基于多源城市交通出行数据的定制公交需求辨识方法研究

陈汐; 王印海; 代壮; 马晓磊

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2020057

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基于多源城市交通出行数据的定制公交需求辨识方法研究

研究 | 更新时间：2024-06-03

- 基于多源城市交通出行数据的定制公交需求辨识方法研究
- Research on demand identification for customized bus based on multi-source mobility data
- 大数据 2020年6卷第6期页码：2020057-1
- 作者机构：
  
  1. 北京航空航天大学交通科学与工程学院，北京 100191
  2. 美国华盛顿大学土木和环境工程系，美国西雅图 98195
  3. 西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都 610031
  4. 北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心，北京 100191
- 作者简介：
  
  [ "陈汐（1988- ），男，北京航空航天大学交通科学与工程学院博士生，主要研究方向为公共交通运营与规划" ]
  [ "王印海（1965- ），男，博士，华盛顿大学土木和环境工程系终身教授、博士生导师，主要研究方向为交通检测、e交通学与大数据应用、交通控制、交通建模、智能交通系统、交通安全及交通仿真等" ]
  [ "代壮（1989- ），男，博士，西南交通大学交通运输与物流学院助理教授，主要研究方向为交通数据分析和公共交通系统建模" ]
  [ "马晓磊（1985- ），男，博士，北京航空航天大学交通科学与工程学院交通运输工程系副教授、博士生导师，主要研究方向为城市公交系统优化、交通数据挖掘与人工智能以及大规模交通网络建模与分析等" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(61773036)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.2020057
  中图分类号： U491.1+7
- 网络首发：2020-11，
  
  纸质出版：2020-11-15
- 稿件说明：
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陈汐, 王印海, 代壮, 等. 基于多源城市交通出行数据的定制公交需求辨识方法研究[J]. 大数据, 2020,6(6):2020057-1.

Xi CHEN, Yinhai WANG, Zhuang DAI, et al. Research on demand identification for customized bus based on multi-source mobility data[J]. Big Data Research, 2020, 6(6): 2020057-1.
陈汐, 王印海, 代壮, 等. 基于多源城市交通出行数据的定制公交需求辨识方法研究[J]. 大数据, 2020,6(6):2020057-1. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2020057.

Xi CHEN, Yinhai WANG, Zhuang DAI, et al. Research on demand identification for customized bus based on multi-source mobility data[J]. Big Data Research, 2020, 6(6): 2020057-1. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2020057.

摘要

定制公交作为一种新的公交服务模式，对其需求的辨识具有重要实践意义，也是后续线路设计流程的基础。在大数据背景下，通过对海量出行数据中时空信息的挖掘分析，提出一个基于多源数据的定制公交需求分析框架，包括从公交和互联网用户中辨识通勤用户、出行需求的融合及站点选址方法。最后将该方法应用到成都市的出行数据中以验证其有效性，其需求分析结果可为定制公交的线路设计提供依据。

Abstract

As a new type of public transit services

the demand identification of customized bus (CB) has great practical significance

as well as the basis of route design of CB.Under the context of big data

a methodology framework of CB demand identification based on multi-source data was proposed by mining spatial-temporal characteristics from large scale mobility data.The proposed framework includes several phases

which are the identification of commuters from transit and Internet users

data fusion of travel demands and stop deployment method.This study takes Chengdu city as an example to verify the effectiveness of the proposed methods.The results can provide a theoretical support of CB route design.

关键词

Keywords

references

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