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        基于杭州快速公交B1站點上下車人數(shù)的OD矩陣反推方法研究

        2014-04-29 00:00:00錢超裘哲勇
        科技創(chuàng)新與應用 2014年2期

        摘 要:現(xiàn)今,對于居民出行行為分析在城市交通規(guī)劃變得越來越重要,并成為城市進行交通道路建設、公交安排的一項重要參考。通過調查杭州快速公交B1站點上下車人數(shù),綜合考慮用地性質和乘客出行站數(shù)的概率分布特點來反推OD矩陣,事實證明,這種計算方法可以提高運算的精度。

        關鍵詞:上下車人數(shù);用地性質;泊松分布

        引言

        城市公交網(wǎng)絡的科學規(guī)劃是提高居民公交出行的快捷性,提升公共交通競爭力和吸引力的關鍵,而公共交通需求預測是公共網(wǎng)絡規(guī)劃的基礎和前提[1]。目前城市的交通擁堵現(xiàn)象比較嚴重,公交出行萎縮,根據(jù)世界銀行統(tǒng)計報告,中國大部分城市的公交分擔率在6~20%,而國外大城市為40~80%。其中最主要原因是我國現(xiàn)階段公交系統(tǒng)不完善,多數(shù)人不愿意乘坐。

        如何改善公交系統(tǒng)與居民出行不協(xié)調現(xiàn)狀是亟待解決的問題。試圖探討利用調查的單條線路公交站點上下車人數(shù)來反推OD矩陣,為公交規(guī)劃部門進行公交線網(wǎng)規(guī)劃和運營車輛配置等提供定量的參考依據(jù)和理論支持。傳統(tǒng)的調查獲取OD矩陣是通過在乘客上車時發(fā)放調查卡片,然后在下車的時候再收回卡片, 不同的站點采用不同的標記,調查結束后再對數(shù)據(jù)進行整理。此方法耗費人力、物力和財力,在實際操作過程中也是困難頗多[2]。

        1 杭州快速公交B1的調查分析

        公交出行屬于中長距離的出行[3],對于出行距離過長或過短的居民較少采用這種交通方式。居民選擇乘坐公交出行時,其出行站數(shù)一方面受到出行距離的影響,另一方面受站點周圍用地性質的影響。出行站數(shù)主要集中在某個范圍,當乘坐到一定站數(shù)時,其在該站下車的概率最大;而相對于上車站點的距離過長或過短時,其下車的概率相對較小。以杭州市B1為例,武林廣場為市中心,該站的吸引力比較大;閘弄口新村是多數(shù)乘客選擇的換乘點,下車人數(shù)也比較多。筆者在平峰期對杭州市B1公交車線路進行跟車調查,共得到9輛車的上下車調查結果,對數(shù)據(jù)進行處理,結果如表1,圖1所示為乘坐站數(shù)統(tǒng)計圖。

        從出行站數(shù)統(tǒng)計圖和趨勢圖可以看出,公交乘客出行站數(shù)近似服從泊松分布,通過Kolmogorov-Smirnov檢驗(克爾莫哥洛夫-斯摩洛夫),亦稱擬合優(yōu)度檢驗法,直接對原始數(shù)據(jù)的觀察值進行檢驗,數(shù)據(jù)利用比較完整且適合大數(shù)據(jù)樣本。上述調查數(shù)據(jù)在alpha=0.05下服從泊松分布,利用函數(shù)poissfit(x,alpha)估算出模擬泊松過程的強度?姿=13.7222。

        設隨機變量X代表乘坐站數(shù),所有可能取值為1,2,...m-1,m表示該線路的總站數(shù),對泊松分布標準式進行歸一化處理[4],則:

        (1)

        2 綜合考慮用地性質與泊松分布的OD分布反推方法探究

        單向行駛的公交車客流OD矩陣應該如(2)所示,為上三角形矩陣,其流量是平衡的,上車人數(shù)與下車人數(shù)相等。設 aij為在第i站上車,第j站下車的人數(shù),記為:

        (2)

        用N(i),i=1,2,...,m-1表示在第i站上車的人數(shù);M(i),i=2,3,...,m表示在第i站下車的人數(shù),各站點上車人數(shù)N(i)與下車人數(shù)M(i)通過調查得到的。依據(jù)概率模型,第m站的上車人數(shù)為0,第m-1站上車的乘客只有可能在第m站下車,所以a(m-1)m=N(m-1),同理,第s站上車的乘客只有可能在第h(s

        (3)

        客流OD矩陣采用倒推的方法,依次計算第m-1,m-2,…,1站,定義(s,h)用地性質概率為第s+1,s+2,…,m站減去推導的a(m-1)m,a(m-2)(m-1),a(m-2)m,…,a(s+1)(s+2),…,a(s+1)m后,第h站的下車人數(shù)除以第s+1,...,m站下車人數(shù)之和。每倒推完一個站點后,數(shù)據(jù)更新一次,即:

        其中 。

        例如對于第m-2站:

        (4)

        根據(jù)站點之間轉移概率,計算OD矩陣:

        ash=N(s)*P(s,h) (5)

        3 實例分析

        下面以杭州市B1快速公交(黃龍公交車-下車高教東區(qū))為例,該公交沿途共有19個站點,主要站點包括武林廣場北、閘弄口、學源街等,站點之間有著明顯的用地性質差異。某時段調查的公交車上下客人數(shù)如表2,并采用本文給出的算法進行人流OD計算,計算結果如表3所示。

        將推算得到的OD矩陣和調查所得OD矩陣進行比較,采用的指標主要包括對OD矩陣整體平均誤差檢驗與每個站點準確性的檢驗。

        矩陣分布平均差:

        (6)

        對于第i站點客流分布誤差:

        (7)

        可以看出,無論是OD矩陣整體還是單個站點檢驗,其誤差都是比較小的。當我們將只考慮P站點用地性質和乘坐站數(shù)服從泊松分布時,其誤差都是有所增大的。

        4 結束語

        本文利用杭州快速公交B1具體的調查數(shù)據(jù)分析了乘客公交出行的特征,發(fā)現(xiàn)公交乘客乘行站數(shù)一定置信水平下服從泊松分布,乘坐?姿站下車概率最大。綜合考慮乘客下車行為受站點用地性質和乘坐站數(shù)概率分布的影響,建立對應的概率論模型,避免了只考慮單方面因素的弊端。我們將采集到的數(shù)據(jù)進行推算,同時,也將P站點用地性質和乘坐站數(shù)服從泊松分布兩因素分別取出后進行單個因素計算,發(fā)現(xiàn)綜合考慮能夠提高OD矩陣的精度,且方法結構簡單,便于實現(xiàn)。

        公交客流OD反推技術具有實用性的特點,對改進現(xiàn)實的居民公交調查方法有一定的促進價值。也為城市公交規(guī)劃和城市公交運營制度提供基礎性數(shù)據(jù),提高城市公交服務水平,使之快速方便為眾多居民服務。

        參考文獻

        [1]蘆方強,陳學武,胡曉健基于公交OD數(shù)據(jù)的居民公交出行特征研究[J].交通運輸工程與信息學報,2010(6).

        [2]武榮楨,羅京.基于公交站點上下客人數(shù)反推OD矩陣的概率論模型研究[J].交通標準化,2009(5).

        [3]劉翠,陳洪仁.公交線路客流OD矩陣推算方法研究[J].城市交通,2007(7).

        [4]竇慧麗,劉好德,楊曉光.基于站點上下客人數(shù)的公交客流OD反推方法研究[D].交通與計算機,2007(4).

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