基于IC卡數(shù)據(jù)的公共交通換乘識別方法

（同濟大學(xué)交通運輸工程學(xué)院,201804,上?！蔚谝蛔髡?碩士研究生）

Wang Ruolin,Zhao Yali,Tan Yongkai

基于IC卡數(shù)據(jù)的公共交通換乘識別方法

王若琳 趙婭麗 譚永凱

（同濟大學(xué)交通運輸工程學(xué)院,201804,上?！蔚谝蛔髡?碩士研究生）

基于2012年3月“深圳通”IC卡數(shù)據(jù)進(jìn)行了公共交通換乘識別方法的研究。換乘識別涉及到了道路公交不同線路的換乘、道路公交與城市軌道交通之間的換乘。分別確定了三種換乘方式各自不同的換乘時間閾值,進(jìn)而判斷出乘客的兩次乘車是換乘行為還是出行行為。最后抽取了工作日和非工作日各一天的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實例分析。

換乘識別;公交換乘;IC卡數(shù)據(jù)

First-author’saddress School of Transportation Engeneering,TongJi University,201804,Shanghai,China

城市公交IC卡數(shù)據(jù)信息是智能公共交通系統(tǒng)產(chǎn)生的大量系統(tǒng)數(shù)據(jù)中的一部分,具有真實、準(zhǔn)確、時效性強、樣本量大等特點,能夠真實地反映城市公交運營情況和城市居民公交出行特征［1］。通過對已有的IC卡數(shù)據(jù)進(jìn)行公交系統(tǒng)的換乘識別分析可以獲得更加完善的公交客流信息,這對于城市公共交通系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計有著重要意義。

公交IC卡數(shù)據(jù)庫記錄了公交乘客任意一次刷卡的相關(guān)信息。以往的公交IC卡數(shù)據(jù)應(yīng)用于換乘判斷時,研究對象是道路公交不同線路的換乘。隨著城市軌道交通的修建,城市軌道交通與道路公交之間的換乘已成為公交換乘中的重要組成部分。本文將公共交通換乘判斷進(jìn)行了擴展,將道路公交與城市軌道交通之間的換乘判斷也囊括其中,并研究換乘時間閾值的確定方法。深入研究城市軌道交通與道路公交之間的換乘判斷,可以為優(yōu)化城市軌道交通與道路公交的換乘提供數(shù)據(jù)支持。

1 換乘識別方法研究

1.1 公共交通系統(tǒng)的換乘類別

本文研究的公共交通系統(tǒng)中的兩兩換乘中,存在以下3種換乘類別：①城市軌道交通與公交換乘（RB）——從城市軌道交通車站站點出站后,換乘到道路公交;②道路公交與城市軌道交通換乘（BR）——從道路公交下車后,換乘到城市軌道交通;③道路公交與道路公交換乘（BB）——從道路公交下車后,換乘到不同線路的道路公交。

分別對以上3種換乘方式進(jìn)行識別,就可以判斷連續(xù)的幾條刷卡記錄是否屬于同一次出行,從而確定該位乘客的出行次數(shù),完善乘客的出行信息。

文獻(xiàn)［2］提出了一種基于IC卡數(shù)據(jù)的道路公交換乘識別方法,即將前后兩次乘車的時間差與確定的時間閾值進(jìn)行比較,進(jìn)而識別出是否為換乘行為,并分析了該方法的影響因素。文獻(xiàn)［3］利用公交IC卡,從刷卡時間和線路間系數(shù)矩陣兩個方面來判斷乘客是否換乘,并對換乘站點進(jìn)行判斷,進(jìn)而得到了城市公交換乘矩陣。當(dāng)刷卡時間以及所乘坐的兩條線路站點間的最短距離均小于等于各自的閾值時,認(rèn)為乘客進(jìn)行了換乘。文獻(xiàn)［4］以公交IC卡為切入點,對乘客2次刷卡的時間差以及公交 GPS（全球定位系統(tǒng)）時間點的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到乘客換乘所用的時間,看是否小于給定的判斷閾值,進(jìn)而判斷出乘客2次乘車是換乘行為還是出行行為。

綜上所述,基于IC卡數(shù)據(jù)進(jìn)行公交換乘識別的研究已有很多。但研究對象大多為道路公交換乘,且換乘時間閾值的確定大多根據(jù)經(jīng)驗所得,沒有給出具體的確定方法。

1.2 公交IC卡數(shù)據(jù)分析

本次研究基于2012年3月的“深圳通”IC卡數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)共有如下8個字段：卡號、交易類型、日期時間、交易金額、終端代號（終端編號）、公司名稱、線路或站點、車牌。

1.3 換乘識別方法

1.3.1 換乘識別思想

根據(jù)連續(xù)兩次乘車的時間間隔是否小于正常換乘所需的時間間隔來判斷兩次出行是否為換乘關(guān)系。這一正常換乘所需的時間間隔,為換乘判斷時間閾值。三種公交換乘方式的換乘時間判斷閾值分別為：

（1）RB閾值為前一次城市軌道交通出站到后一次道路公交上車之間正常換乘所需要的時間;

（2）BR閾值為前一次道路公交下車到后一次城市軌道交通進(jìn)站之間正常換乘所需的時間與前一次乘車的車內(nèi)時間之和;

（3）BB閾值為前一次下車到后一次上車之間正常換乘所需的時間與前一次乘車的車內(nèi)時間之和。

根據(jù)以上分析,用IC卡數(shù)據(jù)表示的三種換乘方式的換乘時間閾值計算公式如下：

式中：

Tt-RB——城市軌道交通換乘至道路公交的換乘判斷閾值;

Tt-BR——道路公交換乘至城市軌道交通的換乘判斷閾值;

Tt-BB——從一條道路公交線路換乘至另一條線路的換乘判斷閾值;

Tv——前一次乘坐道路公交的車內(nèi)時間;

Tw——換乘時在道路公交站點處的候車時間;

Tg1——道路公交與城市軌道交通之間進(jìn)行換乘時（包含BR和RB）的步行時間;

Tg2——不同線路的道路公交換乘時的步行時間（可能為0）;

i——公交出行者1天乘車中的第i次刷卡（設(shè)乘客一天的IC卡刷卡次數(shù)為n,0＜i≤n）;

TBS——公交出行者乘坐道路公交的上車時間;

TRJ——公交出行者乘坐城市軌道交通的進(jìn)站時間;

TRC——公交出行者乘坐城市軌道交通的出站時間;

當(dāng)同一卡號2次刷卡時間間隔小于相應(yīng)的換乘時間閾值,且2次乘車線路不同時,將2次乘車判斷為換乘關(guān)系。另外,當(dāng)同一卡號前后2次的刷卡間隔時間 T≤Tmin=2 min時,大多為重復(fù)刷卡所致,將該記錄刪除。在本次研究中,針對3種換乘方式,分別研究其換乘時間閾值,進(jìn)而進(jìn)行換乘判斷。

1.3.2 換乘時間閾值確定

基于以上分析得到,確定三類換乘閾值的關(guān)鍵在于確定Tg1、Tv和 Tw。

1.3.2.1 Tv的確定

有一部分公交出行者從道路公交下車后會產(chǎn)生購物行為。因此,可以充分利用其在便利店利用IC卡完成交易的刷卡時間推斷出其前一次乘車的車內(nèi)時間。原理如下：

符合該模式的公交出行者從道路公交下車后,在附近的便利店利用“深圳通”IC卡刷卡進(jìn)行購物,進(jìn)而產(chǎn)生了交易記錄。因此,該名乘客在便利店刷卡交易的時間 Tjy減去乘坐道路公交的上車時間TBS就是其前一次乘車的車內(nèi)時間與從道路公交下車站點步行至便利店的時間Tgb之和。公式如下：

在本次研究中,抽取了深圳市2012年3月1日的IC卡刷卡數(shù)據(jù),并從中篩選出具有位置信息的終端號,進(jìn)而查找得到這些終端號對應(yīng)的卡號,從而提取得到在乘坐了道路公交后在便利店進(jìn)行刷卡交易的卡號記錄,得到Tjy。進(jìn)而通過地圖,對下車地點進(jìn)行推斷確定。方法為：通過地圖找到距離便利店最近的道路公交站點,并將其推斷確定為該名公交出行者的下車站點,進(jìn)而查找得到該站點到便利店的距離L。則Tgb= L/v （v=1.2 m/s,為行人的平均步行速度）。

以此類推,對滿足該類條件的所有記錄進(jìn)行分析,并對求得的前一次乘車車內(nèi)時間求平均值,得到Tv為29.5 min。為方便計算,取 Tv=30 min。

1.3.2.2 Tw的確定

乘客在公交站點的候車時間受道路公交車的發(fā)車間隔影響,發(fā)車間隔越大,候車時間越長。道路公交服務(wù)水平越高的城市,該項指標(biāo)越低。

通過查詢資料,統(tǒng)計了深圳市460條道路公交線路的發(fā)車間隔信息［5］,其中一部分道路公交線路的發(fā)車間隔在高峰時間段與平峰時間段存在差異。統(tǒng)計不同發(fā)車間隔對應(yīng)的線路數(shù),得出發(fā)車間隔主要集中在0～30 min。因此在本次研究中,為了避免具有較長發(fā)車間隔的線路對總體研究成果造成較大干擾,篩除［30,120］時間區(qū)間的數(shù)據(jù),對剩余線路的發(fā)車間隔求平均值,得到高峰時段平均發(fā)車間隔為13.8 min,平峰時段平均發(fā)車間隔為16.0 min。由此可得高峰時段,乘客在道路公交站點的候車時間 Tw1=1/2×13.8=6.9 min≈7 min;平峰時段的候車時間Tw2=1/2×16=8 min。

1.3.2.3 Tg1的確定

由于Tv,Tw已經(jīng)確定下來,且Tv確定的誤差大于 Tw,因此,可以根據(jù)式（1）,在確定了 Tt-RB后確定 Tg1,即 Tg1=Tt-RB-Tw。

首先,提取了3月1日星期四以及3月4日星期日的全體數(shù)據(jù),分別作為工作日和非工作日的研究對象,并篩選出了連續(xù)2次刷卡的交易記錄依次為22張（城市軌道交通出站刷卡）,31張（道路公交巴士上車刷卡）的刷卡記錄。并在此基礎(chǔ)上,計算每張卡號前后兩次刷卡的時間差。進(jìn)而得到了不同刷卡時間間隔內(nèi)的刷卡記錄條數(shù),并繪制圖表得到圖1。從中可以看到,刷卡間隔為20 min與562 min時,分別對應(yīng)了一個曲線斜率的變點。562 min處變點的原因可以解釋為通勤者下班回家產(chǎn)生的出行。取0～100 min的數(shù)據(jù),重新作圖得到圖2。

圖1 工作日RB換乘方式不同刷卡時間間隔對應(yīng)刷卡條數(shù)

圖2 工作日 RB換乘方式0～100 min刷卡

因此,有Tt-RB=Tv+Tg1=42 min。

圖3為BR換乘模式工作日不同刷卡時間間隔對應(yīng)刷卡次數(shù)的累計頻率曲線?？梢岳迷搱D來驗證閾值的準(zhǔn)確性。計算所得也位于其累計頻率曲線斜率變點處。

圖3 工作日BR換乘方式不同刷卡時間間隔對應(yīng)刷卡次數(shù)的累計頻率

非工作日期間,RB換乘與BR換乘模式的不同刷卡時間間隔對應(yīng)的累計頻率圖如圖4所示。計算出來相應(yīng)的時間閾值也位于其累計頻率曲線斜率變點處。由此可以認(rèn)為,該閾值具有一定的可信度。

BB換乘閾值的確定中,換乘走路時間Tg2不同于Tg1,對應(yīng)的距離為2個公交站點之間的距離。

目前北京市主要換乘點的平均步行距離為350 m,換乘距離在500 m 以上的占30%,1 000 m 以上的則占16%［6］。一般而言,人們往往將道路公交站點的直接吸引范圍定義以站點所在位置為圓心,350～500 m為半徑的圓形區(qū)域。該定義考慮的是乘客步行到達(dá)道路公交站點所能夠忍受的距離。隨著道路公交線路的不斷優(yōu)化調(diào)整,換乘距離過長的問題將會逐漸改善。因此,在本次研究的BB換乘中,兩道路公交站點的平均距離取道路公交乘客BB換乘時,所能忍受距離的最大值為500 m,即當(dāng)兩線路的換 乘距離在500m之內(nèi)時,存在換乘的可能性。

圖4 非工作日RB與BR換乘方式不同刷卡時間間隔對應(yīng)刷卡次數(shù)的累計頻率

計算可得,Tg2=500/1.2=7 min。

綜上可得：

高峰時段：

平峰時段：

1.3.3 換乘識別算法

具體基于公交IC卡數(shù)據(jù)的公交換乘識別算法如圖5所示。

圖5 換乘識別算法流程圖

（1）在所有IC卡數(shù)據(jù)庫中,針對每一張卡,提取其某一天的所有乘車記錄;

（2）逐一計算每一次乘車記錄相對后一次乘車的時間差;

（3）取 Tmin=2 min,若 T≤Tmin,將 該記錄剔除。若 T＞Tmin,轉(zhuǎn)自（4）;

（4）判斷換乘類別,并將該時間差與相應(yīng)的換乘類別的換乘 時 間閾值比較,若 T≤T（RB,BR,BB）,判斷為換乘行為,否則,認(rèn)為是出行行為。

2 實例分析

本次研究基于以上換乘識別方法,以深圳市2012年3月1日星期四及2012年3月4日星期日的“深圳通”IC卡刷卡記錄為對象進(jìn)行了研究。

3月1日,共2 059 763張“深圳通”IC卡發(fā)生了公交出行行為,并產(chǎn)生了5 834 715條刷卡記錄。根據(jù)換乘識別算法,逐一計算每一次乘車記錄相對后一次乘車的時間差,并與其相對應(yīng)的換乘時間閾值進(jìn)行比較。該日道路公交不同線路之間的換乘420 870次,道路公交換乘至城市軌道交通108 048次,城市軌道交通換乘至道路公交87 782次。因此,該日產(chǎn)生了5 218 015次道路公交出行,平均公交換乘次數(shù)為1.12次。

3月4日,共1 860 097張“深圳通”IC卡發(fā)生了公交出行行為,并產(chǎn)生了5 260 627條刷卡記錄。道路公交不同線路之間的換乘350 261次,道路公交換乘至城市軌道交通120 350次,城市軌道交通換乘至道路公交110 130次。因此,該日產(chǎn)生了4 679 886次公交出行,平均公交換乘次數(shù)為1.12次。

圖6顯示了3種換乘方式在總體換乘中的所占的比例。可以看出,BR換乘和RB換乘占據(jù)著不少的比例,因此對兩類的換乘識別研究有著重要意義。

3 結(jié)語

公交IC卡系統(tǒng)為城市公共交通系統(tǒng)的運行、管理及規(guī)劃設(shè)計提供了豐富、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)資源。充分挖掘這些數(shù)據(jù)背后的信息為研究公共交通系統(tǒng)的乘客出行信息提供了很好的數(shù)據(jù)支持。本文基于IC卡數(shù)據(jù)信息,提出了換乘識別方法,并涵蓋了城市軌道交通與道路公交之間的換乘。目前,公交IC卡在國內(nèi)各城市已經(jīng)非常普及,公交IC卡數(shù)據(jù)作為智能公交系統(tǒng)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的一部分,其應(yīng)用研究也越來越引起重視。同時,隨著城市經(jīng)濟發(fā)展所帶動的零售業(yè)的發(fā)展,以及公交IC卡應(yīng)用范圍的推廣,將IC卡在便利店刷卡購物產(chǎn)生的信息記錄與持卡人的乘車記錄結(jié)合起來對其公交出行行為進(jìn)行分析具有很好的應(yīng)用前景。因此,本文的公共交通換乘識別方法研究對于國內(nèi)很多大城市都具有很好的應(yīng)用價值,并且在未來也具有很好的應(yīng)用前景,可以為城市公共交通的規(guī)劃設(shè)計提供依據(jù)。

圖6 三種換乘方式所占比例圖

［1］ 陳君.基于IC卡數(shù)據(jù)的城市公共交通需求分析技術(shù)與方法［D］.上海：同濟大學(xué)交通運輸工程學(xué)院,2009.

［2］ 高永,鄧小勇.基于IC卡數(shù)據(jù)的公交換乘識別方法［C］∥第三屆中國智能交通年會論文集.南京：東南大學(xué)出版社,2008.

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［7］ 張曉璇,陳旭梅.城市公共交通換乘走行特性分析研究［J］.城市軌道交通研究,2012（2）：74.

Recognition Method of Transit Transfer Based on Intelligent Card Data

A recognition method of transit transfer according to“Shenzhen Tong”record data was studied in March of 2012,which containes 3 kinds of transfer mode including the transfer between buses of different lines and between bus and subway.On this basis,the threshold is fixed which helps to judge whether a transfer is recognized based on a passenger’s twice tour on board the vehicle.Finally a practical case is analyzed based on the data of 2 typical days’data：a workday and a non-workday.

recognition of transit transfer;public transit transfer;intelligent card data

U 491.1+7

Wang Ruolin,Zhao Yali,Tan Yongkai

2013-06-03）