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原文传递基于大数据的公交调度规则研究

论文题名：	基于大数据的公交调度规则研究
关键词：	公交车辆;调度规则;数据挖掘;服务水平
摘要：	提升公交的服务水平是实施公交优先的有效方式。随着智能公交的发展，在运营过程中，公交系统产生大量的数据，为公交规划和管理部门制定决策提供依据。基于公交IC卡数据和公交GPS数据，通过对数据的处理，及数据的分析和挖掘，可以获得有效的客流信息和车辆运行中的信息，并做出相应的预测，为公交调度提供决策支持。　　本文首先介绍了对公交数据源的分析，介绍智能交通背景下的公交智能系统产生数据的模式;公交数据的预处理流程，以IC卡数据和GPS数据为主，介绍了两种数据的不同的数据预处理步骤。本文研究了对公交数据的数据挖掘及分析。首先介绍了数据挖掘的基本概念和常用算法;对于IC卡的数据挖掘，本文分别研究了基于IC卡的客流时段划分，一些客流指标的统计分析，以及基于BP神经网络的客流预测;对于公交GPS的数据挖掘，本文研究了公交GPS的路段匹配，公交在运行过程中的运行特性的分析，以及基于BP神经网络的公交运行时间的预测。　　基于对公交数据的挖掘，本文研究了公交调度，包括静态调度及调度问题。对于静态调度，本文主要研究了时刻表的编制部分，即首先根据IC客流数据，划分客流时段，基于乘客等待成本最小、拥挤度最小、公交公司运营成本最小，建立公交时刻表的编制模型，并根据遗传算法进行求解;对于动态调度，本文分别研究了异常事件下的车辆调度形式，以及实时调度中的站点调度和站点间调度，即动态滞站调度和公交信号优先的动态调度，减少串车和大间隔的发生，提高公交的服务水平。　　根据以上研究内容，本文给出实例分析，分别以实例验证了以上的数据处理、数据挖掘、分析，以及公交调度的研究内容。
作者：	尹婷婷
专业：	交通运输规划与管理
导师：	关伟
授予学位：	硕士
授予学位单位：	北京交通大学
学位年度：	2015
正文语种：	中文