基于大数据的公交线网分析诊断
基于大数据的城市公交网络优化研究
基于大数据的城市公交网络优化研究随着全球城市化进程的加速，城市公交系统已成为城市生活中重要的交通方式之一。
但是，城市公交网络仍然面临诸多挑战。
例如，有些城市公交系统的线路布局不合理，导致公交车辆无法有效地连接不同的区域；有些城市公交系统的运营节奏不协调，导致公交车辆在道路上拥堵，进而影响了公交系统的运营效率。
因此，如何优化城市公交网络已成为一个备受关注的研究领域。
而基于大数据的城市公交网络优化正是在这个背景下应运而生的。
一、大数据在城市公交网络优化中的应用大数据技术不仅可以收集各种有关城市公交网络的数据，还可以使用高级算法以及机器学习技术来分析数据，从而找出城市公交网络现有的问题，并提出相应的改进方案。
例如，基于大数据技术，可以收集每辆公交车上的定位数据，并进行分析，以优化城市公交路线的设计和路线的优化。
此外，大数据技术也可以收集各个公交站点的客流数据，并可以使用数据分析模型来预测未来的客流需求，从而优化公交线路的布局和设计，以满足未来的需求。
二、大数据在城市公交网络优化中的应用案例以北京市为例，北京的公共交通系统非常复杂，由多种不同的交通方式组成，包括地铁、公交车、出租车和私家车。
然而，北京市的各个公交车站点之间的布局并不合理，这就限制了公交车的运行效率。
因此，北京市采用了基于大数据技术的城市公交网络优化方案，以优化公交车的运营效率。
首先，北京市的交通管理部门收集数据分析了公车的行驶域，并使用算法来新建公交线路。
此外，由于北京市的大型公共汽车停车场并不均匀分布，造成了部分停车场存车过剩，影响了其他地方的停车。
为此，北京市采用了基于大数据技术的智能停车系统，使得公交车可以快捷地停靠在它们的冷却站点上。
三、大数据城市公交网络优化的优点基于大数据技术的城市公交网络优化方法具有以下优点：1.节省成本。
传统城市公交网络的设计需要由人工来完成，所需资金较多，而基于大数据的城市公交网络优化则可以使用大量的计算机技术，极大地节省了成本。
基于大数据分析的智慧公交系统设计与实现
基于大数据分析的智慧公交系统设计与实现近年来，随着物联网、人工智能等技术的不断发展，智慧城市成为了新型城市建设的重要方向。
在智慧城市中，智慧交通又是一个重要的领域。
而在智慧交通中，公共交通系统的智能化发展尤为重要。
基于大数据分析的智慧公交系统，将会为城市公共交通带来更先进、更人性化、更高效的服务。
一、智慧公交系统的基本需求智慧公交系统的目标是为公众提供更优质的出行服务和更智慧的路况管理。
首先，智慧公交系统需要整合和收集包括公交车辆、乘客、车站等各类信息，并对其进行综合分析和应用。
其次，智慧公交系统需要依靠先进的技术手段，如大数据分析、互联网等，实现对公交运营的实时监测和调整。
最后，智慧公交系统需要满足用户的多样化需求，例如实时查询、移动支付、车站导航等。
二、大数据分析在智慧公交系统中的作用大数据分析作为智慧公交系统不可或缺的一部分，可以帮助系统更好地整合和分析公交运营所需数据，并通过机器学习和数据挖掘技术，实现车辆调度、运营安排、路线规划等方面的优化。
例如，在公交运营过程中，如果某条公交线路出现拥堵，系统可以收集和整合治堵相关数据，并利用大数据分析技术提供最佳解决方案。
此外，大数据分析还可以降低公交车辆运营风险，比如预测天气、识别车辆故障等信息。
三、智慧公交系统的实现方案智慧公交系统要实现，需要综合运用大数据分析技术、互联网技术、物联网等多种技术手段。
在数据收集方面，公交车辆上装有GPS、传感器等设备，可以实时获取到公交车辆位置、速度、载客量等信息。
在公交车站，设备也可以收集到门前广场人流量、车辆到站时间等信息。
运用大数据分析技术，这些信息可以进行聚类、分类、统计等处理，以分析公交运营数据，提高公交线路效率。
在智能调度方面，大数据分析技术是不可或缺的。
通过对路线拥堵情况的实时监测，系统可以快速分析大量数据，为公交车辆找到最佳的行驶路径。
同时，在公交车站，通过对车流量、人流量及车辆到站时间等数据分析，系统也可以实现对公交车辆的预测、调度和优化。
基于多源数据的公交线网优化——以海口市公交线网优化为例
基于多源数据的公交线网优化——以海口市公交线网优化为例摘要：以海口市为例，对公交刷卡数据、公交车辆GPS数据、公交站点GPS 数据进行多源数据融合分析，从数据有效字段和规划内容的关联分析出发，确定了数据分析在公交现状评估和公交线网优化的应用方法，并提出了数据分析可靠性验证的途径，弥补了一般公交专项规划在运营评估方面的薄弱环节。
关键词：多源数据融合；公交客流OD；客流分配0前言常规公交线网规划主要依赖某一天高峰时段跟车调查的站点上下客情况，缺乏对公交客流和车辆运行情况的全面了解，存在较大的局限性。
随着IC卡及手机支付的普及，全面挖掘公交IC卡及手机信令数据（以下统称刷卡数据）对城市公交线网规划具有重要意义。
1数据应用框架公交刷卡数据分析主要利用3类基础数据，刷卡数据、车辆GPS数据、站点GPS数据。
应针对公交线网规划的内容，制定数据应用框架，提取有用信息计算所需的线网指标、运营指标，以支撑规划方案的制定。
公交车辆GPS数据有效字段为车辆编号、经度、纬度、时间、线路名称，可不间断地反映每辆公交车的位置信息，用于直接计算线路长度、线网密度、重复系数、非直线系数等线网指标，识别出不符合规范、不符合所在城市特征的现状线路；也可直接计算运营速度、发车间隔、准点率等运营指标，评估运营状况，判断线路走向、运力配置、调度管理的合理性。
公交站点GPS数据，有效字段为线路名、站点名、站点经度、站点纬度，可反映公交站点的位置信息，可直接计算站距、站点覆盖率等线网指标。
公交刷卡数据，有效字段为公交卡号、刷卡时间、车费、线路号以及车辆号，可反映乘客上车的信息。
与车辆GPS数据、站点GPS数据融合后，可推算公交客流OD和客流分配，计算站点上下客量、换乘系数、满载率等客流指标，判断现状线网与客流分布的匹配性，识别客流走廊的规模与分布，检验线网优化方案对现状公交客流的覆盖性。
2数据分析方法2.1上车站点判断上车站点的判断通常采用时空聚类分析结合运营调度信息确定，本次研究通过引入公交站点GPS数据来提高判定的精度：（1）查找刷卡时间与车辆GPS时间差在15s之内且最小的作为此时公交车的位置；（2）计算刷卡时公交车的位置与该线路所有公交站点位置的距离，距离最小的站点作为该条刷卡数据的上车站点。
安阳市基于多源大数据融合分析的公交线网优化评估
30 《城市公共交通》URBAN PUBLIC TRANSPORT 2020·03
Academic Research 学 海 泛 舟
交界地区区域性中心城市。 根 据《 安 阳 市 城 市 总 体 规 划（2011-2020）》，
城市空间布局以向南、向东发展为主，适当向西延 伸。城市内部交通便利，已形成“棋盘 + 环形”路 网结构，实现高速公路、国道、城市道路的无缝衔 接（图 1）。
安阳市从 1958 年开始发展公共交通事业至今， 已经取得了卓越成绩 ：公交线网规模不断扩大、 装备水平不断提升、基础设施不断完善、智能化建 设不断推进，等等。但是，随着城市格局的快速发
展，安阳公交也存在着线网布局与客流出行特征不 匹配、公交线网覆盖不充足、公交重复系数较高、 线网功能层次不清、运力供给与客流规律不匹配、 运营组织未实现精细化管理等一系列快速发展过程 中产生的问题。
引言
安阳市位于河南省最北部，地处豫、晋、冀三 省交界处，地理位置优越 ；安阳市也是中国八大 古都之一，是早期华夏文明的中心之一，是中国 优秀旅游城市、国家园林城市 ；在 2018 年 12 月 被国家发改委、交通运输部列入“陆港型国家物流 枢纽承载城市”。近几年来，安阳市城市发展迅速， 城市布局以向东、向南不断拓展。随着城市的不断 扩展，机动车保有量也在逐年增加，交通供需矛盾 日益凸显。纵观国内外各个城市的发展经验，大力 发展公共交通才是解决城市交通问题的主要方法。
图 1 2020 年中心城区用地规划图
目前，安阳市运营公交线路 65 条，公交线路 总长度达 882 公里，公交线网长度 430 公里，日均 客运量 27 万人次 / 日，核心区公交站点 500 米覆盖 率较高，覆盖率达 80% 以上。根据数据分析，有客 流出行的区域，基本上均有公交线路覆盖（图 2）。
基于大数据的公交出行特征分析与线网优化方法
基于大数据的公交出行特征分析与线网优化方法基于大数据的公交出行特征分析与线网优化方法随着城市化进程的加快，城市人口日益增多，城市交通问题也成为了日益突出的社会问题。
尤其是公交出行，作为城市交通体系的重要组成部分，其运营管理效率的提高对城市交通系统的整体改善至关重要。
基于大数据的公交出行特征分析与线网优化方法，成为了解决这一问题的重要方式。
大数据技术的出现和快速发展，为公交出行特征分析和线网优化提供了强有力的支持。
通过收集和分析大量的公交运行数据，我们可以深入了解公交出行特征，从而优化公交线路规划和调整公交车辆调度。
首先，我们可以基于大数据对公交出行特征进行分析。
通过对公交数据采集和分析，我们可以得到公交线路的客流特征、发车间隔等数据。
这些数据可以帮助我们了解公交线路的运行情况，比如高峰期和低峰期的客流差异，不同线路之间的客流对比等。
针对这些数据，我们可以针对性地进行公交线路的优化和调整。
其次，我们可以基于大数据对公交线网进行优化。
公交线路的优化是提高城市公交出行效率和服务质量的关键环节。
通过收集并分析大量的公交出行数据，我们可以分析出客流高峰期和低峰期的客流热点，通过合理调整线路规划，加强高峰期线路的运营，提高出行效率。
此外，通过分析公交出行数据，我们可以得到乘客出行偏好等信息，进一步优化公交线网。
比如，可以根据乘客的出行起点和目的地，提供更合理的公交线路规划，减少乘客的换乘次数和等待时间，提升出行的满意度。
再次，我们可以基于大数据对公交车辆调度进行优化。
通过对公交出行数据的分析，我们可以得到实时的公交乘客数量、位置等信息，根据这些信息可以实时调整车辆调度，提高公交车辆的运行效率。
比如，对于客流高峰期，可以增加公交车辆的发车频率和数量，确保乘客能够得到及时的出行服务，减少乘客的等待时间。
最后，基于大数据的公交出行特征分析与线网优化方法还可以帮助政府和公交运营管理部门做出科学的决策。
通过对公交出行数据的深入分析，我们可以对公交线路的优化效果进行评估，并有针对性地制定新的改进方案。
基于大数据分析的公交线路优化研究
基于大数据分析的公交线路优化研究随着城市人口规模的不断增长，公交线路的负载和效率成为越来越紧迫的问题。
为了解决这个问题，许多城市开始利用大数据分析来优化公交线路。
本文将探讨基于大数据分析的公交线路优化研究。
一、数据收集与处理公交线路优化首先需要收集大量的数据，包括公交车的位置信息、乘客的出行需求、公交车和站点之间的运行时间等。
这些数据可以通过公交车上搭载的GPS设备、乘客手机应用和各个站点的传感器等方式进行收集。
收集到的数据需要经过处理，去除一些异常值和噪声，使得数据的质量得到保证。
二、交通流量分析利用收集到的数据，我们可以对公交线路的交通流量进行分析。
通过分析不同时间段的交通流量，我们可以得到公交线路的拥挤程度和峰值时段，从而合理安排车辆的运营时间和频率。
此外，还可以根据乘客的出行需求，调整站点的服务范围和运行时间，使得乘客的出行更加方便。
三、公交线路优化在分析交通流量的基础上，我们可以利用算法和模型来优化公交线路。
首先，可以利用路网数据分析公交线路的覆盖范围和完整性，确保每个区域都能得到合理的公交服务。
其次，可以使用聚类分析来划分不同的出行群体，然后根据不同群体的出行特点和需求来优化线路布局和站点设置。
最后，可以使用优化算法来确定最短路径和最优停靠时间，从而减少行车时间和充电时间。
四、智能调度系统为了实现公交线路的优化和调度，可以开发智能调度系统。
这个系统可以利用大数据分析的结果来自动调度车辆和优化线路。
通过实时监测公交车的位置和交通流量，系统可以及时调整车辆的运营时间和频率，确保乘客的等待时间最短。
同时，系统可以根据交通流量和需求预测，提前安排车辆和驾驶员，避免拥堵和延误。
五、效果评估与改进在优化公交线路后，我们需要对改进效果进行评估。
可以通过乘客的满意度调查和数据的比较来评估优化效果。
如果优化效果不明显或者出现其他问题，还可以通过收集更多数据和调整算法来改进。
总结起来，基于大数据分析的公交线路优化研究可以通过数据的收集与处理、交通流量分析、公交线路优化、智能调度系统和效果评估与改进等环节来实现。
基于大数据的公交线路优化研究
基于大数据的公交线路优化研究随着城市化进程的加快，城市公共交通的规模不断扩大，公交车成为了城市居民出行的主要方式之一。
然而，随着城市规模的增大，传统的公交线路规划已经不能满足城市居民越来越多样化、个性化的出行需求，如何优化公交线路，成为城市管理者和公交运营公司面临的一项重要任务。
基于大数据的公交线路优化研究，就是为了解决这一问题而不断深入的一项研究。
它可以基于公交车上的GPS定位数据、公交卡数据、移动互联网等多个数据源来对公交线路进行优化。
公交线路优化的首要任务是提高公交效率。
基于大数据的公交线路优化研究可以通过分析公交车的行驶轨迹、交通拥堵情况等数据，对公交线路进行实时调整和优化，减少公交车在路上的等待时间和拥堵时间，缩短乘客的等车时间和行程时间。
这样，就能够提高公交系统的运行效率，提高乘客的出行体验。
其次，基于大数据的公交线路优化研究还可以对公交线路的覆盖范围进行调整。
可以通过分析公交卡数据、移动互联网等数据，发掘市民出行的常态，“点对点”的乘车需求。
根据这些数据，对公交线路进行优化调整，提高公交线路的覆盖范围，不仅能够满足乘客的出行需求，增强公交线路的使用率，还能够促进城市公共交通的绿色发展。
除此之外，基于大数据的公交线路优化研究还可以通过优化公交车的运行效率和减少等待时间，提高公交车的客流量，降低公交系统的运营成本，从而实现公交运营的经济效益、社会效益和环保效益的多重收益。
综上所述，“基于大数据的公交线路优化研究”是城市公共交通运营管理的重要组成部分，具有重要理论和实践价值。
它的推广和应用，可以提高公共交通的单位面积客流量，减少城市交通堵塞，降低城市噪声污染、提高空气质量，同时也有助于提升城市的软实力和经济竞争力。
因此，我们需要越来越多的专家学者和科技企业投入到这个领域的研究和实践中，不断推动城市公共交通的创新和发展，让城市居民享受更好的出行服务。
最后，我们认为，基于大数据的公交线路优化研究不仅仅是关于公共交通领域的问题，也涉及了城市规划、城市治理、城市经济甚至是社会建设等多个领域。
基于大数据分析的公共交通线路优化与规划
基于大数据分析的公共交通线路优化与规划公共交通系统在现代城市的发展中起着至关重要的作用，它不仅是连接城市各个角落的重要纽带，更是改善城市交通状况、减缓交通拥堵、减少空气污染的有效途径。
然而，在城市化进程加快、交通需求不断增长的今天，公共交通系统也面临着诸多挑战，如线路规划不合理、车辆运行效率低下、乘客出行体验差等问题。
为了有效解决这些问题，提升城市公共交通系统的服务水平以满足市民日益增长的出行需求，基于大数据分析的公共交通线路优化与规划成为了当前的研究热点。
在传统的公共交通规划中，往往是基于经验和历史数据进行线路设计和调整，但这种方法存在着一定的局限性，无法全面考虑到不同时段、不同地域的乘客出行需求变化。
而大数据分析技术的出现为公共交通规划提供了全新的思路和方法。
通过采集、整合、分析大规模、实时的公共交通数据，可以对乘客出行偏好、出行密度、交通拥堵情况等进行深入挖掘，为公共交通线路规划提供科学依据和决策支持。
基于大数据分析的公共交通线路优化与规划的核心在于精准地把握乘客出行需求，根据需求量化和空间分布特征，对线路进行合理设计和调整。
首先，通过分析历史乘客出行数据，可以发现乘客出行的热点区域、高峰时段及高峰时段的出行方向，从而有针对性地优化线路布局和调整发车时刻，提高线路的准点率和运行效率。
其次，大数据分析还可以识别地铁、公交等不同交通工具的互补性和衔接性，为不同交通方式之间的换乘提供更加便捷的服务，优化出行体验，鼓励市民选择公共交通出行。
最后，基于大数据分析的公共交通线路规划还可以通过智能调度系统实现动态调整，根据实时数据调整线路运行方案，使公共交通系统更加灵活高效地应对交通拥堵、突发事件等情况。
在公共交通线路优化与规划中，大数据分析技术的应用不仅可以提升交通系统的运行效率和服务质量，还可以为城市交通管理部门提供决策支持，实现智慧城市交通管理。
同时，大数据分析还可以为城市规划提供参考，帮助城市决策者制定更加科学、合理的城市发展规划，促进城市可持续发展。
基于大数据技术的城市公交线路规划
基于大数据技术的城市公交线路规划随着城市化进程的不断加速，城市人口规模不断增长，城市公交线路规划也越来越重要。
如何更好地规划和设计公交线路，使得城市交通更加便捷和高效，已经成为一个日益受到广泛关注的问题。
在这样的背景下，基于大数据技术的城市公交线路规划应运而生。
一、背景概述城市公交线路规划是指在城市内设计和规划公交车的运行路线，以满足城市居民的出行需求。
然而，城市公交线路规划是一个非常复杂的问题，需要考虑的因素有很多，包括道路交通情况、人口密度、公交车站点分布、公交车流量等等。
如果仅仅依靠人工设计和规划，往往会面临到工作量大、难以考虑到所有因素、成本高的问题。
因此，基于大数据技术的城市公交线路规划成为了一个备受关注的研究课题。
二、基于大数据技术的城市公交线路规划在传统的城市公交线路规划中，往往会考虑到人口密度、交通情况等因素，但是由于数据来源有限、规划过程繁琐，很难进行全方位地规划。
而基于大数据技术的城市公交线路规划，则可以依靠现代科技手段，将所有可能影响公交线路规划的因素进行全方位、高效地评估，并进行科学、合理的方案设计。
（一）数据收集基于大数据技术的城市公交线路规划最核心的部分就是数据收集，需要通过现代科技手段，将各种与公交规划相关的数据进行收集。
这些数据包括但不限于：城市人口数据、交通流量数据、公交车站点位置以及运营数据等。
通过对这些数据的深度分析，可以得到各种不同类型的数据分析结果，进而辅助公交线路规划工作。
（二）数据分析通过数据收集，就可以将城市公交规划所需要的各种数据进行全面评估。
例如，在进行公交线路规划时，需要对城市路网进行分析，识别出交通拥堵点、交通瓶颈等，从而避免公交车在这些路段堵车而影响乘客乘车体验。
除此之外，还需要对城市的人口分布进行分析，找出人口集中的地点，以及流动性较大的人口密集区域，以此来规划更加合理的公交线路。
（三）建模设计基于大数据的城市公交线路规划，还需要建立适合的模型，通过分析前面所得到的所有数据，将这些数据综合起来，并建立合理的公交线路规划模型。
基于大数据的城市公共交通出行分析与优化研究
基于大数据的城市公共交通出行分析与优化研究城市公共交通是现代城市生活中不可或缺的一部分。
随着城市化进程的不断加快，城市公共交通的规模和复杂性也在不断增加。
为了优化城市公共交通系统，提高出行效率和乘客的满意度，越来越多的城市开始采用基于大数据的分析与优化方法。
基于大数据的城市公共交通出行分析可以帮助城市决策者了解乘客的出行需求、交通拥堵情况和交通线路的负载情况，从而制定更有效的交通规划和调度策略。
此外，基于大数据的分析还可以帮助公交公司设计更合理的线路、优化公交车辆的运营计划，并改善乘客的出行体验。
首先，基于大数据的城市公共交通出行分析可以通过分析乘客的出行需求来优化公交线路的设计。
通过收集和分析乘客的出行数据，可以了解到不同时间段和不同地区的乘客出行热点和短板。
根据这些信息，公交公司可以调整线路的长度、路径和停靠点，以满足乘客的出行需求。
此外，还可以通过分析乘客的换乘行为，优化线路之间的接驳关系，减少乘客的换乘时间和出行成本。
其次，基于大数据的城市公共交通出行分析还可以帮助公交公司优化公交车辆的运营计划。
通过分析乘客的出行时间和出行目的，可以预测出行高峰期和低谷期。
根据这些信息，公交公司可以合理安排公交车辆的运营计划，增加高峰期的运力，减少低谷期的运力，提高公交车辆的利用率和运行效率。
此外，在运营计划中考虑乘客的等待时间和拥挤程度等因素，可以进一步提高乘客的出行体验。
最后，基于大数据的城市公共交通出行分析可以帮助城市决策者评估和改进城市交通的运行情况。
通过分析公交车辆的运行速度、拥挤程度和停靠点的分布情况，可以评估交通系统的效率和可靠性。
通过对乘客的满意度调查和投诉热点的分析，可以了解乘客对公交服务的评价和需求，从而改进服务质量和提高满意度。
综上所述，基于大数据的城市公共交通出行分析与优化研究在改善城市公共交通系统效率和乘客出行体验方面具有巨大的潜力。
通过分析乘客的出行需求和交通运行情况，可以优化公交线路的设计、调整公交车辆的运营计划，并评估和改进城市交通的运行情况。
基于大数据的城市交通网络流量分析与优化
基于大数据的城市交通网络流量分析与优化随着人口的增加和城市化的进程，城市交通网络的流量管理变得愈发重要。
传统的交通管理方法已经无法满足日益增长的交通需求，因此，借助大数据技术进行城市交通网络流量分析与优化已成为解决交通问题的新途径。
本文将介绍基于大数据的城市交通网络流量分析与优化的方法和应用。
一、大数据的城市交通网络流量分析1. 数据采集与处理为了进行城市交通网络的流量分析，首先需要收集大量的交通数据。
常用的数据来源包括传感器、视频监控、GPS等设备，这些设备可以获得交通流量、速度、车流组成等信息。
同时，还可以利用社交媒体和移动应用数据来补充交通数据。
采集到的数据需要进行清洗和预处理，以去除噪声和异常数据。
2. 数据分析与建模在数据处理完成后，可以利用数据分析和建模的方法对城市交通网络的流量进行分析。
常用的方法包括时间序列分析、统计模型、机器学习等。
通过对历史数据的分析，可以研究交通流量的时空分布规律，识别拥堵路段和高峰期，并预测未来的交通流量。
此外，还可以使用网络分析来研究交通网络的拓扑结构，发现重要节点和路径，并分析交通流量的传播规律。
3. 可视化与决策支持将分析结果以可视化的方式呈现，可以更直观地了解城市交通网络的流量情况。
通过地图、图表、动画等形式展示交通流量的时空分布和变化趋势，可以帮助决策者更好地了解交通问题，并制定相应的政策和措施。
此外，还可以利用交通仿真模型来评估不同方案的效果，从而为决策提供支持。
二、基于大数据的城市交通网络流量优化1. 交通信号优化交通信号优化是城市交通管理中的重要环节，可以通过大数据的分析结果来优化交通信号的配时。
根据交通流量的时空分布情况，合理调整信号灯的绿灯时间和红灯时间，以最大程度地减少拥堵和延误，提高交通效率。
通过实时的数据采集和分析，还可以根据交通流量的变化动态调整信号配时方案。
2. 路网优化城市道路网络的优化是提高交通效率的重要手段。
通过对城市交通网络的拓扑结构进行分析，可以识别瓶颈路段和拥堵节点，实现交通流量的均衡。
基于大数据分析的智慧公交系统优化
基于大数据分析的智慧公交系统优化智慧公交系统是一种基于大数据分析的智能化交通管理系统，通过收集、分析和应用公交车辆、乘客和道路等方面的数据，以提高公交系统的运行效率和乘客的出行体验。
在这篇文章中，我们将探讨如何基于大数据分析优化智慧公交系统。
首先，大数据分析可以有效改进公交系统的运行计划和调度。
对于公交车辆的实时位置、交通流量、道路状况等数据进行分析，可以预测和优化公交车辆的行驶路径和停靠站点，减少等待时间，并提高行驶速度。
同时，还可以根据乘客的需求和乘车规律，调整公交车辆的发车频率和数量，以确保乘客的出行需求得到满足。
其次，大数据分析可以帮助公交公司提供个性化的服务。
通过分析乘客的出行数据和行为模式，公交公司可以根据不同时间段和区域的需求情况，调整公交车辆的座位布局和班次安排，提供更加舒适和便捷的出行体验。
此外，通过推荐系统和智能手机应用程序，公交公司还可以根据乘客的兴趣和偏好，推送相关的广告、促销和活动信息，提高乘客的满意度和忠诚度。
此外，大数据分析还可以改进智慧公交系统的安全性和环保性。
通过分析交通事故和违规事件的数据，可以识别出高风险区域和时间段，并采取相应的措施来减少事故和提高交通安全。
同时，大数据分析可以监测和评估公交车辆的排放情况，识别出高污染车辆，并推动公交公司更换环保型公交车辆，减少尾气排放，改善城市空气质量。
除了改进公交系统的运营和服务，大数据分析还可以为政府部门提供重要的决策支持。
通过对大数据的整合和分析，政府部门可以了解公交系统的整体运行状况，发现潜在的问题和瓶颈，并制定相应的政策和措施来提升公交系统的效能。
例如，根据乘客的流动和出行需求，政府可以合理规划和布局公交线路和站点，优化交通网络，提高交通效率和城市可达性。
然而，随着智慧公交系统的快速发展，也面临着一些挑战和风险。
首先，数据安全和隐私保护是一个重要的问题。
大数据分析涉及大量个人和交通数据的收集和利用，需要制定严格的数据保护政策和措施，确保数据的安全和保密性。
基于大数据的城市公共交通网络优化与规划
基于大数据的城市公共交通网络优化与规划随着城市化进程的加快，城市人口的快速增长导致城市公共交通网络日益庞大而复杂。
在这样的情况下，如何优化和规划城市公共交通网络成为了一项重要的任务。
大数据的应用能够为城市公共交通网络优化与规划提供有力支持。
本文将从数据采集、数据分析和数据应用三个方面探讨基于大数据的城市公共交通网络优化与规划。
首先，数据采集是基于大数据的城市公共交通网络优化与规划的重要环节。
城市公共交通网络中的各种数据，如乘客出行数据、交通流量数据、站点运营数据等，都是进行优化与规划的基础。
为了获取这些数据，可以使用传感器、智能设备和移动应用等技术手段进行数据采集。
例如，可以在公共交通工具上安装传感器，收集乘客的乘车时间、乘车地点等信息；可以通过智能手机应用，获取用户出行轨迹数据。
这样的数据采集方式可以大大提高数据的准确性和时效性，为后续的数据处理提供可靠的数据基础。
其次，数据分析是基于大数据的城市公共交通网络优化与规划的关键环节。
借助大数据技术，可以对采集到的数据进行深入分析，挖掘出隐藏在数据中的有价值信息。
例如，通过对乘客出行数据进行分析，可以了解不同时间段的出行需求，为公共交通线路的安排提供参考；通过对交通流量数据进行分析，可以识别出拥堵点，为交通信号控制提供优化方案。
此外，还可以通过对站点运营数据进行分析，预测乘客流量，合理安排站点容量。
数据分析的结果能够为城市公共交通网络的优化与规划提供科学依据，提高交通效率和乘客满意度。
最后，数据应用是基于大数据的城市公共交通网络优化与规划的实际应用环节。
通过数据分析得到的优化方案和规划方案，需要落地到实际的公共交通网络中。
例如，根据乘客出行数据分析结果，可以调整公共交通线路的运行时间、车辆数量等；根据交通流量数据分析结果，可以调整交通信号控制策略，减少交通堵塞。
此外，还可以利用传感器等技术手段实时监测公共交通网络的运行状态，及时调整优化方案和规划方案。
基于大数据技术的智慧城市公交出行分析与优化研究
基于大数据技术的智慧城市公交出行分析与优化研究随着大数据技术的快速发展和城市化进程的不断加速，智慧城市的建设已经成为了当前城市规划和发展的重要方向。
公交出行是城市居民生活中重要的一环，也是智慧城市建设中的关键领域之一。
本文将基于大数据技术，对智慧城市公交出行进行分析与优化研究。
1. 智慧城市公交出行的背景和意义智慧城市公交出行是以大数据技术为支撑，利用先进的信息通信技术，从而实现公交出行的高效率和便利性。
在智慧城市的背景下，公交出行不再是简单的站台与公交车之间的基本连接，而是一个复杂的系统，需要考虑到乘客出行需求、交通拥堵状况、公交线路规划等众多因素。
智慧城市公交出行的研究对于提高城市交通效率、减少交通拥堵、改善居民出行体验具有重要意义。
通过有效地利用大数据分析和优化方法，可以实现公交出行的智能化调度，提升公交车的运营效率，降低交通排放，促进城市可持续发展。
2. 大数据技术在智慧城市公交出行中的应用大数据技术在智慧城市公交出行中的应用主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个环节。
首先，通过部署各种传感器和监测设备，可以实时地采集到公交车的位置、乘客的上下车情况、交通拥堵信息以及气象等相关数据。
这些数据可以帮助公交公司了解公交车的实时状况，及时调整公交车的运营计划，提供准确的到站时间预测和乘车信息。
其次，利用大数据处理技术，可以对采集到的数据进行清洗、存储和整合，形成庞大的公交出行数据集。
这些数据集可以帮助研究人员对公交出行的规律和特点进行深入分析，探索公交出行中存在的问题和瓶颈，并为公交出行的优化提供依据。
最后，在数据分析环节，可以利用大数据分析方法进行公交出行的模型建立、预测和优化。
例如，可以基于历史数据和实时数据，建立公交出行的模型，预测公交车的到站时间，优化公交线路和站点规划，以提供更加高效和便捷的出行体验。
3. 智慧城市公交出行的优化方法基于大数据技术，智慧城市公交出行的优化方法主要包括公交车调度优化和公交线路规划优化两个方面。
基于大数据技术的城市交通网络分析研究
基于大数据技术的城市交通网络分析研究随着城市化进程的加速和人口的不断增长，城市交通网络变得越来越复杂，交通拥堵现象日益严重。
在此背景下，大数据技术的应用受到广泛关注。
本文将从大数据技术的角度出发，探讨基于大数据技术的城市交通网络分析研究。
一、大数据技术在城市交通网络中的应用城市交通网络是一个庞大而复杂的系统，包括道路、桥梁、交通设施等各个方面。
这些构成城市交通网络的各个要素之间相互关联，数据量庞大，不同网络之间的数据格式又存在很大的差异。
传统的数据处理方法难以胜任这个任务，因此大数据技术在城市交通网络中得到了广泛应用。
首先，大数据技术可以解决数据处理方面的问题。
它通过对交通数据的采集、分析和挖掘，可以得到大量有价值的信息，包括交通流量、拥堵程度、车流分布、道路限速等一系列数据。
这些数据可以通过大数据技术的分析处理，变成城市交通规划、建设和管理的决策依据。
其次，大数据技术可以提升城市交通的效率。
例如，在路况监测方面，大数据技术可以通过交通信号灯的控制、道路信息传递等方式，实现路况信息的实时监测和动态调整，从而避免车辆拥堵和交通事故的发生。
此外，通过交通信号灯的调节、限行措施等方式，大数据技术还可以有效地解决城市交通中的拥堵问题。
最后，大数据技术的应用还可以提高城市交通的安全性。
通过大数据技术的应用，交通管理部门可以及时获得有关事故、拥堵和道路障碍等信息，从而做出有效的应对措施。
在交通救援和紧急救援方面，大数据技术可以实时监测、预警交通安全事故的发生，并在第一时间为受害人提供帮助，降低交通事故的伤亡和损失。
二、基于大数据技术的城市交通网络分析研究大数据技术的应用使得城市交通网络的建设和管理进入了一个全新的阶段。
当下，基于大数据技术的城市交通网络分析研究已经成为当前研究的热点问题。
通过对城市交通网络数据的收集、处理、分析、挖掘和建模，对城市交通网络的性质、结构、功能和演化规律进行深入和全面的研究，以期提高城市交通网络的运行效率和管理水平、减少交通事故发生率，更好地服务城市居民。
基于大数据分析的城市公交运营优化研究
基于大数据分析的城市公交运营优化研究随着城市化进程的加速，城市人口的增长和交通压力的增加，城市公交运营的效率和质量成为了一个重要的话题。
基于大数据分析的城市公交运营优化研究应运而生，它能够利用庞大的数据资源，通过分析和挖掘数据，提供决策支持和运营优化方案。
本文将从大数据分析在城市公交运营中的应用、公交车辆调度、运营路线优化和用户需求分析等方面展开论述。
一、大数据分析在城市公交运营中的应用大数据分析在城市公交运营中的应用对优化运营方案和提升服务质量起到了重要作用。
通过对乘客的出行数据、车辆运行数据和乘客满意度调查数据的分析，可以得出一些有价值的结论。
比如，可以发现哪些时段和线路的客流量较高，从而调整运营计划，增加班次，提升运力。
另外，通过乘客满意度调查数据的分析，可以发现公交车站和车辆服务等方面存在的问题，并针对性地进行改进。
二、公交车辆调度的优化公交车辆调度是城市公交运营的关键环节，通过合理的车辆调度方案可以减少拥堵和等待时间，提高运营效率和服务质量。
大数据分析可以通过分析交通状况、路线拥堵情况和乘客实时出行需求等信息，实现精准的车辆调度。
比如，通过实时的交通流数据分析，可以及时调整车辆进出站的时间，避免车辆拥堵；通过乘客实时出行需求的数据分析，可以预测并调整车辆的班次和发车间隔，从而减少等待时间。
三、运营路线优化城市公交运营的路线优化是提升服务质量和效率的关键。
大数据分析可以通过分析和挖掘车辆运行数据和乘客出行数据，优化运营路线的设计。
比如，可以通过分析乘客出行热点和换乘点的数据，合理规划和调整运营路线，减少乘客的换乘次数和行程时间；另外，可以通过分析车辆运行数据，选择更短的行驶路线和减少不必要的中途停站，提高公交车的运行速度和效率。
四、用户需求分析与定制化服务公交运营的最终目标是满足乘客的出行需求，提供舒适和便捷的出行体验。
大数据分析可以通过分析乘客的出行数据和满意度调查数据，了解乘客的需求，并提供个性化的出行服务。
基于大数据的城市公共交通网络优化
基于大数据的城市公共交通网络优化随着城市化进程的加速和人口增长，城市公共交通网络的优化问题日益变得重要。
基于大数据的城市公共交通网络优化成为了学者和行业从业者关注的焦点之一。
本文将探讨这个问题，讨论大数据对城市公共交通的优化和改进的实际应用。
一. 城市公共交通网络现状城市化进程推动了城市交通网络的快速发展，城市公共交通网络作为城市基础设施之一具有不可替代的重要作用。
然而，由于基础设施投资不足，公交车互通互联程度仍不高，往往造成公交转乘困难、乘车无法保障等问题。
乘客不能便捷地获取关键信息，例如时刻表、路线信息、车辆实时位置等。
同时，传统公交车还面临诸如路况拥堵、日常维护、车辆资源调度和驾驶员管理等多种问题。
二. 大数据与城市公共交通网络大数据技术是目前最热门的一个研究领域，其作为一个工具，已经在大规模数据中寻找和分析存在于其中的有用的模式以协助人们在不同场合下取得更好的决策。
1. 实时信息时刻表是公共交通系统的必要组成部分，然而传统时刻表经常不能保证实时准确性。
在智能手机的帮助下，现代城市中的乘客们已习惯获得实时路线的信息。
借助公交数据采集技术，大数据分析提高了公共交通实时信息质量。
通过线下采集车辆位置、路线及运行状态、乘客数量等数据，快速更新实时车辆位置和公交到站时间等信息，使得接驳交通信息更健全和可靠。
2. 优化路线优化路线是提高公共交通效率的重要手段。
通过大数据分析，我们可以发现市区中景区、学校、商业区等区域的路线是人们最集中的出行路线，因此我们可以将更多的车辆调配到这些区域附近。
这种数据分析可以使得公共交通更贴近民众需求。
3. 建立可靠的预测模型通过分析和建立可靠的模型，我们可以预测人口密度、交通流量和空气质量等信息，这对于公共交通线路规划和车辆调度具有极大的帮助。
例如，通过建立路况预测模型，我们可以获取下雨天的交通情况，从而控制公共交通的停靠时间。
三. 大数据应用的沉淀大数据的应用不仅仅在理论上有意义，它也已经被应用于整个公共交通行业，并且正在迅速发展。
基于大数据分析的城市公共汽车线路优化
基于大数据分析的城市公共汽车线路优化随着城市化的不断发展，城市内出行问题日益突出。
公共汽车作为城市交通的重要组成部分，因为其便捷性和经济性而受到广大市民的欢迎。
然而，由于城市道路拥堵、线路设置合理性等问题，城市公共汽车行驶效率亟待优化。
基于大数据分析的城市公共汽车线路优化，成为解决这一问题的重要途径。
首先，大数据分析可以通过对城市公共汽车行驶数据的收集和整理，了解市民的出行需求。
通过收集乘客上下车的数据，可以得知人们出行的主要起点、终点和乘车时间等信息。
进而根据这些数据，合理规划和优化公共汽车线路，提供更加贴近市民需求的出行服务。
比如，通过数据分析发现某条线路车辆拥挤较为严重，可以适时增加该线路车辆的发车频率，提高乘车的效率。
而对于某些线路的负载较轻，可以适当减少车辆的数量，以节约成本和资源的同时，提高公共汽车运营的经济效益。
其次，基于大数据分析，还可以提前预测城市公共汽车的客流量。
通过分析历史数据，结合天气、假期等诸多因素，可以精确预测不同时间段和地点的公共汽车客流量。
这样一来，就能够在高峰期提前调整车辆的运营计划，增加车辆数量，以应对客流量的上升，避免因客流过大而导致的拥堵和延误问题。
同时，在低峰期可以减少车辆数量，以节省资源和降低运营成本。
除了客流量的预测外，大数据分析还可以帮助提高公共汽车运行的效率。
通过分析车辆的行驶速度、车流量等数据，可以识别出城市交通拥堵的瓶颈区域。
在这些拥堵区域，可以采取相应的交通管理和调度措施，如增派交警、限制车辆通行等，以缓解道路交通压力，提高公共汽车行驶的平均速度。
同时，通过大数据分析，还可以及时掌握到车辆故障、道路施工等状况，提前调整车辆行驶路线，避免因路况变化而造成公共汽车行驶延误，提高运行效率。
此外，大数据分析还可以通过市民的反馈数据对公共汽车线路进行改进。
通过收集、整理乘客的投诉和建议，可以了解到公共汽车线路存在的问题和需求。
比如，市民普遍反映某条线路车辆不足或发车间隔时间过长，那么就可以通过大数据分析，对这条线路进行调整，增加车辆数量或减少发车间隔，以改善市民的出行体验。
基于大数据分析的城市公共交通路网优化
基于大数据分析的城市公共交通路网优化在当今城市快速发展的背景下，公共交通路网的建设与完善成为了城市化过程中的重要一环。
然而，如何通过优化城市公共交通路网，提高其运行效率，成为了摆在所有城市规划者与管理者面前的难题。
幸运的是，随着大数据技术的不断发展，基于大数据分析的城市公共交通路网优化成为了一种新的解决方案。
一、大数据在城市公共交通路网优化中的作用目前，城市的交通路网结构形式较为复杂。
在高速公路、快速路、城市快速公共交通等各类交通工具的不断交织之下，城市公共交通路网的流量与通行情况成为了影响人群出行的主要因素之一。
此时，大数据的运用便可协助城市规划者与管理者实现交通路网优化，具体而言包括了以下几点：1.交通流量分析交通流量是铁路运输与城市交通规模的一个关键指标。
通过大数据分析交通流量，城市规划者可以具体了解到每一条道路、每一个十字路口、每个公交站点等节点的交通情况，从而为城市交通路网的优化提供必要的数据支持。
2.时空数据分析城市公共交通运行涉及到的时间范围较广，对从早高峰到晚高峰的交通流量来说，交通拥堵的时间段有所不同。
基于大数据的时空数据分析，可以帮助城市规划者研究出交通路线的最佳运行时间，在不同时间段将公共交通车辆合理分配到各个路段，避免出现拥堵状况，最终提高整个公共交通系统的运行效率。
3.人流分析城市公共交通的调度主要依据城市居民的出行需求，因此准确掌握居民出行的人流分布情况，可以帮助管理者调整公共交通路线的安排，有助于提升公共交通系统的运行效率，同时减少坐车的等待时间和排队时间。
4.智能决策支持基于大数据分析技术，城市规划者能够在复杂的数据分析与处理中，快速开展数据挖掘与知识发掘，进而解决难以捉摸的时空拥堵问题，同时在公共交通路线的规划与管理中作出更为明智的决策。
二、大数据增强公共交通路网优化效果基于大数据分析的城市公共交通路网优化，在交通拥堵、出行体验等方面均取得了显著的效果。
主要表现在以下几个方面：1.减少交通拥堵状况交通拥堵是城市公共交通中较为常见也是影响出行体验的主要原因。
基于大数据的常规公交乘客接触网络特征分析及疫情管控策略
基于大数据的常规公交乘客接触网络特征分析及疫情管控策略基于大数据的常规公交乘客接触网络特征分析及疫情管控策略随着城市化和交通发展的不断推进，公共交通已成为现代城市中不可或缺的一部分。
然而，公共交通系统在疫情爆发期间可能成为病毒传播的重要途径。
因此，基于大数据的常规公交乘客接触网络特征分析和疫情管控策略变得尤为重要。
首先，大数据技术可以用于分析常规公交乘客接触网络的特征。
公交系统通常会记录每位乘客的上下车站点和时间信息，加上其他数据，如支付方式、交通卡领用情况等，可以建立一个完整的公交乘客接触网络模型。
通过这个模型，可以分析不同乘客之间的接触频率、接触距离、接触时间等特征。
这些分析结果可以帮助我们更好地了解乘客之间的接触模式，从而有针对性地制定疫情管控策略。
其次，基于大数据的常规公交乘客接触网络特征分析可以为疫情管控提供依据。
通过分析接触网络的特征，我们可以确定哪些乘客之间的接触概率更高，从而识别出潜在的疫情传播路径。
例如，如果某个乘客的接触频率特别高，那么在他出现疑似症状时，需要更加关注他所接触过的其他乘客。
通过基于大数据的分析，可以实现对风险区域、风险人群的动态识别和实时管理，有助于提高疫情管控的效果。
此外，基于大数据的分析还可以为公交系统提供更具针对性的疫情管控策略。
例如，通过分析接触网络中的节点和边的特征，我们可以确定哪些公交站点容易形成人群拥堵，从而指导公交运营方采取措施减少拥堵，如增加班次、限制人数等。
另外，通过分析乘客的出行模式，我们可以预测出行高峰时段和热门线路，从而调整公交运力，避免拥挤情况的发生。
这些策略的制定将大大提高公共交通系统的疫情防控能力，减少病毒的传播潜力。
最后，基于大数据的常规公交乘客接触网络特征分析还可以为公众提供实时的疫情信息和出行建议。
通过将接触网络特征与病毒传播模型相结合，可以预测疫情的传播趋势和风险区域，提醒公众避免前往风险区域。
同时，还可以根据实时数据为乘客提供最佳的出行方案，避开高风险区域。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
23基于大数据的公交线网分析诊断周 欣，崔亚飞，刘玉霞济南市城市交通研究中心摘 要：该文以公交IC 卡数据、GP S 数据、轨迹数据、客流计数器、线路信息、站点信息、运营计划和手机信令、基站数据等为数据源，建立线网评估和线路评估指标体系，分析市民乘客出行需求和公交服务供给相关指标，从线网布局、运营组织和基础设施三个方面诊断现状问题，明确线网优化调整的方向。
关键词：公交数据；手机信令数据；公交线网分析诊断 A b st r act ：In this paper multi data sources (such as bus IC card data, GPS data, track data, passenger flow counter, etc.) are taken as to build bus network evaluation indexes, analyze the relevant indexes of public passenger travel demand and bus service supply, diagnose the current problems from three aspects of network layout, operation organization and infrastructure, and define the direction of network optimization and adjustment.Ke y wo r ds ：Public transport data; Mobile phone signaling data; Analysis and diagnosis of bus networkAnalysis and Diagnosis of Bus Network Based on Big Data第一作者简介周欣（1982—），女，济南市城市交通研究中心交通所所长，主要从事公共交通大数据分析和线网规划研究工作。
Email : j n br t_z hou xin@ 0 引 言近年来，道路交通拥堵问题逐步成为影响经济发展和群众生活的突出问题，优先发展城市公共交通已在社会各界达成共识，而伴随着人民生活水平的提高和多样化出行方式选择的增加，市民对公交出行服务提出更高的要求，传统的公交线网布局和运营组织模式已不能满足其出行需求。
公交线网布局不清、运营组织不精、基础设施不全等问题日益突出，如何提升线网效率、提高服务水平成为我们关注并需迫切解决的问题。
因此，我们必须要深入掌握城市公交需求以及系统的现状，首先精确了解需求，掌握公交乘客出行特征和居民出行特征；然后，在把握需求的基础上分析公交供给，对公交线网和线路进行评价；进而，从线网布局、运营组织和基础设施等三个方面进行问题诊断，为进一步制定合理、科学又实用的线网优化方案提供基础，只有“精准把脉”，才能“对症下药”。
图1 线网诊断流程24随着互联网和云时代的来临，智能化设备在交通领域的广泛应用，公交智能化、数据化水平不断提升，为数据挖掘和分析提供重要支撑。
通过对多源数据整合加工处理，进而推进公交精细化管理、提升公交服务水平。
本文主要以公交IC卡数据、GP S数据、轨迹数据、客流计数器、线路信息、站点信息、运营计划和手机信令、基站数据等为数据源，分析出行需求和供给相关指标，诊断公交线网存在的问题。
1 市民乘客出行需求分析1.1 公交乘客出行特征分析公交营运过程中产生大量的IC卡和GP S数据，这些数据可直观反映公交客流出行特征，以此类公交数据为数据源进行时图2 各时段运量数据来源：济南市公共交通总公司2018年12月公交IC卡和GP S数据图3 各时段的客流空间分布数据来源：济南市公共交通总公司2018年12月公交IC卡和GP S数据间和空间维度的分析，可掌握公交全天的客流规律、工作日和周末的客流规律以及运营班次与客流的匹配情况、站点客流规律、客流OD分布、乘客换乘情况等，为合理地优化线网和运营组织提供数据支撑。
1.1.1 时间特征分析分析各时段的日均运量及变化趋势（包括全天、工作日及周末各时段的分析），判断公交客流的出行时间分布以及每条线路的早晚高峰小时时间和尖峰时段，为公交运营组织方案评估提供参考。
1.1.2 空间特征分析分析各时段的公交站点的上下客量、主要换乘站点、客流OD期望、主要客流走廊公交断面通过量以及每条线路各站点的上下客OD、高断面等特征，以此评估公交主要集散点和换乘点的分布状态以及主要25的公交客运走廊客流特征，为评估公交线网布局、场站枢纽及站点基础设施供给情况提供数据支持。
1.1.3 特定群体出行特征分析根据IC 卡的分类，识别不同的人群，对老年乘客、学生乘客等特定群体进行出行时间和空间分布的分析，为提供多样化的专项公交出行服务提供数据支撑。
1.2 全方式居民出行特征分析要提高公交的分担率，吸引更多人选择公交出行，仅分析公交乘客的出行需求是不够的，必须要掌握全市居民的出行特征和规律，以全市手机信令数据作为数据背景和基础，对全方式出行需求与现状线网的供给进行对比，才能对现状公交线网做出全面、客观的评估和诊断。
通过手机信令数据，分析出全市人口的居住地与工作地的分布，客流的出行方向和流量强度，以及城市各大客流走廊的分布情况，掌握全市所有居民出行时间、方向、数量等特征和规律。
图4 老年客流时间及空间分布数据来源：济南市公共交通总公司2018年12月公交IC 卡和GP S数据图5 学生客流时间及空间分布数据来源：济南市公共交通总公司2018年12月公交IC 卡和GP S 数据2 公交出行服务供给分析2.1 线网评估建立公交线网评估指标体系，对线网整体性能（包括线网长度、站点覆盖率、线网密度、线网重复系数、线网结构布局等指标）、运营服务水平（包括平均运送速度、高峰小时满载率、平均出行时耗、分担率、等指标）以及运营效率（包括公交客运量、车公里载客量、投入运力与运量相关性等指标）进行分析和评估。
将公交线网的供给与全市居民的出行需求进行全方位的叠加对比分析，评估公交线网是否完全覆盖客流走廊，公交班次运力的投入是否满足客流的需求，以此来指导公交的线网优化布局和运力投入。
2.2 线路评估建立公交线路评估指标体系，对线路服务水平（包括运行速度、运行正点率、发车间隔、高峰满载率、运营时间、运行均衡26 性等指标）、运行效率（包括非直线系数、方向不均衡系数、断面不均衡系数、高峰小时高断面通过量、投入运力与运量相关系数、与其他线路相关性等指标）以及效益分图6线网评估指标体系图7线路评估指标体系图8 各时段运行班次与客流分布数据来源：济南市公共交通总公司2018年12月公交IC 卡和GP S 数据析（包括公交客运量、单公里人次、单班运营效益、交替系数等指标）进行分析和评估。
并根据城市当地的实际情况制定指标阈值和权重，综合测算出线路的评价分值。
2.3 设施评估场站枢纽、首末站、中途站、车辆、公交专用道等基础设施是公交系统健康运行的必要保障。
除了以上关于线网和线路的公交出行服务供给分析外，需要对公交场站枢纽、线路首末站以及中途站的选址布局、面积、容量、功能布局等进行分析，对公交车辆数量、规模、性能以及能源类型进行评测，对公交专用道的设置类型、布局和长度进行评价。
3 问题诊断基于大数据对居民出行的需求与公交供给的相关指标分析，总结归纳出现阶段大部分城市公交线网的问题主要集中在四个方面。
一是线网结构的问题，线网布设与城市布局不匹配。
公交线网的发展与城市布局的变化不同步，公交线网布设和站点覆盖率不足，特别是市区周围新建成的小区，公交线路的开辟速度滞后于新小区居民的出行需求，而在老城区的主要客流走廊和热点区域出现线路重复率过高的情况。
由于过去线网布设方法匮乏，公交线路开辟缺乏网络上的统筹考虑，多以延长和增补方式单线调优，造成了整个线网功能层次不清，区间出行、区内出行及跨区出行的出行结构与出行需求不匹配，线网布局与客流出行需求不一致。
二是运营组织的问题，运力投入与实际运量不匹配。
通过数据分析发现，公交供给与市民需求不匹配，部分线路运营时间较短，特别是晚班车运营结束时间早，不能满足夜间乘客的出行需求；另外，在满载率较高的路段投入班次不足，降低了乘客乘车舒适度。
由于技术的制约，部分企业未能根据周末、工作日、高峰、平峰及低峰等不同时段的客流特征进行精细化制定行车作业计划，进行合理配车、科学调度，缺乏多样化的运营组织模式。
三是基础设施的问题，设施供给与公交需求不匹配。
主要体现在场站、枢纽、中途站及换乘设施有待完善，车辆规模与装备水平有待提高，公交专用道设置比率和监管力度需要加强。
四是保障机制的问题，政策落实与实际需求不匹配。
公共交通是民生工程，公交的发展需要政策的保障，目前很多城市仍存在资金补贴不到位、场站用地难以保障、车辆驾驶人员不足、公交优先不落地的情况。
上述问题，导致部分城市的公交服务水平较低，吸引力和分担率下降，公交运营难以可持续发展，城市交通拥堵加剧，市民的生活质量和城市功能形象难以提升。
4 结 语随着互联网技术和智能化水平的提升，将会有更多的数据资源和更先进的技术方法为我们所用，更精准地对居民的出行需求进行挖掘、对公交的现状供给进行评测，诊断现状问题，对症开方，优化调整线网，满足人们对公交出行体验和服务的高质量需求。
线网优化应遵循以人为本、因地制宜、兼顾效益、循序渐进的原则，科学制定公交线网优化方案，构建与城市布局相适应，与居民出行需求相吻合、层次清晰、运营高效的城市公交线网体系，助力公共交通在居民出行中的主体地位，由主动适应逐渐转变为引导城市发展。
参考文献[1] 北京公共交通控股（集团）有限公司．城市公共交通运营调度管理[M]．北京：人民交通出版社股份有限公司，2016：170-177.[2] G B/T 37114—2018,公共汽电车线网设置和调整规则[S]27。