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原文传递高原城市老年人群公交出行特征分析与客流预测研究

论文题名：	高原城市老年人群公交出行特征分析与客流预测研究
关键词：	老年人群;公交出行特征;客流预测;高原城市
摘要：	当前，我国人口老龄化已经进入规模加速期，作为老年人主要出行方式之一的公交在供需方面的矛盾日益凸显。特别是在经济欠发达的高原城市，随着老年人群生活方式的快速转变导致出行需求多元化，意味着对公共交通服务水平要求会越来越高，老年人群公交出行需求得不到有效满足的情势会更加严峻，由此引发的针对高原城市老年人群公交出行问题的研究得到了广泛关注。分析老年人群公交出行特征，定位老年人主要出行需求并对未来时间客流预测展开研究，有利于为老年人群提供精准的公交出行服务，对提高老年人群出行质量具有十分重要的意义。　　本文以具有典型高原城市特征的拉萨市为例，对高原城市老年人群公交出行特征进行分析和客流预测展开研究。城市老年人群公交出行特征由于受到城市规划布局、交通供给和环境变化的影响，具有明显的规律性。分析老年人群公交出行特征，进行针对性的客流预测研究，可为城市推进养老公交服务体系构建提供科学指导。首先，整理出老年人群有效的公交出行数据与现有的出行特征分析方法相结合，综合高原城市独有的气候环境和城市结构，提炼出高原城市老年人群公交出行特征研究方法。其次，对老年人群公交出行时间特征、空间特征以及季节性影响进行分析。最后，基于老年人群公交出行特征分析，构建线性、非线性客流预测模型，对公交客流展开短期预测研究。本文的主要研究内容如下：　　（1）研究高原城市老年人群公交出行特征。简要介绍公交数据及处理方法，详尽描述数据处理过程，采用短时间序列聚类方法标定老年人每天的公交出行时段划分。按日期、周、天、小时等方式统计老年人公交出行数据并进行可视化，利用 HP(Hodrick and Prescott)、BP(band-pass)滤波方法进行周期性和长期性趋势分析，结果显示：拉萨老年人在周末以及节假日出行人次明显下降；老年人群每天的公交出行存在三个高峰时段：分别为上午7:00-7:30、9:00-11:30，下午16:30-18:00；随着5至9月拉萨天气回暖，老年人早上出行人次明显增加，晚上出行结束时间相较于其它月份延后；老年人群公交出行具有周期性且周期为 7天，出行人次随着时间推移呈缓慢上升趋势。　　（2）量化分析高原城市老年人群公交出行空间特征。计算公交线路的老年人客流分担率，发现拉萨各线路公交分担率可分为较低、适中、较高三个等级。采用成分分析法定量分析公交线路对老年人出行在空间上的影响，结果显示，老年人出行与公交线路分布以及所到达的区域有着紧密的联系。结合人口分布、公交线路和站点分布等静态数据，利用 ArcGIS 可视化功能定性分析老年人群出行空间特征，得出老年人出行多以工作、健身、购物为目的；客流量较大的线路主要连接人口聚集区和商业发达经济圈。　　（3）从短时客流预测和长时客流预测两方面展开研究公交客流预测。短时客流预测方面：构建短时间序列聚类季节性差分自回归滑动平均预测模型（STSC-SARIMA）和长短期记忆神经网络预测模型（STSC-LSTM）对短时间客流进行预测，经过模型性能验证比较分析，两个模型均能较高精度预测短时客流量。长时客流预测方面：建立季节性差分自回归滑动平均预测模型（SARIMA）和卷积神经网络（CNN）预测模型对长时间的老年人公交出行客流进行预测。对比预测结果得出结论：老年人群公交出行短时客流预测方面，含参类预测模型STSC-SARIMA预测精度更高；长时客流预测方面，非参类预测模型（CNN）预测精度更高。
作者：	何昌亮
专业：	信号与信息处理
导师：	程刚
授予学位：	硕士
授予学位单位：	西藏大学
学位年度：	2023