整。 知识点9：公交运营特征 公交运营特征是指公交系统的运营情况，包括公交班次、公交线路等信息。公交运营特征可以反映公交系统的服务质量和效率，指导公交规划方案调整。 知识点10：出行链和站序约束 出行链和站序约束是指公交客流在不同站点之间的出行链和站序关系。出行链和站序约束可以反映公交客流的时间特征和空间特征，指导公交规划方案调整。