基于APTS多源数据的公交出行链模型与分析方法研究

Traditional analysis method of public transport travel behaviour has some shortcomings including high cost of data collection, long implementation period and so on. It is difficult to meet the needs of public transport system planning. Widely application of Advanced Public Transportation System(APTS) provides a opportunity for establishing low-cost, dynamic and large sample travel behaviour analysis method of public transit. Critical work of using APTS data to replace traditional public transit travel survey data is to establish public transport trip chain model based on APTS data and it can be used to analyze. Firstly, through research on public transit passengers`s travel patterns,the project put forwards the method of identifying alighting stop. On the basis of study about critical problems of modelling, public transport trip chain model is built based on APTS Multi-source data. Then,data mining theory is systematically applied to trip chain analysis research，framework of public transport travel analysis based on APTS data is established. Finally,empirical research of the method is carried out using large-scale APTS actual data.The research not only enriches travel behaviour analysis theory, but also provides more scientific and efficient decision-making analysis method for planning and management of public transport system.

传统的公交乘客出行行为分析方法具有数据采集成本高、实施周期长等缺点，难以满足公交系统规划的需要。智能公交系统（APTS）的广泛应用，为建立低成本、动态化、大样本量的公交出行行为分析方法提供了新的契机。应用APTS数据取代传统公交出行调查数据的关键是能够应用其建立公交出行链模型并且可以用于分析。本课题首先通过对公交乘客出行模式的研究提出公交乘客下车站点的判断方法。对模型建立的关键问题进行研究，构建基于APTS多源数据的公交出行链模型。应用数据挖掘理论系统研究海量公交出行链数据的分析方法，建立应用APTS多源数据进行公交出行分析的系统框架。最后应用大规模APTS实际数据对分析方法进行实证研究。本项目研究成果既丰富了出行行为分析理论，又能为公交系统规划和管理提供更加科学、有效的决策分析方法。

传统的公交出行信息是通过大规模居民出行调查来获得，一般5-10年才进行1次，并需要耗费巨大的人力和物力。决策信息的滞后造成公交线网布局和公交运营计划难以根据出行需求的变化进行动态调整，这一矛盾在当前中国快速城市化和机动化的背景下更为突显。智能公交系统（APTS）的广泛应用，为建立低成本、动态化、大样本量的公交出行行为分析方法提供了新的契机。本项目对智能公交系统的原始数据进行采集，对数据预处理方法进行研究，应用数据仓库技术建立APTS数据分析平台。在对公交出行行为模式分析的基础上，提出基于通勤模式和出行模式两种下车站点判断方法，给出相应的算法步骤，并通过大规模实际数据对算法进行了实验和精度分析。提出了公交出行链的概念，在对公交IC卡乘客的上车站点、换乘行为和下车站点进行判断的基础上，采用时空路径的表达方法建立了公交出行链模型，并讨论了公交出行链模型建立存在的问题。最后从宏观和微观两个层面对公交出行链数据进行了分析和挖掘。本项目研究成果既丰富了出行行为分析理论，又能够为大、中城市公交系统的规划与管理工作提供科学的决策依据，具有重要的理论意义和应用价值。本项目的研究成果能够广泛应用于大、中城市的交通规划机构和公交运营企业，具有良好的推广前景。