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基于IC卡和移动支付数据的轨道客流分配及清分模型研究
| 论文题名： | 基于IC卡和移动支付数据的轨道客流分配及清分模型研究 |
| 关键词： | 城市轨道交通;客流分配;出行行为;Logit模型 |
| 摘要： | 随着我国社会经济不断发展、城镇化水平持续提升，轨道交通网络化逐渐形成，轨道乘客出行换乘机会增加，可选择路径增多，使轨道交通客流时空分布复杂化，甚至局部区域产生极端拥堵，增加轨道交通运营管理压力和运营安全风险，传统客流分配模型难以准确描述换乘、拥挤等多因素影响下的乘客出行行为。本文基于IC卡和移动支付数据对轨道交通网络乘客出行路径和客流分配问题展开研究，分析轨道交通乘客出行行为，研究轨道交通客流分布规律，对提高轨道交通运营组织管理效率具有重要意义。 本文首先基于图论与复杂网络理论，运用SpaceL方法分析了轨道交通网络拓扑结构特性，确定了有效路径的规则与搜索方法；对轨道IC卡和移动支付数据进行预处理，得到客流在时间和空间两个维度的分布特性，时间特性表现为日范围内各站点因属性不同，早晚高峰形态不同，周范围内工作日的出行强度大于休息日，月范围内呈现淡旺季；空间特性表现为客流强度由城市中心向外周边逐渐减小，周边地区站点潮汐现象明显；其次，从乘客内部年龄、收入等自身因素与外部轨道运营时间、拥挤度等因素，对乘客出行行为进行分析，提取出行天数、平均出行时间和出行OD覆盖度等7个指标作为聚类指标，运用GMM聚类算法将乘客分为通勤型与非通勤型等4类，发现通勤类乘客更加关注出行时间因素，非通勤类乘客更加关注出行舒适度因素；再次，以随机效用理论为基础，将影响乘客路径选择的换乘、拥挤度等因素量化，建立了乘客的广义出行费用函数，针对传统Logit模型效用绝对差确定选择概率与不相关备选方案的独立性问题，在MNL模型上加入路径尺度，根据现有清分方法与规则，构建了基于路径尺度的客流分配及清分模型；最后，选取重庆市轨道网络某工作日刷卡数据进行实例分析，计算出OD对间的客流分配比例和清分比例，直观体现不同类型乘客路径选择的差异性。计算结果显示，基于路径尺度的客流分配及清分模型平均误差为4.18%，平均误差相较于传统单一路径分配方法与多路径分配方法降低了32.58%和1.52%，验证了本文构建模型的准确性。 本文应用了随机效用理论，提出的基于轨道IC卡和移动支付数据的客流分配及清分模型，可以描述不同类型乘客出行路径选择，实现对不同类型乘客的差异化客流分配，提高了轨道客流分配的准确度，丰富了交通运输学科的轨道客流分配方法，为轨道线路优化、运营组织管理与票务清分计算提供了一定决策理论与方法。 |
| 作者： | 刘正彪 |
| 专业： | 交通运输 |
| 导师： | 李淑庆 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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