基于VISUM模型的公交OD反推研究——以西宁市为例

基于VISUM模型的公交OD反推研究——以西宁市为例蔡军;刘锴;刘涟涟

【摘要】OD矩阵是公交线网规划和线网优化的重要依据.OD矩阵反推是获取公交OD数据的有效方法.相关文献中,针对城市整体公交体系的研究较少.依据西宁市建成区所有公交线路上客、下客、车上乘客的调查数据,采用VISUM软件构建了基于等概率下客分布、距离概率下客分布的公交OD矩阵反推模型；然后在VISUM全市整体公交模型中,将各线路反推所得到的OD矩阵归并至交通小区,并通过模型分配得到的路段客流与线路调查得到的路段实际客流比较,检验公交OD 反推方法的有效性.研究表明,等概率分布OD矩阵反推在西宁案例中的精度与可靠性较高.最后指出,乘客在各站的下客概率影响因素较多,把握并合理运用其规律是公交OD反推的关键.%The origin-destination (OD) matrix is important for transit line planning and optimizing. It also provides an effective way to get the bus OD matrix data. However, the studies on city' s whole transit lines are still very limited. Based on the boarding, alighting and thorough passenger data of every bus line in Xining city, the paper develops a bus OD matrix estimation model with VISUM by the equal alighting probability and probability related to riding distance. In this model, the OD matrix of traffic zone is estimated from each bus line. Then, the reliability of the OD matrix estimation is analyzed by comparison of two kinds of road-passenger flow: one is obtained from traffic assignment, and the other comes from traffic survey of bus line. The result indicates that the OD matrix estimation by method of equal alighting probability is accurate and effective. Finally, it draws the conclusion that the alighting probability at

bus stop is influenced by many factors, and its mechanism should be analyzed and used reasonably.

【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》

【年(卷),期】2013(013)001

【总页数】8页(P49-56)

【关键词】城市交通;OD反推;VISUM;公交;上下客

【作者】蔡军;刘锴;刘涟涟

【作者单位】大连理工大学建筑艺术学院,辽宁大连116024;大连理工大学交通运

输学院,辽宁大连116024;大连理工大学建筑艺术学院,辽宁大连116024

【正文语种】中文

【中图分类】U121

公交线网优化、公交专项规划是促进公交健康发展的有效保障,并需要公交客流量、出行时间分布、上下客分布、OD分布等调查数据的支撑.公交OD矩阵描述了公

交客流在网络中各个OD点对间的分布,是公交线网规划和线网优化的重要依据,是公交客流分配和预测的基础.然而,公交OD调查费时费力,难度和成本较大,因此OD 反推和预测一直是线网规划研究的热点[1].

公交OD反推技术起源于机动车OD反推.目前常用的OD矩阵推算模型有广义最

小二乘法、最大似然法、最小信息量法、极大熵法和人工神经网络等方法.OD反

推算法与各站点的下车概率有关;武荣桢等对基于公交站点上下客人数反推OD矩

阵的概率论模型进行了研究[2].公交OD反推还包括上下客及客流获取方式层面的研究.上下客及客流获取包括跟车调查法、GPS定位与乘客IC卡刷卡信息法、手机

定位法等.其中跟车调查是常用的数据获取方法;GPS定位及IC卡刷卡在调查期间的人工投入方面有所节省;手机定位法已有研究,但应用较少.

周雪梅等[3]通过公交IC卡信息获得的数据研究了公交出行特征,以公交站点上下客人数为约束条件,提出了综合考虑公交乘客上下车概率与公交站点产生吸引因素的反推模型;邹亮等[4]提出利用移动定位技术获取公交OD方法的思路,阐述了基于手机定位技术的公交OD数据的获取方法及其步骤.然而,我国不少城市公交IC卡普及率偏低;手机定位法技术不成熟以及个人隐私和与相关技术、管理部门交涉的问题.因此,二者存在一定的局限性.此外,在目前的研究中,结合小区域或较少线路的案例研究较多,以特大城市整体公交线网为例的研究较少.

西宁作为公交出行率较高的大城市,其公交IC刷卡乘客基本在50%左右,且没有公交GPS定位系统.西宁目前的公交IC刷卡数据只记录乘客上车站点,不记录下车站点.在该情况下,对西宁IC卡数据的简单汇总分析,可以得到不同线路在各时段客流量的大小,但只限于线路客流的总体情况,不能提供准确的各站点各断面的客流变化和各站下客情况.针对西宁现状,依然需要采用传统的随车调查法获取上下客及客流信息.VISUM作为一款用于宏观模型的软件,自身并没有提供公交OD反推模块.研究针对西宁城区每条公交线路的每个方向,采用VISUM软件构建相应的OD反推模型;然后在全市的公交模型中,将各线路反推得到OD矩阵归并至交通小区,并通过模型分配得到的路段客流与线路调查得到的路段实际客流比较,检验公交OD反推方法的有效性.

2.1 VISUM中的OD反推模型构建

一条线路包括若干个站点,可将站点视为交通小区,可将线路视为路径.将某站的上客人数作为交通小区的发生量,各站的下客人数作为交通小区的吸引量.模型考虑线路方向,即某站上车的乘客只能在前进方向的站点下车.可以假定或调查分析获得某一站上车的乘客在后续各站的下车概率.进而依据上车乘客、下车乘客、各站吸引概