基于公交GPS 和IC 卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.     

面向城市交通规划的多源手机信令数据相关性研究

随着智能手机的普及，基于手机信令数据获取城市交通出行和人口活动信息成为了一种常用手段.但在实际应用中，绝大部分的信令数据分析都是基于单个运营商的数据.由于无法确定不同运营商数据之间是否存在显著差异，也就无法保证基于单个运营商数据的计算结果能够满足城市交通分析的精度要求.针对这一问题，本文使用某城市 2个运营商 5个工作日的信令数据，分别计算了交通规划中常用的人口分布和交通出行信息.计算结果发现，在使用算法一致的前提下，2个运营商的人口和交通出行结果十分相似，特别是居民移动人口分布和出行 OD矩阵基本没有差距，相关系数在 0.9以上，且当时间和空间尺度发生变化时仍然保持较高的相似性.但是，从城市停留人口分布的计算结果来看，由于 2个运营商设置的位置更新周期的差异，导致计算的停留人口分布相关系数较低，在0.7左右.     

面向城市交通规划的多源手机 信令数据相关性研究

随着智能手机的普及，基于手机信令数据获取城市交通出行和人口活动信息成为了一种常用手段.但在实际应用中，绝大部分的信令数据分析都是基于单个运营商的数据.由于无法确定不同运营商数据之间是否存在显著差异，也就无法保证基于单个运营商数据的计算结果能够满足城市交通分析的精度要求.针对这一问题，本文使用某城市 2个运营商 5个工作日的信令数据，分别计算了交通规划中常用的人口分布和交通出行信息.计算结果发现，在使用算法一致的前提下，2个运营商的人口和交通出行结果十分相似，特别是居民移动人口分布和出行 OD矩阵基本没有差距，相关系数在 0.9以上，且当时间和空间尺度发生变化时仍然保持较高的相似性.但是，从城市停留人口分布的计算结果来看，由于 2个运营商设置的位置更新周期的差异，导致计算的停留人口分布相关系数较低，在0.7左右.     

基于公交GPS和IC卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.