公交规划客流OD数据生成方法研究

公交规划客流OD数据生成方法研究
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公交规划客流数据生成方法研究
毋睁
顾明
指导教师徐斌职称副教授
学位授予单位大连海事大学
申请学位级别工学硕士学科专业
管理科学与工程
论文完成日期年月答辩日期年月
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答辩委员会主席§
瑚以
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原创性声明
本人郑重声明:本论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果, 撰写成硕士学位论文:公交拯型奎速旦数握生盛友速硒究:。

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二登坠里叠
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本学位论文属于: 保密口在??年解密后适用本授权书。

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’、.导师签名:‖治‖\
论文储躲恼导师张例
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中文摘要
摘要
随着城市建设迅速扩张和市区人口的急剧增长,城市公交问题越发成为关系城市发展和居民舒适生活的关键。

良好的公交体系能够大幅缓解城市交通压力,
为城市综合发展起到疏通筋络的作用。

因此无论是已成相当规模的大城市还是正
在建设的中小型城市,都在积极建设、完善、优化着公交网络。

公交线网优化是
改善城市公交的重要课题。

在公交线网优化研究中,从经验判断法到现在的数学
.艺
寻优法,经历了无数发展与更新。

当代,在计算机强大计算能力的支持下,应
’’
数学知识分析研究公交线网优化问题成为主流。

而这些方法都会应用到一种数据
模型,就是矩阵。

矩阵作为一种理想输入,在公交线网优化中占有重要地
位。

然而矩阵数据非天然呈现,它是通过调查并对调查后的数据进行科学的处理后才能获得。

本文以获取完整公交客流矩阵数据的方法为核心内容进行课题研究,为公交线网优化奠定重要基础。

矩阵数据调查方法多种多样,针对城市大小、调查人员多少和对调查结果精度的要求差别会有很大的不同,对方法的选择是个多方面量化权衡的问题。

本
文重点研究适用于中小城市以及在较少调查资源的前提下的调查方法,应用数理
统计学尤其是抽样理论方面的知识,对方法的可行性、可靠性、效率与成本进行
分析,并结合玉溪市公交调查工作进行实例分析,创新性地采用多阶段抽样调
查方法,依次对时间、车辆、乘客进行合理抽样并设计出与抽样方法相应的调查问
卷,并证明了该方法在实际应用中的优越性。

而后对调查所得的数据进行详细的
统计分析,依然应用统计学原理,首先针对数据质量设计相应的插补方法,讨
调研误差对数据结果的影响。

然后对数据进行预测分析,启发式地运用抽样调查
得到的部分数据与流量数据结合,扩样估计全体数据,得到能够作为线网优化良好输入的完整的矩阵数据。

最后结合玉溪市项目输出实例的矩阵结果。

在抽样理论支持下,本文的调查方法与相应的数据处理方法切合实际并带有启发性,多步骤方法之间的连接清晰合理,输出结果良好。

关键词:公交客流矩阵;调查;多阶段抽样方法;扩样’
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一英文摘要
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目’录
第章绪论....课题研究背景.国内外研究现状?“?..
.研究内容及组织.
第章文献综述。

.
气矩阵简介.. 矩阵的概念? ●
.. 矩阵的分类?
..公交客流矩阵的性质??.. . 数据获取文献综述。

..
数据调查方法综述?
.. 源数据分析处理方法综述. 第章调查方法?
.调查方法的选择与创新
.调查方法中的抽样方法
..抽样理论简述?.
..抽样方法分类?
..抽样方法选择?
.问卷设计
.调查的实施??..
..预调查?
..正式调查
第章矩阵推算?.
.数据质量分析?
.数据估计问题?
.样本流量数据的补全?
..
天数据的整合..
..流量数据补全?
.样本数据的补全..
.
矩阵数据的生成?目录
第章总结与展望??.
.论文研究结论..
.研究方向的展望
参考文献..
攻读学位期间公开发表论文?.
致谢:?公交规划客流数据生成方法研究
第章绪论
.课题研究背景
城市公交问题
随着国家现代化发展,城市化脚步加快,汽车大众化私有化程度显著提高, 城市客运交通问题日益严重。

在多种交通方式融合的城市交通系统中,公共交通
占有特殊地位。

首先它是最廉价高效的客运手段,其次从环境角度考虑,单位运
输人次耗油最少,交通污染最轻的好处也不言而喻;而且公共交通作为城市最醒
目的交通运力,对整个城市客运流向也具有很大的引领和导向作用【。

所以正在加快步伐大力发展生产力和提高居民生活水平的城市都应把发展和
改善公共交通作为城市客运交通规划管理工作的重中之重。

城市公交普遍存在很多问题:如公交吸引力的不足,城市居民出行乘坐公交车的比例低下。

这可能有多种原因导致,路线不合理,站点设置不合理,公交乘
坐的舒适度差等等,还有私家车保有量的大幅增加也会减少居民乘坐公交的比例。

城市公交存在的问题还有公交车运力不足,高峰时段车内过分拥挤导致候车乘客
无法上车等掣。

以上是微观层面的问题。

从宏观角度来说,很多城市都存在公交线网设计方面的问题,如线网覆盖率不足,线网的非直线系数过高,重复系数过高或过低等等。

当然这种现象往往不
是因为现阶段的公交管理人员的错误所致,而是城市公交网历史自然演变的结果,
这样的现状公交网的形成会有一定的合理性,但也不免会有很多弊端,总之一般
不会是这个城市公交网的较优的设计。

而一个优良的公交线网与一个较差的公交
线网对城市公交乃至城市交通系统的影响差异是非常巨大的【。

在这样的现状下,公交线网优化这一研究领域的出现成为必然。

公交线网优化问题
公交线网优化对于所有城市来说都是一个重要问题。

可能有的城市现阶段没有遇到突出的交通问题或公交问题,也可能有的城市现阶段公交运转十分良好,
认为不需要做公交线网优化的工作。

这种想法是片面的。

从方法论的角度说就是
没有用发展的眼光去看待。

正确的做法是,好的需要去证明是最好的,不是最好第章绪论
的也是接近最好的才可以说明不需要做优化工作。

被证明现阶段是较好的,还要
能够把握将来发展的趋势。

一个好的公交线网优化既要力争解决现在的问题,又
要预测将来的问题,为城市交通未来的发展打下好的基础。

如果现阶段的良好与
将来城市发展后所需的公交线网方案不同,则需要考虑优化线网了,而且可能需
要分步实施的方案【。

如果用科学的方法检验出现有线网针对现有公交状况都不算
是一个好方案,那更需要线网优化了。

正因为如此,公交线网优化已经是一个被研究了大半个世界的课题了,城市化较早的西方在此领域的研究较早并且目前也处于领先地位。

而中国起步较晚,
但是发展很快,迅速成为一个热门课题。

而且中国城市有中国城市的自身特点。

应用矩阵的优化问题
既然公交线网需要优化,接下来要谈的就是优化方法的问题了。

公交优化方法从近代到现代基本依照的从主观到客观,从经验到科技,从定性到定量地认识、
分析、规划、检验的进程发展着【】。

从最初全靠人工经验的规划手册法,到引入计
算模型的系统分析法,到考虑多因素收益与成本的市场分析法,到需要计算机的
交互式辅助系统分析法,到需要数学理论支持的数学寻优法。

数学寻优法是前面
方法的发展和延伸,是经验分析、市场分析、交互式计算机系统和数学模型的结
合。

数学寻优法需要可靠的数学理论、高效的数学模型和良好的数据输入【,。

数
学模型中承载数据输入的数据模型在数学寻优方法的发展过程中逐渐形成了一种
大家所公认的信息功能强大且规划应用良好的数据模型??矩阵。

矩阵具体在下文介绍。

矩阵主要用来做线网上的交通分配。

使用矩
阵做为数据输入的线网优化方法主要是线网生成型方法。

当然不是不能用来做线
网改进,如果数据依然具备,那么所有的优化方法几乎都可以用到,信息量
是最大最完备的,相当于线网优化的充分条件【】。

但是获取矩阵是个复杂且有
难度的工作,很可能消耗巨大人力物力,所以如果是对优化结果要求不高或是受
成本限制比较大的规划那么也许不是必要信息。

完整的矩阵信息是最优的数
据源,如果有低消耗高精度的矩阵数据获取方法的话,那么得到可靠的矩阵必是公交线网优化的良好开端【。

矩阵获取问题公交规划客流数据生成方法研究
矩阵数据不是在需要时自然呈现在你面前的,它是通过调查而得到的,在
调查之后还要经过复杂的数据处理,才能得到完整的矩阵数据。

所以,矩阵是作为调查结果的一个输出,而成为优化模型的一个输入而存在的。

定义为获得数据的调查为调查,那么调查的方法也是多种多样的,
针对城市的大小、调查人员的多少和对调查结果精度的要求差别会有很大的不同。

所以选择什么样的调查方法是个多方面量化权衡的问题【】。

本论文前面章节就
论述了调查方法的选择问题。

在确定了大体的调查方法即证明了这样的调查方法理论上会得到较好的数据结果后就要详细论证调查方法实践的可行性、可
靠性、效率与成本【¨。

在这些都确定后,着手设计抽样方法,论证抽样的合理性,
.
设计调查问卷。

这是这个论文的前面部分。

论文的后面部分是对调查所得的数据做描述性统计分析,因为人工操作的调查结果会和理论预想的有很多这样那样的差别。

人工的调查结果总会有缺失和错
误,而这此会对数据的真是行造成多大的影响,这就是这部分要讨论的问题。

‘
之后,也是篇幅最长的部分,是在调查的数据结果基础上做预测分析。

因为抽样’
调查得到的是部分数据,由部分数据去估计全体,这是个复杂的工作。

这部分的.
结果就是要形成能够作为优化输入的矩阵数据。

.国内外研究现状
在调查方法方面目前,国外城市,比如美国常有家庭普查的资料,可
直接或少量更新后建立新的矩阵用于规划,这也是限于城市人口比较少和流动不大的情况,否则之前的矩阵稳定性较差,少量更新后并不能用于现状。

除此之外大多数国家进行公交线网优化时都要零基础之上做调查。

那么
调查的方法针对不同类型的城市就多种多样了。

总的来说,常用的调查方法分人工调查和非人工调查两种【。

非人工调查利用科技手段在公交车上安装监
控设备,通过各自的方法读取或挖掘客车流量信息,比如利用卡读取【】,利用
某种图形处理嵌入式软件分辨和读取乘客计数,还有专门为乘客流量计数而设计
研发的计数装置系统。

第章绪论
人工调查又分为现场调查与非现场调查,非现场调查如网上调查,在网页上发布调查问卷;邮寄调查,和很多商业调查类似,将调查问卷邮寄到住户家中;
电话调查【】。

由于非现场调查的问卷回收率不能保证,所以除非有良好的调查组
织工作,否则一般不用非现场调查。

通常的公交客流调查用的都是人工现场调查,现场调查的对象包括对流量的统计和对公交乘客的问答。

调查方式牵连着
调查区域也又分别,常分为街头调查、驻站调查和跟车调查。

这三种调查方式根
据调查目的细节和调查人力物力还有城市公交特征来说各有适用、且各有利弊。

具体情况需要具体分析【】。

在公交客流数据分析估算方面,基本有如下方法,熵最大化模型、极大
似然模型、均衡算法与非均衡算法、最小二乘法模型、双层规划数学模型、基于
公交乘车站点分布函数推算客流数据以及从区域数据推线路数据的
方法、.神经网络【。

.研究内容及组织
研究内容
这篇论文研究的主要内容为公交客流矩阵数据的调查方法和数据扩样的
估算方法。

在调查方法中主要比较现下流行的调查方法并作出选择与改进,并详
细论述抽样方法的可靠性。

在数据估计阶段比较常用的扩样方法后,结合自己调查方法所得数据源作出合理的估计方法设计并证明结果的精度。

全文结
合玉
溪市公交线网规划项目实例作出相应数据处理与展示。

论文组织结构
公交矩阵数据的获取,包括调查与后期的数据处理生成最终矩阵结果
一直是公交线网优化的核心问题,本文研究调查与数据处理方法的结构如下:
第一章:主要由公交规划问题介绍到公交线网优化再介绍到基于矩阵数
据的优化问题,最后提出矩阵数据获取是难点课题,即本文研究的方向。

然后介绍了针对这一问题国内外的研究成果。

最后介绍了本文研究具体内容和论文
结构。

第二章:开篇介绍矩阵的相关概念。

然后综述文献,包括调查方法与
数据处理方法的研究成果与理论。

公交规划客流数据生成方法研究
第三章:介绍与分析本论文所选择的调查方法,调查步骤预调查问卷设计。

之后详细分析针对调查方法的抽样方法。

简单介绍调查实施的方法,并结合玉溪
’.
市项目实例分析调查与抽样所得的数据结果。

第四章:分许数据质量,分析样本统计量,进行数据扩样的估算工作。

先后进行天流量数据整合,天全流量的补全,单车量补全与全数据生成
的方法分析。

最后还是结合玉溪市项目实例应用理论方法进行操作,最后得出
矩阵结果。

’
第五章:结论与展望。

第章文献综述
第章文献综述
.
矩阵简介
..
矩阵的概念
矩阵是一种矩阵形式的数据,如表.,中的每个元素的值被称为量。

一般情况下是个整数。

代表一对起终点之间的流量。

“”来源于英文,
指出发地,“来源于英文,指目的地【】。

一个起终点矩阵包含从每个始点到每个终点的流量,该矩阵经常是出行分布或公交分配等交通分析程序必须的输入文件。

暂且用行列的数字代表起点与终点名。

代表起点的总数,每点既可作为出发点又可作为到达点。

由这个点组成一个交通交互出行的区域。

口。

,代表从起点到终点的流量。

第行除最后一列就分别代表从起点摇终点,,,?,的流量,最后
一列代表从起点出发的总流量。

第列除最后一行分别代表从起点,,,?,到终点的流量,最后一
行代表到达终点的总流量。

这里流量是交通流量的简称。

既然口,,被成为从起点到终点的流量。

是个质点流流过的质点数量。

这一数
量
一定是某段时间的流量。

是有时段性的,应该有时间单位。

所以,矩阵是个有时间单位的数据。

常用的单位有年、月、天,还有认为
需要锁定的时段。

在矩阵中,第行第列的数据是这个区域所有点总的出发量,也是总
的到达量,这个值是第行的和也是第歹的和。

表示是个交通流封闭区域,
或者说矩阵中只存储在此封闭区域中通行的交通流,所以,总出发量与总到达量。

相等【
而从点的出发量与到达点的到达量不一定相等,或者说一般来说不会相等。

然而在一定长的时段内,或者说一个交通出行周期,这两个量可以近似相等。

公交规划客流数据生成方法研究
表. 矩阵一
..∑吩
×. 口∑口。

』月
∑口,口。

∑口,
●口“”
∑口。

/
, ●
』口知
∑呜,
,
口口口
∑%
∑口『∑口∑% ∑口∑口∑% ∑%
,
矩阵大部分是由调查结果直接输出,这种方式我们会在以后的章节具体讨
论。

有些时候公交规划的前几阶段用到的是产生.吸引量和产生.吸引矩阵矩阵。

之后的规划需要矩阵时可以通过矩阵转化【】。

产生点代表基于家庭的出行, 吸引点代表离开家庭去从事各种工作的终点区域,被认为是吸引了出行的点。

这
与矩阵的起终点概念完全不同。

由到矩阵的转化是公交线网优化的惯常
工作,但是操作复杂并且与本文工作关系不大,所以不做详细讨论。

只需知道矩阵不是矩阵。

在某些线网优化中,特别是考察到换乘问题时,可以讲矩阵转化为公交可
达矩阵【。

把某矩阵行列中的非零项变为示性变量,将项看作示性变量。

则矩阵展示的就是直达信息,任意点对的示性变量均为则为不可直达,为则为可直达。

特别的设某可达矩阵为,则将行列中的非零项变为示性变量,
项看作示性变量,则变为一步换乘可达矩阵,值为的点对为一步换乘之内可达,第章文献综述
值为的点对为不换乘亦抵达不了。

这种由矩阵转化而来的可达矩阵,在公交
线网优化中也有应用,但不是本文主要内容。

..
矩阵的分类
矩阵分类比较含糊,从不同角度说,首先,按区域的大小可分为全国的
矩阵,全省的,城市的,市辖区的。

按时段分又可分为年矩阵,天矩阵,小时矩阵,高峰小时矩阵。

‘而通常所说的分类是按交通流的质点性质分的【】。

有车流矩阵,货流矩阵,客流矩阵。

客流矩阵又可分为公交客流矩阵、私家车客流矩阵、出租车客流矩阵。

本论文讨论的就是公交客流矩阵。

分类见下表.。

表. 矩阵分类
..车流矩阵
按质点性质货流矩阵
分公交客流矩阵
客流矩阵
其他客流矩阵
省级区域交通矩阵
矩阵分
按区域分类市内交通矩阵
类
其他
年矩阵
按时间段划月矩阵
分
天矩阵
其他时间段
..公交客流矩阵的性质
公交客流矩阵的周期性
以一个城市一天为例,公交客流矩阵记录着一天从每个始点到每个终点的公交乘客流。

公交客流矩阵从定义上来说就是所有乘坐公交的人次都计入流且
里。

公交规划客流数据生成方法研究
此外,公交客流矩阵的变化体现出明显的周期性。

天矩阵会以一个星期
为周期变化。

而一天内的时段矩阵则有更复杂的变化规律。

.
公交客流矩阵始终点选取的问题。

在通常的矩阵规划,不是公交客流的情况下,如车流、货流流量在选择
点和点时就把出行产生点设为起始点点,把出行吸引点设为终止点点。

.
.在交通规划中,常常不区分产生点和起始点、吸引点和终止点。

而公交客流矩阵的始终点常常不选择出行产生点和出行吸引点。

所以这
里就要引入点、点和矩阵的概念,并与矩阵做区分。

代表出行产生点,
代表出行吸引点。

产生点一般指家庭,吸引点一般指非家庭的公交节点。

这是狭
义的情况,广义的情况是每次公交出行需求的出发点即为,每次出行需求的收束
点即为。

在侠义的情况下,矩阵需要向矩阵做转化【】。

一
公交客流矩阵的问题是,为规划可行和规划方便常常不能以点作为
点,除非是入户的公交客流调查,其他的调查方法一般选取区域域心、形心或站
点为点,这样会使调查方便可行,大大节省成本。

:
所以公交矩阵常常以站点作为节点。

这样会和实际的需求点有所偏差。

.
数据获取文献综述
●●
..
数据调查方法综述
公交数据调查代表获取用于公交线网优化的原始数据的过程。

目前,用于优化的客流调查方法有人工调查与非人工调查,非人工调查分利用卡计数系统【】,
利用图形图像处理技术,利用特制的记录乘客流量的系统。

人工调查包括非现场
调查的电话调查、邮寄调查和网上调查;人工现场调查包括入户调查普查或抽
样调查、街头调查、驻站调查、跟车调查等【】。

人工调查一般是通过问卷,非人工调查一般无问卷,直接统计到计算机数据
‘
库。

:
非人工调查的现在国外正在尝试性应用。

客流图像处理系统基于图形图像处理技术,在上下车门安装视频识别装置和系统,系统通过摄像头读取乘客流动的
视频,在通过图形处理软件对视频进行分析,识别乘客个体及其运动,对先后门第章文献综述
上下课人数进行计到。

这种方法在科技系统中评价较高,精度较好,但是图形技术易受温度湿度等天气因素影响。

专用的乘客计数系统是基于的应用【,自动定位、无线传输、数据的时时更新,通过强大的数据库、、地理信息分析系统,通过对空间数据的统
计分析可以得到很全面的多模式的数据结果。

美国从上世纪年代开始尝试运用
这种系统。

它的优点是数据的全面性和实时性,但是所需软硬件设备投入的成本
过高。

不论是车门端的图形图像处理系统还是更广的公交乘客定位系统,在天气影响较大和公交车非常拥挤的时段都容易出现大量的统计错误【】。

公交卡是很多城市的公交付费工具,它在为公交乘客提供便利的同时,客
观上也可以成为公交客流统计的工具,只需要将刷卡机内部软件增加部分统计功
能;跟进一步可在卡内存有乘客部分信息,当然这需要经过乘客的同意。

卡统。