基于公交ic卡數(shù)據(jù)的公交客流統(tǒng)計(jì)方法

基于公交ic卡數(shù)據(jù)的公交客流統(tǒng)計(jì)方法

0基于數(shù)據(jù)的公交出行數(shù)據(jù)分析及時(shí)、準(zhǔn)確、全面地掌握居民公交車交通信息，是科學(xué)合理公交規(guī)劃和管理的前提和保證。因此，有必要研究有效的公交旅行方法來分析公交車旅行。公交IC卡在中國廣泛使用,在為居民提供方便的同時(shí)也為管理者進(jìn)行公交客流信息分析提供了一種新途徑?；诠籌C卡數(shù)據(jù)的居民公交客流統(tǒng)計(jì)方法是以城市公交IC卡數(shù)據(jù)現(xiàn)狀為基礎(chǔ),結(jié)合GPS數(shù)據(jù)及其他基礎(chǔ)信息,利用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析,獲得居民公交出行客流信息的方法。該方法不僅投入少,而且由于IC卡數(shù)據(jù)信息量大、信息全面,并且記錄是連續(xù)的,因此,利用該方法得到的公交客流信息更為準(zhǔn)確、可靠。學(xué)者們就IC卡數(shù)據(jù)分析開展了大量研究。戴霄等提出了基于單條線路的IC卡數(shù)據(jù)分析方法及基于公交IC卡的公交數(shù)據(jù)分析方法;趙暉等利用聚類分析原理對刷卡時(shí)間進(jìn)行分類匹配來推斷乘客上車站點(diǎn);師富民以IC卡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過分析居民公交出行特征,建立了兩站點(diǎn)模式對下車站點(diǎn)進(jìn)行推算,構(gòu)造居民公交出行OD矩陣;戴霄采用基于站點(diǎn)吸引權(quán)的方法對公交下車站點(diǎn)進(jìn)行判斷,盡管該方法不能準(zhǔn)確掌握單個(gè)乘客的出行路徑,但由于其計(jì)算模型約束條件少,易于實(shí)現(xiàn),結(jié)果較為準(zhǔn)確,因此是目前幾種下車站點(diǎn)推斷方法中應(yīng)用最廣泛的。Cui基于公交ADC數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了OD的推導(dǎo);章威等以居民IC卡刷卡記錄信息和車輛GPS定位數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對公交OD進(jìn)行推算。在各國利用IC卡數(shù)據(jù)進(jìn)行公交出行分析的方法中,利用上述方法進(jìn)行客流分析,雖然所得結(jié)果準(zhǔn)確,但其中一些方法約束條件較多、方法復(fù)雜,使分析速度較慢,而且不利于利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。本文中以哈爾濱市現(xiàn)有公交IC卡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),綜合利用GPS數(shù)據(jù)及站點(diǎn)信息,對居民公交客流統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行研究,提出更符合實(shí)際的換乘參數(shù)確定方法,并通過算例驗(yàn)證該方法的實(shí)用性和有效性。1居民出行路徑居民乘坐公交車出行是從第1次刷卡站點(diǎn)即出行起點(diǎn)開始,其間可能經(jīng)歷換乘,有效的第2次刷卡站點(diǎn)即為換乘站點(diǎn),最后到達(dá)目的地即最后的下車站點(diǎn),這個(gè)過程稱為1次公交出行,如圖1所示。需要指出的是,居民到達(dá)換乘站點(diǎn)的出行只能稱為乘坐了1次公交車。如圖1所示,居民由第1站刷卡上車,在第K站下車,完成第1次乘坐公交車的過程,再由第K+1站換乘第2條線路,最后到達(dá)出行終點(diǎn)第K+2站。虛線部分表示換乘過程,居民1次出行可能經(jīng)過若干次換乘也可不換乘。居民選擇出行路徑一般以出行時(shí)間最短為目標(biāo),因此居民更傾向于選擇直達(dá)或者換乘次數(shù)最少的路線,通常只換乘1次。提取居民一天刷卡記錄,根據(jù)居民一天刷卡次數(shù),可以判斷居民出行情況如下:當(dāng)刷卡次數(shù)為1次時(shí),說明居民只進(jìn)行了1次公交出行,如圖1,居民由第1站刷卡上車,第K站即為其出行終點(diǎn)。當(dāng)刷卡次數(shù)為2次或者超過2次時(shí),需進(jìn)行換乘判斷,來確定居民公交出行終點(diǎn)。如圖1中,居民可能是在第K與K+1站經(jīng)過換乘最后達(dá)到出行終點(diǎn)第K+2站;另外一種可能就是居民2次乘坐公交車是分開的2次公交出行,非換乘出行。由此可見,利用公交IC卡數(shù)據(jù)進(jìn)行居民出行分析的核心就是進(jìn)行上下車站點(diǎn)及換乘判斷,這也是進(jìn)一步開展公交客流統(tǒng)計(jì)分析的前提和基礎(chǔ)。2無設(shè)置刷卡方式由于中國大多數(shù)城市公交出行采用只在上車時(shí)刻刷卡的形式,并且刷卡記錄只包含刷卡時(shí)刻,而無站點(diǎn)信息,所以需要對居民上車站點(diǎn)進(jìn)行判斷。2.1基于gps的乘客乘車流程上車站點(diǎn)判斷采用的是基于公交IC卡數(shù)據(jù)與車輛GPS信息的時(shí)刻匹配分析法。公交車上安裝的GPS設(shè)備可以準(zhǔn)確記錄線路號、到站時(shí)間、離站時(shí)間、上下行、站點(diǎn)編號等信息,假設(shè)公交車輛上安裝的POS機(jī)和GPS設(shè)備時(shí)鐘時(shí)間一致,則居民乘坐公交車刷卡時(shí)間一定介于車輛到站與離站時(shí)刻之間,因此,可以通過將公交IC卡數(shù)據(jù)中記錄的刷卡時(shí)間匹配至車輛到、離站時(shí)刻區(qū)間中,最終確定居民上車站點(diǎn)。具體步驟如下:(1)將單個(gè)乘客刷卡記錄匹配到各線路。(2)將1條線路上每臺車上的刷卡記錄按時(shí)間先后順序排列。(3)查詢車輛運(yùn)行時(shí)間,包括到站及離站時(shí)間。(4)乘客刷卡時(shí)間一定是在停車時(shí)間范圍內(nèi),乘客刷卡時(shí)間介于車輛到站與離站時(shí)刻之間的,即判斷乘客在該站上車。2.2公交基礎(chǔ)信息的建立利用公交IC卡數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,需要利用到的原始數(shù)據(jù)及相互關(guān)系如圖2所示。需要用到的原始數(shù)據(jù)主要有:公交IC卡信息(其中車載POS機(jī)具號是安裝在每輛公交車上的車載收費(fèi)機(jī)的編號,對應(yīng)不同的線路和車輛)、車載GPS信息、公交基礎(chǔ)信息(包括線路站點(diǎn)信息及調(diào)度信息,這類信息均取自“公交信息化綜合管理系統(tǒng)”)。如圖2所示,通過各表中各字段的相互對應(yīng)關(guān)系,最終建立起公交IC卡信息表中交易時(shí)間與車輛GPS信息表中到、離站時(shí)刻之間的關(guān)系。當(dāng)交易日期與到站日期相同時(shí),若交易時(shí)間介于到站時(shí)刻與離站時(shí)刻之間,即判定乘客由此站上車。根據(jù)上述思路,利用計(jì)算機(jī)編程,輸出判斷結(jié)果如表1所示。3民公交出行列車概況由于哈爾濱市居民公交出行只在上車時(shí)刻刷卡,因而無法得到準(zhǔn)確的下車刷卡時(shí)刻及刷卡站點(diǎn),因此需要對居民出行下車站點(diǎn)進(jìn)行推算。居民公交出行下車站點(diǎn)的判斷采用的是基于站點(diǎn)吸引的下車站點(diǎn)推斷方法。該方法的核心思想是通過統(tǒng)計(jì)站點(diǎn)上車人數(shù)來計(jì)算站點(diǎn)間下車概率,從而確定各站下車人數(shù);若一天中具有2次不相關(guān)的公交出行,則第2次刷卡上車站點(diǎn)可視為第1次公交出行的下車站點(diǎn)。盡管該方法不能準(zhǔn)確掌握單個(gè)乘客的出行路徑,但由于計(jì)算模型約束條件少,易于實(shí)現(xiàn),結(jié)果較為準(zhǔn)確,因此是目前幾種下車站點(diǎn)推斷方法中應(yīng)用最廣泛的。3.1有m個(gè)?？空镜哪Ｐ驮O(shè)Pij表示某乘客在公交站點(diǎn)i上車,在公交站點(diǎn)j下車的概率。若有m個(gè)?？空?包括始末站),則可以建立如下概率矩陣式中:n=m-1。下車人數(shù)計(jì)算式為式中:Di為公交站點(diǎn)i的下車人數(shù);Sk為公交站點(diǎn)k的上車人數(shù)。3.2下降概率的確定根據(jù)以往的公交客流分析結(jié)果,居民出行距離及下車站點(diǎn)附近土地利用性質(zhì)是影響下車站點(diǎn)概率的決定性因素。(1)乘客出行距離計(jì)算居民在5~10km范圍更愿意選擇公交出行方式,最能反映居民公交出行距離的指標(biāo)就是途經(jīng)站點(diǎn)數(shù)量。通常當(dāng)途經(jīng)站點(diǎn)數(shù)量達(dá)到某一范圍內(nèi)時(shí),下車乘客最多,即下車概率最大,站點(diǎn)數(shù)較多或較少時(shí),下車概率較小,由此可知,下車概率隨途經(jīng)站點(diǎn)數(shù)量服從泊松分布。因此只考慮途經(jīng)站點(diǎn)數(shù)量1個(gè)因素時(shí),得到下車概率為式中:Fij為只考慮途經(jīng)站點(diǎn)數(shù)量時(shí),公交站點(diǎn)i上車乘客在公交站點(diǎn)j下車的概率;λ為平均途經(jīng)站點(diǎn)數(shù)量。居民公交出行距離一般在5~10km,結(jié)合哈爾濱市居民實(shí)際出行情況,定義平均公交出行途經(jīng)站點(diǎn)數(shù)量為9。當(dāng)公交站點(diǎn)i以后的站點(diǎn)數(shù)量小于9時(shí),λ=m-i。(2)樞紐周邊網(wǎng)點(diǎn)的吸引強(qiáng)度居民公交出行另一個(gè)決定因素就是土地利用性質(zhì)。如附近有商場、娛樂場所的站點(diǎn)吸引力更大,特別是在交通樞紐附近的站點(diǎn),上、下車人數(shù)最多。由于居民公交出行具有往返性,因此站點(diǎn)的發(fā)生和吸引總量基本保持在均衡狀態(tài),即上車人數(shù)越多的站點(diǎn)下車人數(shù)相對也較多。利用前面上車站點(diǎn)判斷中統(tǒng)計(jì)出各站點(diǎn)的上車人數(shù)總量來計(jì)算各站點(diǎn)的吸引強(qiáng)度,計(jì)算公式為式中:Wi為公交線路公交站點(diǎn)i的吸引權(quán);為線路單向上車總?cè)藬?shù)。(3)計(jì)算下一步的概率由于下車概率與出行距離及下車站點(diǎn)附近土地利用性質(zhì)相關(guān),因此可得在公交站點(diǎn)i上車,在公交站點(diǎn)j下車的概率計(jì)算式為3.3計(jì)算機(jī)完成后根據(jù)判斷思路,利用計(jì)算機(jī)編程,具體過程如下:(1)網(wǎng)點(diǎn)公車人數(shù)統(tǒng)計(jì)基于站點(diǎn)吸引的下車人數(shù)推算方法核心就是利用站點(diǎn)上車人數(shù)及站點(diǎn)下車概率來推算站點(diǎn)下車人數(shù),因此第1步就是對站點(diǎn)上車人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),進(jìn)而建立“上、下車人數(shù)統(tǒng)計(jì)表”來統(tǒng)計(jì)站點(diǎn)上、下車人數(shù),表中包含線路號、站點(diǎn)編號、站點(diǎn)名稱、上車人數(shù)、下車人數(shù)、上下行等字段。(2)線路行車人數(shù)統(tǒng)計(jì)①創(chuàng)建各站點(diǎn)吸引權(quán)Wi計(jì)算表,并將站點(diǎn)信息和各站點(diǎn)上車人數(shù)導(dǎo)入表中;②匯總各線路上車人數(shù)總和,并對上車人數(shù)大于0的線路單獨(dú)建立“線路上車人數(shù)匯總表”;③計(jì)算每個(gè)站點(diǎn)的平均公交出行途經(jīng)站點(diǎn)數(shù)量;④計(jì)算各線路每個(gè)站點(diǎn)的吸引權(quán);⑤建立下車概率Pij計(jì)算表,根據(jù)式(4)計(jì)算Pij。(3)計(jì)算下一趨勢的數(shù)量通過更新上車人數(shù),結(jié)合下車概率計(jì)算,獲得下車人數(shù)。最后輸出結(jié)果,部分站點(diǎn)下車人數(shù)推算結(jié)果如表2所示。3.4調(diào)查單位的乘客選用2種方式對所建立的下車人數(shù)推算方法進(jìn)行驗(yàn)證:①采取隨車調(diào)查方法,即在統(tǒng)計(jì)日,在調(diào)查線路每輛公交車的下車門位置分別安排1名調(diào)查員進(jìn)行站點(diǎn)下車人數(shù)統(tǒng)計(jì)和記錄,一天調(diào)查結(jié)束后進(jìn)行匯總計(jì)算,所得結(jié)果與計(jì)算機(jī)程序計(jì)算結(jié)果誤差在5%以內(nèi);②利用計(jì)算機(jī)編程,檢驗(yàn)站點(diǎn)上、下車人數(shù)是否大致保持在均衡狀態(tài)。4居民出行路徑確定居民完成1次公交出行過程中除第1次刷卡站點(diǎn)外的其他刷卡站點(diǎn)即為換乘站點(diǎn)。根據(jù)圖1可知,當(dāng)居民一天刷卡2次或超過2次時(shí),就需要進(jìn)行換乘判斷,來確定居民出行路徑。居民公交出行換乘判斷主要通過分析單個(gè)乘客相鄰2次刷卡間隔與換乘閾值之間的關(guān)系來確定。但時(shí)間不是確定居民是否換乘的唯一指標(biāo),還應(yīng)綜合考慮站點(diǎn)距離、出行方向、乘坐線路等因素,以確定居民最終出行路徑。4.1次出行事件基于公交IC卡數(shù)據(jù)的換乘識別過程如下:(1)將單個(gè)乘客刷卡記錄按刷卡時(shí)間依次排序。(2)逐一計(jì)算相鄰2次刷卡記錄之間的時(shí)間間隔ΔT。(3)判斷刷卡時(shí)間間隔ΔT與換乘閾值Th之間的關(guān)系:①當(dāng)ΔT小于車輛站點(diǎn)停靠時(shí)間時(shí),查看2次刷卡線路,若為同一線路且POS機(jī)具號相同,則判為代人刷卡,合為1條記錄。②當(dāng)ΔT大于車輛站點(diǎn)?？繒r(shí)間且小于換乘閾值Th時(shí),出行分為以下幾種情況:(a)換乘。(b)辦事結(jié)束,進(jìn)行下一次出行。因?yàn)闊o法確定乘客出行目的,觀察2次出行方向,若不為返程,則將此類出行歸為換乘處理。(c)中途有事折返,這種情況中2次出行定為往返程,且會(huì)有第3次出行,因此舍棄前2次出行,由第3次出行記錄開始判斷。③當(dāng)ΔT大于換乘閾值Th時(shí),即為2次出行。(4)重復(fù)步驟(2),(3),在處理上一條記錄時(shí),參照下一條記錄,直到完成對該卡一天內(nèi)所有乘車記錄的判斷。4.2出行時(shí)間特征進(jìn)行換乘判斷的核心是換乘閾值Th的確定,它決定著判斷是否準(zhǔn)確合理?，F(xiàn)定義換乘閾值為Th,出行時(shí)間特征如圖3所示。圖3中:Tc1為第1次乘車時(shí)間,Tc2為第2次乘車時(shí)間,Tw為換乘等待時(shí)間(包括步行至站點(diǎn)時(shí)間Tok以及站點(diǎn)等待時(shí)間Tos)?？傻脫Q乘閾值Th計(jì)算式為(1)乘客乘車時(shí)間根據(jù)哈爾濱市公共交通發(fā)展規(guī)劃及調(diào)查統(tǒng)計(jì)實(shí)際情況可知:哈爾濱市居民乘坐公交車出行,平均車上時(shí)間為31min,因此取第1次乘車時(shí)間為31min。(2)步行至換乘站的時(shí)間①站點(diǎn)等待時(shí)間Tos。根據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)哈爾濱市實(shí)際情況,考慮哈爾濱市冬季冰雪天氣對出行情況的影響,得到哈爾濱市冬夏兩季平均行車間隔為:夏季平峰時(shí)刻為9min,高峰時(shí)刻為7min;冬季平峰時(shí)刻為13min,高峰時(shí)刻為11min;因此假設(shè)乘客到達(dá)換乘站時(shí)恰巧前一輛公交車開走,則最長站點(diǎn)等待時(shí)間Tos按行車間隔取值。②步行時(shí)間Tok。居民換乘可分為同站換乘和異站換乘。根據(jù)規(guī)范要求,若為同站,換乘距離不大于50m,哈爾濱實(shí)際情況為不大于30m,此時(shí)取Tok=0;若為異站,根據(jù)規(guī)范和哈爾濱市實(shí)際情況,公交換乘兩站距離不超過100m。一般乘客正常行走的速度為4~5km·h-1,因此,可以得到乘客步行至換乘站的時(shí)間在1.2~1.5min之間?？紤]哈爾濱冬季冰雪天氣,居民出行緩慢,Tok值夏季取為1.2min,冬季為1.5min。(3)夏季低時(shí)距th32.5min,a依據(jù)式(5)可得:夏季平峰時(shí)刻Th≤41.2min,高峰時(shí)刻Th≤39.2min;冬季平峰時(shí)刻Th≤45.5min,高峰時(shí)刻Th≤43.5min。綜合考慮后,對于Th取值:夏季平峰時(shí)刻為41.2min,高峰時(shí)刻為39.2min;冬季平峰時(shí)刻為45.5min,高峰時(shí)刻為43.5min。綜上所述,即若刷卡時(shí)間間隔大于車輛站點(diǎn)?？繒r(shí)間且小于換乘閾值,且下車站點(diǎn)與第2次刷卡站點(diǎn)距離小于100m,且第2次出行方向不為第1次出行的回程方向,即判為乘客換乘。4.3數(shù)據(jù)分析過程(1)將哈爾濱市居民一天刷卡數(shù)據(jù)按IC卡卡號分組,并統(tǒng)計(jì)每位乘客刷卡次數(shù)。(2)分別對每位乘客刷卡信息提取有效字段(表3),按照前文換乘分析方法逐一進(jìn)行換乘分析。分析過程如下:如表3中第1條與第2條數(shù)據(jù),刷卡時(shí)間間隔為6s(小于設(shè)定的最大刷卡間隔30s),并且線路號、站點(diǎn)編號、POS機(jī)具號均相同,即判斷其為代人刷卡,將其合并為1條記錄;而第6條與第7條數(shù)據(jù)屬于夏季平峰時(shí)刻,其中刷卡時(shí)間間隔為30s<73s<41.2min,并且在不同線路上,因此判斷其為換乘。參照上車站點(diǎn)判斷方式即可確定其換乘站點(diǎn),并可統(tǒng)計(jì)有換乘出行的次數(shù),如表4所示,為后期進(jìn)行客流指標(biāo)統(tǒng)計(jì)提供依據(jù)。5基于gps的出行路徑判斷(1)以哈爾濱市公交IC卡數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),提