黃天印 徐文潔 陸林華 趙時(shí)旻

(1.上海申通地鐵集團(tuán)有限公司,201103,上海; 2.上海久譽(yù)軟件系統(tǒng)有限公司,200233,上?！蔚谝蛔髡?高級(jí)工程師)

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基于移動(dòng)實(shí)時(shí)位置信令數(shù)據(jù)的軌道交通換乘行為分析

黃天印1徐文潔1陸林華2趙時(shí)旻1

(1.上海申通地鐵集團(tuán)有限公司,201103,上海; 2.上海久譽(yù)軟件系統(tǒng)有限公司,200233,上?！蔚谝蛔髡?高級(jí)工程師)

介紹了上海軌道交通清分規(guī)則。在現(xiàn)有上海軌道交通K條最短路徑的清分算法基礎(chǔ)上,融合移動(dòng)實(shí)時(shí)位置信令(OIDD)數(shù)據(jù),對(duì)換乘行為中的主要換乘路徑選擇比例進(jìn)行精細(xì)化設(shè)置,并對(duì)次要換乘路徑的換乘比例算法作出補(bǔ)充。通過(guò)對(duì)乘客行為的分析和應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了對(duì)現(xiàn)有上海軌道交通清分規(guī)則中換乘路徑比例的精細(xì)化計(jì)算。

軌道交通; 移動(dòng)實(shí)時(shí)位置信令數(shù)據(jù);K條最短路徑; 清分算法

First-author′s address Shanghai Shentong Metro Group Co., Ltd.,201103,Shanghai,China

2016年,上海城市軌道交通路網(wǎng)總長(zhǎng)度達(dá)617 km,包括14條線(xiàn)路和366座車(chē)站。其中,換乘車(chē)站有51座。隨著上海城市軌道交通出行路線(xiàn)選擇的多樣化,客流出行模式從先前的同線(xiàn)出行或一次換乘出行轉(zhuǎn)變?yōu)橥€(xiàn)出行、一次換乘為主、多次換乘為輔的混合模式。這種模式的轉(zhuǎn)變使軌道交通運(yùn)營(yíng)方對(duì)軌道交通換乘客流及票價(jià)清分的精細(xì)程度提出了更高要求。

1 上海軌道交通票務(wù)清分規(guī)則

上海軌道交通票務(wù)的清分模型主要依據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建立、路網(wǎng)路徑選擇和路徑比例分配等3部分內(nèi)容?；A(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括線(xiàn)路與車(chē)站名、站間距、區(qū)域表、換乘站設(shè)定、換乘步行時(shí)間、列車(chē)平均行駛速度、收益方及比例、擁擠系數(shù)等[1]。路網(wǎng)路徑選擇采用基于Dijkstra算法的K條最短路徑法(KSP)。首先,通過(guò)Dijkstra算法計(jì)算K條路徑;然后,結(jié)合“換乘權(quán)”優(yōu)化處理,剔除大于最小路徑(計(jì)算權(quán))1.5倍的路徑,從而得到每對(duì)OD記錄(起終點(diǎn)間的出行量)最多K條路徑(包含換乘次數(shù)、總權(quán)重、實(shí)權(quán)、虛權(quán)、計(jì)算權(quán))。通過(guò)使用“正態(tài)分布方式”可得到各路徑比例[2-3]。

現(xiàn)有的上海軌道交通的清分模型是基于經(jīng)驗(yàn)權(quán)重值計(jì)算的概率分布模型,其在換乘路徑比例(即選擇某換乘路徑的客流量占總換乘客流量的比例)的精細(xì)化程度上有進(jìn)一步提升的空間。

本文所使用的數(shù)據(jù)資源覆蓋時(shí)間范圍從2015年4月1日至2015年4月30日,包括近27萬(wàn)條電信OIDD (移動(dòng)實(shí)時(shí)位置信令)數(shù)據(jù),近4億條檢售票系統(tǒng)交易數(shù)據(jù),以及近340萬(wàn)條ATS (列車(chē)自動(dòng)監(jiān)視)系統(tǒng)數(shù)據(jù)及軌道交通運(yùn)營(yíng)計(jì)劃圖數(shù)據(jù)。

2 乘客出行路徑選擇的相關(guān)研究

理解乘客出行的路徑選擇行為是一個(gè)重要的研究方向[5-8],其研究成果可應(yīng)用于許多場(chǎng)景。

交通領(lǐng)域中很早就有人對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了研究。典型的研究模型為UE (單位經(jīng)濟(jì))模型[9]和MPS (物質(zhì)產(chǎn)品平衡表體系)模型[10]。然而,許多已有工作多是基于經(jīng)驗(yàn)的模型假設(shè),缺乏數(shù)據(jù)支持[11-12]。隨著智能交通卡廣泛使用而生成的大量數(shù)據(jù)有助于進(jìn)一步解決這一問(wèn)題。在城市軌道交通中,智能交通卡數(shù)據(jù)不同于GPS (全球定位系統(tǒng)),某個(gè)OD (起訖)對(duì)間的乘客換乘選擇是沒(méi)有被記錄的,所以不能直接從數(shù)據(jù)中得到的結(jié)果。

文獻(xiàn)[13]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ妥鳛橄闰?yàn)知識(shí),提出了一種基于貝葉斯推理的框架來(lái)解決路徑選擇這一問(wèn)題。文獻(xiàn)[14]利用遺傳算法對(duì)路徑選擇問(wèn)題進(jìn)行了優(yōu)化處理。這類(lèi)方法結(jié)合了歷史數(shù)據(jù),其模型精度較基于經(jīng)驗(yàn)的模型有較大提升。但是,不可避免的,這些方法均以經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ妥鳛橄闰?yàn)知識(shí),故在一定程度上仍會(huì)受到經(jīng)驗(yàn)的影響。

文獻(xiàn)[15]在預(yù)先知道特定OD對(duì)候選路徑的情況下,通過(guò)K-means聚類(lèi)方法,統(tǒng)計(jì)不同路徑上的乘客數(shù)量,從而得到乘客路徑選擇的結(jié)果。文獻(xiàn)[16]將乘客的刷卡數(shù)據(jù)與城市軌道交通的營(yíng)運(yùn)時(shí)刻表相結(jié)合,從而識(shí)別乘客的換乘行為。這類(lèi)方法避免了先驗(yàn)知識(shí)的影響,但處理數(shù)據(jù)稀疏的OD對(duì)時(shí),其模型的準(zhǔn)確度會(huì)受到影響。

大量的OIDD數(shù)據(jù)可為城市軌道交通乘客匹配精確的位置信息,為實(shí)現(xiàn)乘客換乘行為的識(shí)別提供了支持。

3 OIDD數(shù)據(jù)與軌道交通換乘行為的匹配

3.1 OIDD數(shù)據(jù)

OIDD數(shù)據(jù)涵蓋了用戶(hù)手機(jī)聯(lián)絡(luò)基站的時(shí)間、基站號(hào)、聯(lián)扇區(qū)號(hào)、開(kāi)關(guān)機(jī)信息等。在有通信行為時(shí),手機(jī)還可通過(guò)心跳方式定期與基站聯(lián)絡(luò),產(chǎn)生OIDD數(shù)據(jù)。也就是說(shuō),即使用戶(hù)沒(méi)有任何通信行為,只要開(kāi)機(jī),就可定期獲得用戶(hù)的大致位置。

使用OIDD數(shù)據(jù),可在一定的時(shí)間周期內(nèi)估測(cè)任意區(qū)域內(nèi)的人數(shù),可估測(cè)任意區(qū)域或路線(xiàn)上的人流車(chē)流,可用于分析大型活動(dòng)期間人流的來(lái)源、去向及公交換乘鏈等信息,可根據(jù)電話(huà)歸屬地和用戶(hù)注冊(cè)信息來(lái)分辨本地用戶(hù)或外地游客。

3.2 OIDD數(shù)據(jù)的設(shè)備定位方法

目前,根據(jù)OIDD數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備定位主要采用COO(cell of origin)方法,即通過(guò)單個(gè)基站ID(cell ID)定位。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單,速度極快。但定位精度與基站的覆蓋半徑R有關(guān)(如圖1所示)。監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)基站分為宏站、街道站和微站。利用COO方法進(jìn)行定位時(shí),如數(shù)據(jù)來(lái)自宏站,則誤差相對(duì)較大;如來(lái)自街道站和微站,則精度相對(duì)較高。

通過(guò)優(yōu)化COO方法可進(jìn)一步提高了OIDD數(shù)據(jù)定位精度。優(yōu)化方法主要利用了信號(hào)跳變,并基于以下三個(gè)假設(shè)條件:①信號(hào)跳變由目標(biāo)的移動(dòng)引起,而非干擾;②任何基站的覆蓋范圍及信號(hào)發(fā)射強(qiáng)度相同,且不受建筑物和天氣因素的影響;③周邊建筑物、電網(wǎng)及電力電子設(shè)備等對(duì)電磁波無(wú)干擾。

優(yōu)化后,OIDD定位時(shí),設(shè)某人的周?chē)衚個(gè)基站,且基站的坐標(biāo)集為 {P1(x1,y1),P2(x2,y2),…,Pk(xk,yk)}。其中,Pi代表第i個(gè)基站,(xi,yi)表示第i個(gè)基站的經(jīng)緯度坐標(biāo)。在某一段時(shí)間內(nèi),此人的手機(jī)信號(hào)在這k個(gè)基站間來(lái)回跳變。由優(yōu)化方法的假設(shè)可得,當(dāng)信號(hào)在2個(gè)基站間跳變時(shí),人所在位置在平面上的分布必為對(duì)稱(chēng)分布,且位置的期望必為兩基站連線(xiàn)的中心,從而實(shí)現(xiàn)定位(如圖2所示)。

圖1 COO定位方法

圖2 當(dāng)信號(hào)在2個(gè)基站間跳變時(shí)的定位

3.3 基于OIDD的乘客OD數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

在OIDD數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,可進(jìn)一步分析統(tǒng)計(jì)乘客換乘出行OD數(shù)據(jù)。具體的計(jì)算方法及步驟如下。

步驟1:從OIDD數(shù)據(jù)中抽取在城市軌道交通起始車(chē)站及其周?chē)霈F(xiàn)的數(shù)據(jù)集{O1,O2,…,Oi}。

步驟2:按步驟1的方法抽取在目的地車(chē)站及其周?chē)霈F(xiàn)的數(shù)據(jù)集{D1,D2,…,Di}。

步驟3:找出步驟1和步驟2所得數(shù)據(jù)的交集σ={O1,O2,…,Oi}∩{D1,D2,…,Di},即可找出從起始站上車(chē)和目的地站下車(chē)的人。

步驟4:根據(jù)步驟3的數(shù)據(jù)交集σ,分析出現(xiàn)在目的車(chē)站及其周?chē)臅r(shí)間和出現(xiàn)在起始車(chē)站及其周?chē)臅r(shí)間,并抽取時(shí)間間隔在15～90 min范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)集R={σt1,σt2,…,σti},15 min≤ti≤90 min;

步驟5:將一天按5 min刻度劃分為288個(gè)等級(jí),將滿(mǎn)足步驟4的數(shù)據(jù)集分別劃分到這288個(gè)等級(jí)中,并統(tǒng)計(jì)各個(gè)等級(jí)中不同的數(shù)據(jù)集量值。最終即可得到基于OIDD數(shù)據(jù)的分時(shí)段OD客流。

其中,步驟3起始站上車(chē)和目的站下車(chē)的判斷規(guī)則為:如該人從起始車(chē)站及其周?chē)霈F(xiàn)前60 min內(nèi)沒(méi)有出現(xiàn)在其他車(chē)站,則視為該人為從起始車(chē)站上車(chē);當(dāng)該人從目的車(chē)站及周?chē)霈F(xiàn)后的60 min內(nèi)沒(méi)有出現(xiàn)在其他車(chē)站,則視為該人為從目的車(chē)站下車(chē)。

3.4 OD數(shù)據(jù)的匹配處理

不同年齡的人具有不一樣的移動(dòng)終端設(shè)備使用習(xí)慣。小孩、老人與青年人相比較差異性很大。此外,人們使用手機(jī)的行為或習(xí)慣也不一致。有些人手機(jī)常關(guān)機(jī)或手機(jī)通話(huà)較少。而且手機(jī)數(shù)據(jù)采集技術(shù)本身也會(huì)漏抓部分?jǐn)?shù)據(jù)。因此基于手機(jī)數(shù)據(jù)的出行行為分析針對(duì)的人群并不能表示總體人群。因此,需要將抽樣數(shù)據(jù)擴(kuò)樣至總體人群的出行數(shù)據(jù),進(jìn)而反映總體人群的出行特征與出行規(guī)律[4]。

以上海軌道交通九亭站至人民廣場(chǎng)站(以下簡(jiǎn)為“九亭—人民廣場(chǎng)”)的路徑為例分析,將在該路徑上涉及的相關(guān)換乘車(chē)站電信基站作為采樣基站。則詳細(xì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 九亭—人民廣場(chǎng)路徑基站數(shù)量統(tǒng)計(jì)

以2015年4月期間九亭—人民廣場(chǎng)的OIDD數(shù)據(jù)作為擴(kuò)樣樣本數(shù)據(jù)。首先,根據(jù)城市軌道交通的運(yùn)營(yíng)時(shí)間,將OIDD數(shù)據(jù)整理出OD數(shù)據(jù);然后,將得到的結(jié)果與九亭—人民廣場(chǎng)的售檢票系統(tǒng)OD數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。對(duì)比結(jié)果如圖3所示。

售檢票系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理采用多層擴(kuò)樣模型。以軌道交通售檢票系統(tǒng)數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù),先以單日樣本進(jìn)行擴(kuò)樣計(jì)算,再通過(guò)時(shí)間序列平滑法得到月平均擴(kuò)樣值。

時(shí)間序列是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的重要分支,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和工業(yè)建設(shè)方面有著重要應(yīng)用。時(shí)間序列是指在研究過(guò)程中,在一系列時(shí)刻(t1,t2,…,tn)對(duì)某1個(gè)或1組變量進(jìn)行測(cè)量,得到的測(cè)量值序列。

圖3 2015年九亭—人民廣場(chǎng)基于售檢票系統(tǒng)OD數(shù)據(jù)與基于OIDD的OD數(shù)據(jù)對(duì)比

時(shí)間序列平滑法是指用平均的方法,把時(shí)間序列中的隨機(jī)波動(dòng)剔除掉,使序列變得比較平滑,以反映出其基本軌跡,并結(jié)合一定的模型得到目標(biāo)計(jì)算值。時(shí)間序列平滑法所用平均數(shù)可以是簡(jiǎn)單平均數(shù),也可以是加權(quán)平均數(shù)。在第一次平均計(jì)算之后,就局部而言,還可進(jìn)行第二次、第三次以至更多次的平均計(jì)算,以實(shí)現(xiàn)多層次的平滑。時(shí)間序列平滑法計(jì)算如式(1)所示。

F(T+1)=(1/N)×∑X(I)

(1)

式中:

X(I)——時(shí)間序列的第I期實(shí)際值;

F(T+1)——目標(biāo)計(jì)算值;

T——當(dāng)前時(shí)刻;

T+1——目標(biāo)時(shí)刻;

N——平均個(gè)數(shù)。

通過(guò)對(duì)擴(kuò)樣值的平滑平均計(jì)算,即可得到合適的擴(kuò)樣比例。以2015年4月期間九亭—人民廣場(chǎng)的OD數(shù)據(jù)為例分析,得到擴(kuò)樣值序列如表2所示。根據(jù)表2及式(1)可得,平均擴(kuò)樣比例為1∶6.95。

3.5 融合OIDD數(shù)據(jù)后的換乘路徑比例

以九亭—人民廣場(chǎng)路徑為例,根據(jù)K條最短路徑法計(jì)算可得,到九亭—人民廣場(chǎng)可選擇的換乘路徑為9號(hào)線(xiàn)換乘1號(hào)線(xiàn)(徐家匯站換乘),9號(hào)線(xiàn)換乘8號(hào)線(xiàn)(陸家浜路站換乘),9號(hào)線(xiàn)換乘7號(hào)線(xiàn)(肇嘉浜路站換乘)再換乘2號(hào)線(xiàn)(靜安寺站換乘),9號(hào)線(xiàn)換乘3/4號(hào)線(xiàn)(宜山路站)再換乘2號(hào)線(xiàn)(中山公園站換乘)。

對(duì)九亭—人民廣場(chǎng)的IODD數(shù)據(jù)進(jìn)行采集分析,得到不同的換乘路徑比例(見(jiàn)圖4)。

表2 基于售檢票系統(tǒng)的數(shù)據(jù)OD和基于OIDD的OD數(shù)據(jù)擴(kuò)樣值及擴(kuò)樣比

圖4 2015年4月九亭—人民廣場(chǎng)換乘路徑比例

分別通過(guò)現(xiàn)有上海軌道交通清分算法,以及IODD數(shù)據(jù)權(quán)重分析后的清分模型,可計(jì)算得到九亭—人民廣場(chǎng)的換乘路徑比例(如表3所示)。

表3 通過(guò)不同計(jì)算依據(jù)得到的換乘路徑比例

由表3可見(jiàn),按現(xiàn)有清分規(guī)則,選擇在陸家浜路站換乘8號(hào)線(xiàn)及在徐家匯站換乘1號(hào)線(xiàn)的客流量各占總客流量的50%,而選擇在肇嘉浜路站換乘7號(hào)線(xiàn)和在宜山路站換乘3、4號(hào)線(xiàn)的比例均為0。這顯然不符合實(shí)際情況。

因此,基于OIDD數(shù)據(jù)計(jì)算的結(jié)果更精細(xì),而且在二次換乘的路徑比例設(shè)置上也有補(bǔ)充。

4 不同時(shí)段的換乘比例情況分析

4.1 時(shí)段的劃分

由于乘客在不同的時(shí)段(如工作日、節(jié)假日,或高峰時(shí)段、其他時(shí)段等),其出行的目的和對(duì)出行的路徑選擇會(huì)有差異。因此,軌道交通線(xiàn)路的換乘比例也會(huì)變化。根據(jù)工作日和非工作日上海軌道交通各線(xiàn)路的換乘情況,工作日的乘客換乘比例通常比非工作日高出約10% (如圖5所示)。

圖5 工作日及非工作日上海軌道交通各線(xiàn)路換乘比例

在工作日期間,高峰時(shí)段(6:30—9:30及17:00—19:00)的出行客流量是低峰時(shí)段(除高峰時(shí)段外的其他時(shí)段)的1.6倍左右。而且,高峰時(shí)段的乘客出行目的與低峰時(shí)段不同,乘客對(duì)于換乘路徑的選擇也可能存在差異。針對(duì)這種情況,本文采用融合OIDD數(shù)據(jù)的計(jì)算方法,對(duì)工作日、非工作日,以及工作日中不同時(shí)段的換乘比例進(jìn)一步研究。

以九亭—人民廣場(chǎng)為OD段,分別統(tǒng)計(jì)工作日及非工作日的換乘比例。

分析高低峰客流換乘情況采用的方法是將OIDD客流密度擴(kuò)樣數(shù)據(jù)根據(jù)0.5 h時(shí)間維度進(jìn)行細(xì)分。然后,以6:30—9:30及17:00—19:00作為高峰時(shí)段,其余時(shí)段作為低峰時(shí)段進(jìn)行分析。

4.2 處理邏輯

對(duì)OIDD數(shù)據(jù)處理邏輯查詢(xún)包含3層嵌套。

(1) 第1層嵌套。對(duì)九亭—人民廣場(chǎng)基于OIDD的OD客流量數(shù)據(jù)表進(jìn)行處理,獲取記錄中的進(jìn)站代碼、日期、高低峰標(biāo)志、進(jìn)站時(shí)間、站點(diǎn)1代碼、站點(diǎn)1經(jīng)過(guò)時(shí)間、站點(diǎn)2代碼、站點(diǎn)2經(jīng)過(guò)時(shí)間、出站時(shí)間、客流量、換乘標(biāo)志、30 min進(jìn)站時(shí)間標(biāo)示ID (將時(shí)間折算成以30 min為間隔的進(jìn)位取整的整數(shù))等字段。

(2) 第2層嵌套將第1層嵌套查詢(xún)得到的記錄,以日期、換乘標(biāo)志及時(shí)間ID為維度來(lái)統(tǒng)計(jì)符合條件記錄的客流總量。

(3) 第3層嵌套將第2層嵌套查詢(xún)到的記錄,以起始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間、換乘標(biāo)志及高低峰標(biāo)志等維度來(lái)統(tǒng)計(jì)客流總量。

(4) 最外層將第3層嵌套查詢(xún)到的記錄,以換乘標(biāo)志、高低峰標(biāo)志、起始時(shí)間,結(jié)束時(shí)間及客流量等維度統(tǒng)計(jì)客流總量,以及不同換乘線(xiàn)路在高低峰時(shí)段的客流量占比情況。得到的數(shù)據(jù)結(jié)果(部分)如圖6所示。

注:TYPE_NAME表示換乘線(xiàn)路名稱(chēng);PEAK_NAME為高低峰標(biāo)志;BEGIN_RANGE為起始時(shí)間;END_RANGE為結(jié)束時(shí)間;CUST_CNT為客流量;offpeak為低峰時(shí)段peak為高峰時(shí)段

根據(jù)圖6所示的數(shù)據(jù),計(jì)算換乘路徑比例,得到的結(jié)果如表4所示。

表4 基于OIDD數(shù)據(jù)計(jì)算得到的九亭—人民廣場(chǎng)高低峰時(shí)段乘客換乘路徑比例

同樣,將基于OIDD的客流密度數(shù)據(jù)按工作日及非工作日的時(shí)間維度進(jìn)行劃分,并根據(jù)劃分結(jié)果計(jì)算,即可得到換乘路徑比例情況(如表5所示)。

表5 基于OIDD數(shù)據(jù)的九亭—人民廣場(chǎng)工作日及非工作日乘客換乘路徑比例

由表5可以看出,乘客的出行選擇會(huì)隨著時(shí)段的不同而發(fā)生變化。研究換乘路徑比例在不同時(shí)段的變化情況,對(duì)未來(lái)上海軌道交通的清分規(guī)則中換乘比例分配的精細(xì)化發(fā)展是有幫助的。

5 結(jié)語(yǔ)

本文將OIDD實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)融入清分算法分配的權(quán)重設(shè)置中。一方面可驗(yàn)證現(xiàn)有分配比例的正確性和合理性,對(duì)現(xiàn)有的清分算法換乘路徑比例分配算法形成補(bǔ)充,使得現(xiàn)有清分規(guī)則無(wú)論在主要換乘路徑還是次要換乘路徑上的比例分配都能更為精細(xì);另一方面也可對(duì)不同場(chǎng)景下的換乘路徑比例進(jìn)行細(xì)分,為未來(lái)上海清分系統(tǒng)分時(shí)段調(diào)整換乘路徑比例提供數(shù)據(jù)參考。

未來(lái),還將通過(guò)OIDD數(shù)據(jù)計(jì)算全路網(wǎng)的換乘比例,并結(jié)合現(xiàn)有的軌道交通刷卡的OD數(shù)據(jù)、軌道交通ATS數(shù)據(jù)(包括進(jìn)站時(shí)間、出站時(shí)間、上下行方向等)、列車(chē)滿(mǎn)載量、車(chē)站容積率等數(shù)據(jù),相對(duì)精確地計(jì)算出城市軌道交通客流的移動(dòng)情況、客流在站臺(tái)的積壓程度及列車(chē)的滿(mǎn)載率等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對(duì)于城市軌道交通運(yùn)營(yíng)方的客運(yùn)組織、大客流應(yīng)對(duì),以及運(yùn)能效率的規(guī)劃均有較大的參考價(jià)值。

[1] 殷錫金.軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流清分規(guī)則與“鑒識(shí)車(chē)票乘車(chē)路徑”理論[J].軌道交通,2009(12):44.

[2] 韋強(qiáng),謝宗毅,諸仕榮,等.基于概率模型的軌道交通清分算法[J].城市軌道交通研究,2009(12):43-46.

[3] 顧佳源.城市軌道交通清分算法的介紹與比較[C]//中國(guó)土木工程學(xué)會(huì)城市軌道交通技術(shù)推廣委員會(huì).城市軌道交通關(guān)鍵技術(shù)論壇暨地鐵學(xué)術(shù)交流會(huì).上海:上海申通地鐵集團(tuán)有限公司,2010.

[4] 冉江宇,過(guò)秀成,何小洲.基于出行鏈的OD擴(kuò)樣方法研究[J].交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào),2010(6):37.

[5] LIU C,QU Q.Trip fare estimation study from taxi routing behaviors and localizing traces[C]//IEEE International Conference on Data Mining Workshop.Atlantic City,NJ:IEEE,2015:1109-1116.

[6] WU H,MAO J,SUN W,et al.Probabilistic robust route recovery with spatio-temporal dynamics[C]// ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. San Francisco:ACM,2016:1915-1924.

[7] LI M,AHMED A,SMOMLA A J.Inferring movement trajectories from GPS snippets[C]//Eighth ACM International Conference on Web Search and Data Mining.San Francisco:ACM,2015:325-334.

[8] SU H,ZHENG K,HUANG J,et al.Calibrating trajectory data for spatio-temporal similarity analysis[J].The VLDB Journal,2015,24(1):93-116.

[9] WARDROP J G.Some theoretical aspects of road traffic research[J].OR,1952,1(3):325-362.

[10] DIAL R B.A probabilistic multipath traffic assignment model which obviates path enumeration[J].Transportation research,1971,5(2):83-111.

[11] NAKAYAMA S,KITAMURA R.Route choice model with inductive learning[J].Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board,2000(1725):63-70 .

[12] TALAAT H,ABDULHAI B.Modeling driver psychological deliberation during dynamic route selection processes[C]//Intelligent Transportation Systems Conference,2006.Toronto:IEEE,2006:695-700.

[13] SUN L,LU Y,JIN J G,et al.An integrated bayesian approach for passenger flow assignment in metro networks[J].Transportation Research Part C Emerging Technologies,2015,52:116-131.

[14] ZHU H W,HU H,HUANG Z.Calibrating rail transit assignment models with genetic algorithm and automated fare collection data[J].Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering,2014,29(7):518-530.

[15] FU X,LENG B,XIONG Z.Metro traffic route assignment using K-means clustering[C]// International Conference on Electronics,Communications and Control.Ningbo:IEEE,2011:902-905.

[16] ZHAO J,ZHANG F,TU L,et al.Estimation of passenger route choice pattern using smart card data for complex metro systems[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2016,(99):1-12.

Analysis of Rail Transit Transfer Behavior Based on Real-time Location of Signaling Data

HUANG Tianyin, XU Wenjie, LU Linhua, ZHAO Shimin

The clearing rules of Shanghai rail transit is introduced.Based on Shanghai metro clearing algorithm——K shortest path,and combined with OIDD data,a better set in the main transfer path selection is made and the ratio of the secondary transfer path selection is replenished.Through analysis of passenger transfer behavior in rail transit,the fine calculation of transfer path selection ratio in Shanghai rail transit clearing rules has been achieved.

rail transit; OIDD;Kshortest path; clearing algorithm

U293.13

10.16037/j.1007-869x.2017.06.011

2016-01-01)