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基于轨迹数据的公交网络运行动态时空特征研究
| 论文题名： | 基于轨迹数据的公交网络运行动态时空特征研究 |
| 关键词： | 公交网络;时空特征;轨迹数据;机器学习 |
| 摘要： | 公交运营稳定性是公交服务质量的关键指标，提高公交运营稳定性有利于实现“公交优先”策略，协助缓解城市道路拥堵。然而，公交日常运营中受到天气、上下车人数和道路交通状况等多种因素影响，公交车辆常发生大间隔和串车等运营失稳现象，严重影响城市公交运营服务效率。随着信息化技术的不断发展，公交运营轨迹数据可实时反映公交车辆运营信息，为研究公交车辆运营稳定性提供了保障。传统研究公交车辆运营稳定性主要集中在单线路，在公交运营网络稳定性还存在很大不足。基于此，本文采用连续公交轨迹大数据，在研究单线路的基础上，进一步研究公交网络的动态时空特征，深入挖掘公交运营失稳机理，实现公交稳定性研究由单一线路向网络化发展，可为公共交通运营管理提供理论基础和优化建议。本研究采用大量公交车GPS轨迹数据，运用数据挖掘、机器学习、回归分析等方法，深入挖掘公交网络的动态时空特征。 本研究构建了一套完整的公交单线路和公交网络的运行状态的分析指标体系，并运用机器学习和地理信息系统等技术手段，提出了公交单线路行程时间预测和公交网络时空特征影响因素的方法。通过建立合理的预测和回归模型，为后续实证分析和优化策略提供理论基础，以提高城市公共交通的服务质量和效率，为构建智慧城市和绿色低碳交通做出积极贡献。主要研究结果表明: (1)济南市公交线路行程时间呈左偏右尾分布，且符合对数正态分布。公交服务可靠性在高峰时段波动较大，尤其是早高峰时段。公交串车和大间隔现象很容易发生，一旦发生，这种现象就会一直持续到目的地很难解开。本文建立一个卡尔曼滤波-LSTM模型用于行程时间的预测，其预测效果优于集成学习模型和单一LSTM模型，R2达到0.9。 (2)济南市公交系统的平均停站时间分布相对较短，主要集中在15至35秒之间。而高峰期的站点平均车头时距超出规定时间的2倍以上，并且在高峰期的站点平均车头时距比非高峰期低。济南市中心区域公交站点的平均车头时距比城市四周区域低。此外,通过分析发现部分线路在非高峰期存在发车间隔浪费的问题，需要进一步优化公交班次和车辆调度，提高公交系统的运行效率和服务质量。 (3)公交网络的拓扑特征对公交网络运行动态时空特征的影响大于公交站点周围的人文地理环境特征的影响。这表明交通规划等政府部门应更加重视公交网络的拓扑结构设计和优化。此外，对于城市边缘地区公交网络的规划和建设，应当考虑到该地区人文地理环境的差异性，采用相应的策略和措施来保障公交网络的可持续发展。 |
| 作者： | 刘彦君 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 张辉 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东建筑大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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