賈曼月

摘 要：出行模式以及數(shù)據(jù)日益多樣化，提出了一種完整出行鏈的公交站點附近區(qū)域OD推算。將與公交有關的出行模式進行劃分，分別對每種出行模式進行公交站點附近區(qū)域OD推算。然后以深圳市公交以及共享單車數(shù)據(jù)，用實例驗證推算結果有較高的準確性及精度。關鍵詞：GPS;IC卡數(shù)據(jù);共享單車;公交OD推算中圖分類號：U467 ?文獻標識碼：B ?文章編號：1671-7988（2019）01-53-03

The area near the bus stop OD estimation based on the complete travel chain*

Jia Manyue

（School of automobile， Changan University，?Shaanxi Xian 710064）

Abstract：?Travel mode and data are increasingly diversified， and a complete travel chain is proposed for the OD reverse push around the bus stop. The travel modes related to the public transport are divided， and the OD of the vicinity of the bus stop is reversed for each travel mode. Then， using the Shenzhen bus and shared bicycle data， the results of the reverse push are verified with high accuracy and accuracy.Keywords： GPS; IC card data; sharing bicycle; bus OD projectionCLC NO.： U467??Document Code： B ?Article ID：?1671-7988（2019）01-53-03

引言

蘇躍江、龍小強等人挖掘IC數(shù)據(jù)公交站點OD，構建公交站點OD推算小區(qū)OD模型^[1]。宋竹、秦志光，提出了一種不關聯(lián)公交調(diào)度信息和GPS數(shù)據(jù)的OD矩陣推導算法。^[2]。尹長勇，對傳統(tǒng)調(diào)查方法獲取OD矩陣精度不高、數(shù)據(jù)更新周期長的現(xiàn)狀，詳細介紹了如何利用GPS數(shù)據(jù)及IC卡數(shù)據(jù)推算公交OD矩陣的處理方法^[3]。胡繼華、高立曉提出在多模式公交網(wǎng)絡的基礎上，利用大數(shù)據(jù)可以較為準確地獲得乘客的上下車站點，因此可以得到準確的線路OD，真實地反映公交出行現(xiàn)狀^[4]。本文在前人研究的基礎上，對基于涉及公交的出行模式進行補充，計算基于完整出行鏈的公交站點附近區(qū)域OD矩陣，提供更詳盡的出行起始點，為公共交通規(guī)劃提供更詳細的矢量數(shù)據(jù)支撐。

1?OD推算準備

1.1?數(shù)據(jù)準備

要得到具體的站點附近區(qū)域出行OD矩陣要先得到公交OD矩陣，需要的基礎信息主要有：GPS定位數(shù)據(jù)、IC卡刷卡數(shù)據(jù)以及公交站點編號對應的公交站點數(shù)據(jù)。

1.2?數(shù)據(jù)處理

利用Excel對GPS數(shù)據(jù)和IC卡刷卡數(shù)據(jù)以車牌號以及線路名稱為索引進行匹配：首先提取X線Y車GPS數(shù)據(jù)并按時間排序，再將IC卡數(shù)據(jù)中X線Y車的交易時間與GPS數(shù)據(jù)的進出站時間作對比，若卡號為ABC的交易時間介于第M站進站時間和第M+1站進站時間之間，則將ABC認定為在第M站上車，依次確定將所有IC卡卡號上車點。

2 推算方法

2.1?基于通勤出行模式的下車站點判斷思路

出行模式劃分

●?公交

● 公交→公交

● 公交→非公交交通方式

● 非公交交通方式→公交

● 非公交交通方式→公交→非公交交通方式

對于第一種模式和第二種模式可將上下車站點附近800米范圍內(nèi)工作地點或居住地點判斷為出行開始點或結束點。對于第三種、第四種和第五種模式，其公交乘車的下車站點距離工作地與居住地較遠，則根據(jù)相應時間段內(nèi)下車站點附近共享單車使用情況進行目的地的判斷。

2.2?基于關聯(lián)出行模式的下車站點判斷思路

通勤交通是指居民在居住地和工作地（學校）之間的往返過程。在居民的日常公交出行中，通勤出行占了很大的比重。從居民長期公交出行的上車站點信息可以判斷出其早、晚高峰經(jīng)常性的乘車站點，從而能夠確定出乘客的居住地站點和工作地站點。

公交乘客除了在通勤出行上具有高度的規(guī)律性以外，在其他目的公交出行上也表現(xiàn)出一定的時空規(guī)律。所以在不同日期，公交乘客經(jīng)常在相近時間的相近站點上車，在相近時間的相近站點下車。對于公交乘客當天的出行，可能從該乘客往日的出行數(shù)據(jù)中找出具有時空關聯(lián)性的出行進行匹配來判斷當日出行的下車站點。根據(jù)對乘客長期公交出行時空規(guī)律的觀察，提出以下4條假設進行下車站點判斷。

假設1：相同線路同方向匹配;

假設2：相同線路反方向匹配;

假設3：不同線路同方向匹配;

假設4：不同線路反方向匹配^[5]。

當刷卡數(shù)據(jù)不符合以上兩種規(guī)律性出行時，即根據(jù)交通小區(qū)的用地性質(zhì)及乘車習慣分配線路站點吸引力，并根據(jù)線路站點吸引力確定。

3?實例研究

以深圳市19路為例，按照前文所述的數(shù)據(jù)處理及分析方法，依據(jù)推算思路得到精確的OD分布圖。

這里提供的字段具體為：

根據(jù)本文思想得出的公交OD推算結果為：

4?結論

現(xiàn)有研究多為公交OD推算，或?qū)⒐籓D推算結果應用到交通小區(qū)中，模糊了出行起訖點。本文將公交出行前、后的出行行為判斷后進行補充，精細化出行模式，更具體的表達出行的首末位置，為社區(qū)微循環(huán)巴士，共享單車投放以及公交線路規(guī)劃提供詳細的出行需求參考。

參考文獻

[1] 蘇躍江，龍小強，吳德馨.基于IC卡數(shù)據(jù)估計交通小區(qū)的公交OD 算法[J].科學技術與工程，2017，17（33）：340-343.

[2] 宋竹，秦志光，徐進，吳斗.[4]基于公交IC卡數(shù)據(jù)的大規(guī)模OD矩陣推算法研究[J].計算機應用研究， 2016， 33（7）：2008-2013.

[3] 尹長勇.基于GPS與IC卡數(shù)據(jù)的公交OD矩陣推算方法[J].山西建筑，2017，43（19）：11-13.

[4] 胡繼華，高立曉，梁嘉賢.基于交通大數(shù)據(jù)的公交線路OD矩陣推斷方法[J].科學技術與工程， 2017， 17（11）：309-314.

[5] 陳君，呂玉坤，崔美莉.基于出行模式的公交IC卡乘客下車站點判斷方法[J].西安建筑科技大學學報（自然科學版），2018， 50（1）：?23-29.