基于出行者類別劃分的公交OD推斷方法

嚴(yán)嵐

摘 要：公交客流OD矩陣是進(jìn)行公交線網(wǎng)規(guī)劃與公交時(shí)刻表安排的重要依據(jù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與公交IC卡的普及，現(xiàn)已獲得海量的公交車輛GPS數(shù)據(jù)與公交IC卡數(shù)據(jù)，這為創(chuàng)建新型的公交OD矩陣推斷方法提供了重要數(shù)據(jù)來源。在對城市級的公交系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，由于數(shù)據(jù)量龐大而使得數(shù)據(jù)處理過程緩慢，為此，本文基于python數(shù)據(jù)處理分析庫與SQL Server關(guān)系型數(shù)據(jù)庫軟件提出一種基于出行者類別劃分的公交OD矩陣推斷方法。

關(guān)鍵詞：客流OD矩陣;GPS數(shù)據(jù);公交IC卡數(shù)據(jù)

0 引言

公交的客流OD矩陣是指公交出行的乘客其出發(fā)點(diǎn)（origin）與目的地點(diǎn)（destination）構(gòu)成的矩陣，它是制定公交運(yùn)營時(shí)刻表與優(yōu)化公交線網(wǎng)的重要參考依據(jù)。如今，交通大數(shù)據(jù)也取得快速發(fā)展，公交IC卡已在我國多數(shù)城市投入使用，但許多城市的IC卡信息僅停留在開發(fā)商手中，數(shù)據(jù)帶來的價(jià)值并未得到充分的挖掘。國內(nèi)外交通與信息領(lǐng)域的專家學(xué)者對此數(shù)據(jù)的挖掘與處理提出了不同的技術(shù)方法。朱從坤等[1]對公交乘客下車行為進(jìn)行研究分析，指出站點(diǎn)的用地性質(zhì)對乘客的下車情況具有較大的影響;并引入吸引權(quán)系數(shù)，提出了由上下車人數(shù)推算單條公交線路OD量的結(jié)構(gòu)化模型算法。竇慧麗等[2]通過公交出行行為特征調(diào)查分析，研究了公交乘客出行站數(shù)的概率分布。劉穎杰等[3]通過對公交IC卡信息的處理獲得公交站點(diǎn)上下乘客人數(shù)及對公交乘客出行特征的分析，結(jié)合站點(diǎn)吸引率，提出了單條公交線路站點(diǎn)間OD反推結(jié)構(gòu)化算法。師富民[4]通過數(shù)據(jù)庫分類處理，將城市級的公交IC卡數(shù)據(jù)分解到公交線路上。鄧紅星[5]等提出基于乘客出行行為概率、站點(diǎn)附近土地利用性質(zhì)、站點(diǎn)吸引權(quán)以及換乘能力對乘客的下車站點(diǎn)的推算方法。李軍等[6]采用基于出行鏈方法推導(dǎo)出公共汽車乘客的下車站點(diǎn)。周雪梅[7]以公交站點(diǎn)上下客人數(shù)為約束條件提出了綜合考慮了公交乘客上下車概率與公交站點(diǎn)產(chǎn)生吸引因素的反推模型。

本文首先基于聚類分析將公交IC卡數(shù)據(jù)與公交車輛GPS數(shù)據(jù)融合，從而識別乘客的上車站點(diǎn)。在根據(jù)卡類型字段將乘客分為不同的類別，對出行同伴群進(jìn)行識別，并對不同類別的乘客采用不同的出行終點(diǎn)推斷方法，最終形成一套完整的基于公交IC卡數(shù)據(jù)的公交客流OD矩陣推斷方法。

1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1.1 公交IC卡數(shù)據(jù)

公交IC卡數(shù)據(jù)一般包含乘客的身份信息、卡號、消費(fèi)時(shí)間、乘坐線路、車號等字段信息，在公交IC卡數(shù)據(jù)傳輸過程中，可能發(fā)生數(shù)據(jù)信息缺失，因此，在數(shù)據(jù)挖掘與處理分析之前應(yīng)先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，即數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗后的公交IC卡數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表1所示。

1.2 公交車輛GPS數(shù)據(jù)

公交車輛GPS數(shù)據(jù)記錄了公交車輛的線路、車輛編號、時(shí)間及該時(shí)間對應(yīng)的經(jīng)度與緯度等字段信息，通過經(jīng)緯度等字段信息處理后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表2所示。

2 公交OD矩陣推斷模型與方法

2.1 上車站點(diǎn)識別方法研究

本文利用公交車輛GPS數(shù)據(jù)與公交IC刷卡數(shù)據(jù)，通過線路、車輛編號、消費(fèi)時(shí)間與進(jìn)站時(shí)間字段進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，從而識別乘客的上車站點(diǎn)。其具體實(shí)現(xiàn)過程為：首先應(yīng)根據(jù)乘客的公交出行行為特征設(shè)定相應(yīng)的時(shí)間閾值，計(jì)算乘客通過公交IC卡刷卡時(shí)間與車輛進(jìn)站時(shí)間的差值，對與進(jìn)行對比，若，則推斷該乘客為從該站點(diǎn)上車。

2.2 乘客公交出行終點(diǎn)推斷方法

在對乘客的公交出行終點(diǎn)推斷過程中，由于不同類別乘客具有不同的出行行為特征，因此先將出行者劃分為不同的類別，對于不同類別的出行者，采取不同的公交出行終點(diǎn)推斷方法。本文將公交出行終點(diǎn)推斷過程中的出行群體大致劃分為2類，分別為持普通卡的乘客與持優(yōu)撫卡等特殊公交卡的乘客。

2.2.1 持卡類型為普通卡的乘客出行終點(diǎn)推斷方法

持卡類型為普通卡的乘客多為通勤出行者與年紀(jì)較輕的乘客，此類出行者出行過程中可能選取出租車、私家車等不同的交通方式進(jìn)行換乘，其出行過程一般較為復(fù)雜，同時(shí)由于此類出行者的公交卡具有能夠不限次數(shù)替他人刷卡的特點(diǎn)，因此，需對出行同伴群進(jìn)行單獨(dú)判別。對畢節(jié)市持卡類型為普通卡與畢節(jié)公交二維碼的乘客的出行終點(diǎn)進(jìn)行判斷步驟如下：

出行同伴群識別：判斷前后兩次出行線路與車號是否相同，并計(jì)算前后兩次刷卡時(shí)間間隔，若前后相鄰兩次出行線路與車號均相同，且刷卡時(shí)間間隔小于60 s，則推斷后一次公交出行刷卡行為是為該次出行的出行同伴群刷卡。

基于出行鏈假設(shè)的出行終點(diǎn)推斷：排除為出行同伴群刷卡記錄的影響后，判斷乘客前后相鄰兩次刷卡的上車線路，若前后相鄰兩次刷卡線路相同，則基于出行鏈假設(shè)推斷其出行起訖點(diǎn)。

出行換乘識別：對于公交換乘行為的判別主要依托前后相鄰兩次出行的時(shí)間間隔與距離間隔，通過設(shè)定相應(yīng)的時(shí)間閾值與距離閾值，對其進(jìn)行比較。

判斷該次出行是否為當(dāng)天的最后一次出行，若該次出行為當(dāng)天最后一次出行，或該次出行不為當(dāng)天最后一次出行且識別出下一次出行的出行站點(diǎn)不為該次出行的換乘站點(diǎn)，則根據(jù)概率分布模型對出行終點(diǎn)進(jìn)行推導(dǎo)。

2.2.2 持卡類型為優(yōu)撫卡、愛心卡與傷殘卡的乘客出行終點(diǎn)推斷方法

持此類卡的乘客多為年紀(jì)較大的乘客，此類出行者的出行過程中所采取的交通方式往往較為單一，且一天中最后一次出行的出行終點(diǎn)一般為其出行起點(diǎn)。并且，此類特殊公交卡受到政府對此類人群的特殊財(cái)政補(bǔ)貼，出行者不能用此類卡對其共同出行者進(jìn)行代刷，因此，對于這部分票卡數(shù)據(jù)記錄可以不考慮出行同伴群帶來的影響。而直接進(jìn)行出行終點(diǎn)推斷。其推斷方法與持普通卡乘客推斷方法一致。若該次出行推斷為該天最后一次出行且出行次數(shù)超過一次，則根據(jù)出行鏈閉合假設(shè)，推斷其出行終點(diǎn)為該天第一次出行上車刷卡所在站點(diǎn)。

3 結(jié)論

采用這套方法能夠快速高效的推斷出城市公交客流OD矩陣，僅靠乘客刷卡時(shí)間與位置等信息對乘客出行信息進(jìn)行推導(dǎo)具有一定的局限性。因此，將來可對出行乘客的行為心理等進(jìn)行深入挖掘，使推算結(jié)果更加準(zhǔn)確。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱從坤，丁建霆，陳瑜.公交線路OD反推的結(jié)構(gòu)化模型研究[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2005（6）：851-853.

[2]竇慧麗，劉好德，楊曉光.基于站點(diǎn)上下客人數(shù)的公交客流OD反推方法研究[J].交通與計(jì)算機(jī)，2007（2）：79-82.

[3]劉穎杰，靳文舟，康凱.基于IC信息和概率理論的公交OD反推方法[J].公路與汽運(yùn)，2010（3）：31-33.

[4]師富民.基于IC卡數(shù)據(jù)的公交OD矩陣構(gòu)造方法研究[D]. 吉林大學(xué)，2004.

[5]鄧紅星，趙志恒，王瑋琦.基于公交IC卡和GPS數(shù)據(jù)的公交OD量推算研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019，33（6）：220-226.

[6]李軍，鄧紅平.基于公交IC卡數(shù)據(jù)的乘客出行分類研究[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2016，35（6）：109-114.

[7]周雪梅，楊熙宇，吳曉飛.基于IC卡信息的公交客流起止點(diǎn)反推方法[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017，40（7）：1027-1030.