基于公交IC卡数据的公交交通客流分析

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基于公交ＩＣ卡数据的公共交通客流分析

——

—以南京为例陈孟柯

（南京林业大学汽车与交通工程学院，

江苏南京210037）【摘要】

公共交通系统客流数据是城市公共交通系统规划及优化的前提。面对城市规模的迅速发展及客流变化，公共交通系统需要根据变化做出合理的调整，因此获得准确的交通客流数据势在必行。传统的人工调查的方法存在诸多弊端，在IC 卡普及，GPS 、GIS 技术发展迅速的前提下，一种基于公交IC 卡数据的新型公共交通系统客流分析方法应运而生。通过获取公交IC 卡数据，以聚类的方法进行数据归约，使用统计学方法对数据进行分析，进而获得公共交通系统客流数据。

【关键词】公共交通；公交IC 卡数据；客流分析

0前言

随着城市经济的发展，越来越多的大城市面临拥堵这一交通问题，为了解决拥堵问题，优先发展公共交通系统成为诸多城市的首选方案。城市公共交通系统的运营与组织需要获取大量的交通数据进行支持，如何及时、准确、全面的获得大量的公共交通系统出行数据关系到公共交通系统的发展。现状我国仍采用人工调查的方法去采集客流信息，不仅耗费时间、财力、物力，调查结果也受到各种因素的影响而存在偏差。近年来，随着IC 卡的普及，一种基于公交IC 卡数据的新型公共交通系统客流调查分析方法得以改善传统人工调查方法得不足。

1国内外研究现状

随着公交IC 卡的普及和IC 卡技术的逐步成熟，通过IC 卡数据得到公交基础数据的研究课题也随之出现。目前，在北京、杭州、深圳等大城市已经出现此类研究，此外，南京的东南大学也对其有所研究，利用IC 卡数据进行公交基础数据的调查分析仍是新事物，有很多问题有待深入研究。

在国外，日本神户大学利用地铁IC 卡交易数据分析乘客的乘车行为，加拿大的蒙特利尔大学将数据挖掘技术应用到公交IC 卡交易分析中[1]

，

英国的威斯特大学将公交IC 卡数据用于公共市场的分析，包括刷卡次数、乘客出行的时间和区域分布等[2]

。此外，法国、韩国、新加坡用IC 卡数据在交通方面有过研究。世界上比较有影响的通用数据库系统：SAS 公司的EnterpriseMiner 、IBM 公司的Quest 、SGI 公司的SeeMiner 、SPSS 公司的Clementine 、Sybase 公司的Warehouse Studio 、RuleQuest

Research 公司的See5，

几乎没有涉及对交通数据的采集处理[3]。2南京公交IC 卡数据处理

2.1

数据特征

南京市民卡有限公司出售的智汇卡

（金陵通）及社会保障卡均能在公交车、地铁、轻轨、轮渡、出租车等公共交通工具上使用。其储存的持卡人信息、车辆种类、线路标号、上下车站编号、上车刷卡时间、下车

刷卡时间（地铁）、车辆编号、IC 卡编号[4]

是进行公共交通客流调查的

重要依据。公交IC 卡数据量繁多复杂，

因此，需要在客流调查分析时对数据进行处理。2.2数据处理图12011年-2015年南京市公共交通客运总量柱状图

庞大的公交IC 卡数据实时更新，使用原始的数据统计方法已经不能满足交通日益发展的需求，因此，需要运用数据库技术对庞大的公交IC 卡数据进行储存管理。利用数据库管理系统能够对数据进行

按不同因素的分类和检索，以便快速准确的获取有限的数据。

根据调查研究南京市近年来的客运量如图1所示，公共交通机动化出行分担率如图2所示。公共交通客运量和公共交通出行分担率日益增长，同时南京公共交通刷卡率达60%，因此，可以使用公交IC 卡数据对南京公共交通客流进行分析。

图22011年-2015年南京市公共交通机动化出行分担率柱状图

虽然采用IC 卡数据进行公共交通系统客流调查分析，数据的准

确性和有效性已经较传统方式有所提高，仍然会存在不满足要求的数据。因此在数据处理的步骤，需要对采集到的公交IC 卡数据进行聚类分析过滤掉噪声数据并结合数理统计的方法获取有效的交通数据。

伴随着GPS 以及GIS 技术的不断发展，可将处理后的公交IC 卡数据结合GPS 和GIS 技术实现在地图上的可视化展示，可为交通规划和研究提供更为具象化的数据支持。

3南京公共交通系统客流分析

3.1

客运量

根据南京市公交IC 卡数据的采集处理，

利用数据库管理系统对数据进行管理，结合刷卡率及公共交通出行占有率度能够得到南京市2011年-2015年度的客运总量数据如图1所示和客运量同比增长率如图3所示。利用公交IC 卡数据能够数据调查得到客运量的有效信息，通过数据库管理系统可按年度、季度、月份对客运量进行分析，使用统计学方法和交通模型可以对未来交通量进行合理的预测，为公共交通系统规划提供有力的保障。

图32011年-2015年南京市公共交通客运总量同比增长率柱状图

3.2

公共交通系统客运结构

针对采集到的公交IC 卡数据，利用其记录的车辆种类、车辆编号和线路编号等有效的数据信息，利用统计分析的方法能够得到公共交通系统客运结构。南京市2015年度地铁客运量7.17亿人次，在南京市公共交通客运总量中比重达到34.86%，公共汽车客运量为10.24亿人次，在南京市公共交通客运总中比重占49.78%，出租车客运量为3.11

作者简介：陈孟柯

（1994—），男，汉族，河南信阳人，南京林业大学本科在读，研究方向为交通规划

。高校科技

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科技视界（上接第136页）原理图得知数码管的位选引脚是低电平有效。通过控制数码管的位选端达到熄灭前导零的目的。熄灭前导零不是当某一位出现0就熄灭这一位的数码管，而是当某一位为0且前面没有不为0的数，那么就熄灭这一位以及前面所有的0。如果一个数为0但是前面有一个非0的数，那么这一位0是有效的，不能熄灭。如图3为通过位选控制前导零的原理图。

图3熄灭前导零的原理图

（1）如果某一位数为0，同时这一位数前面没有非0的数。它的BCD 码0000通过或非门后为高位，由于2-4译码器默认输出低位，将2-4译码器输出的这一位低位与通过或非门运算得到的高位进行或运算，最终产生一个高位信号给位选端，位选端无效，熄灭这个为0的数码管。

（2）如果某一位不为0，通过或非门后得到低位，这个低位通过与门后为低位。这个低位信号和2-4译码器的低位通过或运算得到的为低位，于是位选端有效，点亮这一位数码管。

（3）如果某一位为0且前面有不为0数。不为0的这一位通过或非门后为低位，为0的这一位通过或非门后为高位。它们通过与运算后得到的还是低位，再与2-4译码器输出的低位进行或运算得到一个低位，于是位选端有效，点亮这个为0的数码管。

4结果验证

在上面进行仿真结果正确后，就可以进行引脚分配。在引脚分配

之前需要选择使用的器件型号，本设计使用了合肥零零电子科技有限公司的EPM240T100C5N 开发板进行目标芯片的在电路验证。在进行引脚分配时需要查询四位计数器中使用的七段数码管、重置、时钟脉冲在开发板中的引脚编号，然后进行分配。在进行引脚分配后需要重新编译后才能下载运行。

将开发板的JTAG 与USB 下载线连好，接通电源。在Quartus Ⅱ中选择“Tools-Programmer ”进行下载写入。下载完成后观察开发板上的数码管显示结果。验证结果和预期完全一样，至此说明设计没有问题。

5总结

四位计数显示采用Quartus Ⅱ作为开发平台，通过原理图来设计整个流程，并采用了层次化设计的方式使得整个设计的流程更加清晰。整个设计中使用数码管的显示，分时复用等技术。分时复用技术在多位计数显示上的使用，使得系统中有限的I/O 资源能显示更多的位数，从而大大的降低了成本。这种设计方式将会被很多领域借鉴并使用。我们在设计中考虑到了人们的阅读习惯，于是熄灭前导零，使设计出来的计数器更加人性化，只有这样才能被人类所接受。【参考文献】

［1］欧阳星明.于俊清.数字逻辑（第四版）[M].华中科技大学出版社，2009．

［2］周润景，图雅，张丽敏.基于Quartus Ⅱ的FPGA/CPLD 数字系统设计实例[M].

2007．

［3］吴亮亮.基于Quartus Ⅱ平台的数字系统设计[J].电子电路设计与方案，2016.07.008．

［4］谈宏华.用CPLD 实现多处理器数据的分时共享[J].单片机与嵌入式系统应用，2005(10):12-14．

［责任编辑：汤静］

亿人次，占城市公共交通客运总量的比重为15.12%，其他运输方式的

客运量0.05亿人次，占总客运量的比重达0.24%，如图4所示。

图42015年南京市公共交通客运量比例图

使用调查得到的公共交通客运量数据可以对南京市的公共交通

客运体系结构进行具体的分析评价，分析公共交通客运量变化可以进一步调整南京市的公共交通体系发展方向和制定远期公共交通发展战略。

3.3路线客流量比重

随着经济的发展，城市的交通发展瞬息万变，公共交通规划的时效性往往较短，因此，针对公共交通线路的调整也应顺应路线客流量比重的变化进行调整以满足居民出行的需要。针对路线客流量比重调查分析时，可结合公交IC 卡数据中的路线信息和出行量信息，利用

GIS 的可视化功能，

将南京市已规划公共交通路线中客流量在公共交通路线网中展示，结合不同时间段的路线客流量比重信息对已规划线路进行调整并对拟规划路线的可行性进行分析，获得能够满足未来公共交通需求的规划方案。同时可对路线上运营车辆的编号信息和上车时间数据，利用GPS 技术定位到车辆运行的路线，实现在路线上的车辆运营管理，保障该路线上的出行需求得到满足。3.4换乘节点

对公交IC 卡数据库中储存的上下车时间、车辆编号、线路编号等信息，利用GPS 定位和GIS 的数据可视化功能，对南京市的公共交通换乘节点进行定位并展示历年换乘节点的变化，以便做出合理预测，满足未来的公共交通换乘需求。同时，对南京现存的新街口、南京站、南京南站、新庄、大行宫、奥体中心等公共交通换乘节点的各种交通方式换乘结构做出动态的调整，满足南京市的公共交通换乘需要。3.5出行距离

出行距离的调查分析可以通过分析公交IC 卡中的记录的刷卡时

间、上下站时间，路线的编号获取。以换乘时间30分钟作为标准，两次上车刷卡时间间隔大于30分钟作为一次出行的发生，若小于30分钟则视为换乘，利用GPS 及GIS 技术在南京市的地图上展示出行距离信息，利用GIS 的属性数据管理功能，对地图上的出行距离进行分类整合，同时通过数据统计分析的方法对出行距离进行筛选整合，得到南京市的出行距离分布。结合南京公共交通系统规划方案和历年公共交通系统结构，对地铁、公共汽车、轻轨、轮渡等公共交通出行方式的比重进行调整。此外，可利用出行距离、换乘节点、路线比重的调查结果，通过GPS 定位公交站台及地铁进出口分析其与居民点的关系，规划出南京公共自行车停放点的合理布置位置和间距，解决公共交通“最后一公里”的出行需求。

4结语

伴随城市的经济发展和人口结构的变化，城市中的交通状况越来越复杂，这就意味着城市管理者和公共交通管理部门需要获取大量交通数据供城市公共交通运营管理使用。公交IC 卡的普及伴随着GPS 、

GIS 技术和大数据的发展，

利用公交IC 卡数据进行城市公共交通系统客流分析将成为一种趋势。本文论述了一种基于公交IC 卡数据分析城市公共交通客流的方法，为城市的公共交通系统结构调整，公共交通的运营管理提供了一种更加方便、高效、准确的方法。【参考文献】

［1］

陈学武,戴霄,陈茜.公交IC 卡信息采集,分析与应用研究[J].土木工程学报,2004,37(2):105-110.［2］吴美娥.对公交IC 卡数据处理分析及应用的探索[D].北京:北京交通大学,2010.［3］Bagchi,M,White,P.R,2003,Use of public transports,smart,card date for understanding travel behavior[Z].Proceeding of Europe Transport Conference Strasbourg,8-10October.［4］戴霄,陈学武.基于公交IC 信息的公交数据分析方法研究[D].南京:东南大学,2006.［5］陈锋,刘剑锋.基于IC 卡数据的公交客流特征分析———以北京市为例[J].城市交通,2016(01):51-58,64.

［责任编辑：王楠］

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公交客流统计技术介绍

公交客流统计技术介绍 内容提要：城市公共交通在我国城市交通中占有越来越重要的地位，公交客流信息是公交调度管理及线网优化的基础。本报告介绍了三种公交客流统计方案。 一、项目背景 伴随着我国城镇化的不断发展，与日俱增的城市人口使大中城市的交通压力越来越大，发展大公交既是民众出行的需要，也是建设低碳城市的需要。GPS/GPRS/3G等技术在公交调度中已经普及应用，可以实时监控车辆的位置及车速等信息，对车辆调度、智能报站、运营安全管理已经发挥了很大的作用。但是公交客流信息的实时采集一直是困扰行业的疑难问题，准确采集公交车辆的实时载客信息及站点上下客信息，从而实现智能公交发展战略、优化公交线路、提高公交营运效率、提升百姓满意度，提高居民出行公交分担率，这将是下一步提升公交信息化的发展方向，也是最终实现智能交通的必由之路。 当前我国各大城市对公交客流信息的采集方法主要有驻点式目测客流调查法和人工跟车统计法，这两种方法都是人工监测的方法。在调查准备阶段，需对调查人员做大量的组织工作。公交客流人工调查后，资料整理的工作量也很大，人工调查的数据在使用之前必须经过编辑整理、数据提炼的过程。另外，人工调查难以保证数据质量，由于需要长时间工作，调查人员必须时刻呆在车上很容易出现疲劳与失误，例如大量乘客上下车时出现计数错误等。人工客流调查是一项非常繁琐和耗费人力、财力的工作，在实际操作过程中，做到经常性、系统性非常困难。但城市公共交通是随客流、道路条件、气候等不断变化的随机服务系统，如果信息不灵或反馈不及时、不准确，调度人员就无法进行有效的指挥调度。因此，公交运营信息是整个公交企业管理业务的基础，而信息采集技术可为公交信息的获得与处理提供支撑和保障。对公交客流的全面、准确把握是公交管理工作的基础，它不仅为日常调度提供依据，也为线网优化提供了重要的参考数据。 三、公交客流监测技术原理介绍 欧美发达国家常用的公交客流监测技术主要有三种：主动红外技术、车辆测重技术、3D图像技术。以下是三种技术的原理介绍： 1.主动红外技术：

浅析公共交通中大数据的应用

浅析公共交通中大数据的应用 一、大数据概述 （一）大数据的概念 随着互联网时代的来临，各种信息之间的传输和交流愈加迅速，这就促进了“大数据时代”的来临。一般而言，大数据是指具有体积大、速度快、种类多、实时性等特征的数据集的集合，通过这些数据可以对事物的发展等作出相应的预测，同时这些数据还具有体系庞大，管理复杂的特点，这就使得人们在利用大数据价值的过程中必须对这一庞大的数据进行分类管理，保证数据的可操作性和准确性。 （二）大数据的应用范围 随着时代的发展，大数据在世界各国的发展过程中促进了各种问题的迅速解决。总而言之，云时代的发展进一步提高了大数据的应用率，使得大数据不仅仅可以应用于天文地理、生物医学、气候预测等领域以进一步完善国家的安全体系，同时还可以应用于公共事物上，如交通管理等，从而促进一国整体实力的完美提升。在公共交通领域，世界各国都纷纷出台相应的政策法规，促进公共交通管理的现代化进程，推进信息传统储存模式向数字储存模式的转变。建立一套完整的

智能交通体系，保证车辆信息和各时段、地段交通情况的及时传输，从根本上解决交通拥堵、环境污染的问题，彻底改变人们出行过程中随时可能面临的困境。 二、大数据在解决公共交通问题上的优势 （一）提高车辆运行效率 由于公共交通设计人员众多，车辆信息复杂，因此管理难度大。通过大数据对公共交通进行完善，有利于充分发挥大数据体积大的特点，保证信息处理的及时性。即通过大数据可以实现公共交通车辆的合理配置，降低资源配置成本，提升交通运行效率。[1] （二）促进公共交通管理智能化 随着智能交通的不断发展，公共交通智能化管理已经是不可避免的趋势。大数据可以促进公共交通管理的智能化，主要表现在以下几个方面：首先，当交通路段中出现问题时，大数据可以及时对信息进行处理，保证交通的通常；其次，大数据能够对事物的发展进行判断和预测，这就可以有效降低公共交通管理过程中出现问题的几率，从而避免不必要的拥堵情况，使驾驶员能够及时采取相应的反应，增强公共交通的智能化程度。

BRT快速公交客流量分析

BRT 流量分析 摘要论文编号： 快速公交系统（Bus Rapid Transit）简称BRT ，是一种介于快速轨道交通（Rapid Rail Transit，简称RRT）与常规公交（Normal Bus Transit，简称NBT）之间的新型公共客运系统，是一种中运量交通方式，通常也被人称作“地面上的地铁”。它是利用现代化公交技术配合智能交通和运营管理（集成调度系统），开辟公交专用道路和建造新式公交车站，实现轨道交通模式的运营服务，达到轻轨服务水准的一种独特的城市客运系统。 本文研究目的是通过对数据进行剥离逐步分析，根据各个阶段性数据的分布，进行线性＆非线性拟合，探究出该地区全年的各阶段客流量分别与或多个不同因素的关系。同时总结出一套有效、可行的快速公交系统客流预测方法，为BRT的安全管理研究提供数据依据和理论保障。 针对问题一，客流量与自然因素相关性分析，将客流量数据（处理后的数据，处理过程在文中有详细说明）分别与各个因素结合，利用matlab软件进行线性回归分析，并判断二者是否具有相关性，在相关的前提下是否具有线性相关，并得出结论。 针对问题二，将节假日与周末的有关数据单独抽离原始表格，计算客流量与其相关系数的协方差系数，根据协方差系数的性质，判断相关性程度进而判断其对客流量的影响程度。 针对为题三、四，对以上所计算出的数据进行整理，分析，归纳；并从实际角度出发，为该城市BRT未来发展提出符合实际，切实可行的建议。 关键词：快速公交系统（BRT）客流量相关因素相关性分析客流量预测方法多项式Logistic模型

一、问题重述 快速公交系统（Bus Rapid Transit）简称BRT ，是一种介于快速轨道交通（Rapid Rail Transit，简称RRT）与常规公交（Normal Bus Transit，简称NBT）之间的新型公共客运系统，是一种中运量交通方式，通常也被人称作“地面上的地铁”。它是利用现代化公交技术配合智能交通和运营管理（集成调度系统），开辟公交专用道路和建造新式公交车站，实现轨道交通模式的运营服务，达到轻轨服务水准的一种独特的城市客运系统。 附件为某城市BRT-1号线刚开通时的流量统计及对应的天气情况，请对全年数据进行客流量多尺度时间特征分析，并回答以下问题： 1、客流量和温度、天气、风速的相关性分析。 2、客流量和假日经济相关性分析，并分析温度、天气、风速对其影响程度，找出最适合出 行的气象状况。 3、对客流量进行多尺度分析，并进行周期流量预测，从应对安全管理角度提出合理化建议。 4、从你的研究角度提出更多的思考，向有关部门写一封建议书。 二、符号说明及名词定义 客流量容纳量 初始客流量 r 客流量固有增长率 因普及度增加而增加的客流量 ρ相关系数 Z、Y 平均客流量 三、基本假设 1、假设一年，该地区工作日的人口迁入迁出不足以影响到本文所研究的各项指标。 2、两年，人口基数基本保持一致（不考虑医学的快速发展）。 3、假设各交通系统在一年的服务质量均为良好且保持不变。 4、假设一年，各交通系统并未出现重大问题从而影响其他交通方式的客流量。 四、问题分析 4.0背景分析 目前，我国快速公交的发展尚处于初级阶段，因此，对于大数据研究，归纳分析能够很好地帮助我国健康发展快速公交体系。目前，国对快速公交系统的认识已逐步得到统一，并将快速公交系统视为提供高效服务的“绿色交通”系统和缓解城市交通供需矛盾的有效手段。 4.1问题一分析 根据附件中的数据，本文以客流量为主体，分别探究天气，温度，风速对其影响，由于客流量与人们的所处的社会环境息息相关，由表中数据可知，假期 1

智能公交卡大数据的发展与应用

智能公交卡大数据的发展与应用 ［摘要］大数据是当今最热的话题之一，在城市规划及相关领域，一批城市规划、、地理、计算机等学科的研究者开展了一系列基于大数据的城市规划，形成了当下的一股热潮，并迅速对城市规划产生了冲击，引起规划行业的重视。在智慧城市、智能公共交通的大背景下，大量学者开始将公共交通大数据用于城市交通规划中。尽管基于大数据的各类城市研究初具规模，大半大数据在城市规划中的利用却仍很有限，本文重点分析智能公交卡大数据的运用现状及研究展望。 1．研究背景： 2015年11月，“十三五规划建议”中提出：推进交通运输低碳发展，实行公共交通优先，加强轨道交通建设。作为提高公共交通系统服务水平和运营效率从而将更多的留客吸引带公共交通系统中的一种重要途径，国内外的一些城市引入了智能公共交通系统（Advanced Public Transportation System ,APTS）。智能公共交通系统是智能交通系统的重要组成部分之一。 公交IC卡收费系统作为APTS中应用最广泛的子系统之一，每天在运行中产生大量的刷卡交易。以广州为例，广州城市公共交通电子收费系统涵盖公交、地铁、轮渡、出租车、路边停车收费，该系统从2001年6月开始运营，2004年12月，发卡量突破350万张，日交易量200万比。每刷一次设备就记录了一次数据，进而形成了庞大的数据库。 大数据是当今最热门的话题之一，也是一场革命。开放性数据运动和互联网使得大数据能够迅速对城市规划产生影响力，鉴于大数据潜在的巨大影响，很多国家将其作为战略资源，甚至提升为国家战略。在智慧城市和智能公共交通的大背景下，国内像北京、上海、广州等大城市均进行了基于智能公交大数据的城市交通系统分析、规划、优化等。目前，大量学者利用智能公交数据研究车辆OD、行人OD、公共交通客流量、公交路线网等，以缓解城市交通拥挤，解决城市交通问题。 2．智能公交卡大数据使用现状 公交乘客每使用一次IC卡刷卡乘车，收费系统就记录一条数据，通过全天的刷卡记录就可以获得一个使用公交IC卡乘客的公交系统全天出行信息。公交IC卡系统数据一般包括刷卡卡号、刷卡日期和时间、刷卡的公交路线和车辆编号（或刷卡设备编号）、消费金额等信息。随着公交IC卡收费系统在国际范围内的广泛应用，近年来美国麻省理工学院、英国威斯敏斯特大学、加拿大蒙特利尔理工学院及我国的东南大学、同济大学等机构，开始对公交IC卡数据的潜在用途进行研究。本节结合国内外研究现状，重点阐述数据挖掘应用的内容、基于公交IC卡大数据的分析方法的基本思路、技术特点、存在问题及目前国内研究进展。 2.1数据挖掘应用内容 整个交通活动的参与者，有出行用户、交通管理者和企业运营者，我们在建立预测性模型以优化现有公共交通的过程中就必须面向这三个群体来挖掘数据。 2.1.1．面向用户出行 a)人工智能分析模拟用户出行偏好，提供符合用户户型习惯的实时出行意见（个体 用户出行诱导） b)为实现城市客流管控及导向性，提供各种用户出行诱导的综合便捷服务体系（人 群群体诱导） 2.1.2．面向交通管理者 a)以交通线网点>线>面的实时办法为理论基础，参考公共交通白皮书研究开发公共

广州公共交通客运量综合情况3年数据分析报告2019版

广州公共交通客运量综合情况3年数据分析报告2019版

引言 本报告借助数据对广州公共交通客运量综合情况进行深度剖析，从城市公共交通客运总量，公共汽电车客运量，轨道交通客运量，出租汽车客运量，轮渡客运量等方面进行阐述，以全面、客观的角度展示广州公共交通客运量综合情况真实现状及发展脉络，为需求者制定战略、为投资者投资提供参考和借鉴。 广州公共交通客运量综合情况分析报告的数据来源于权威部门如中国国家统计局、重点科研机构及行业协会等，数据以事实为基准，公正，客观、严谨。广州公共交通客运量综合情况数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 广州公共交通客运量综合情况数据分析报告旨在全面梳理广州公共交通客运量综合情况的真实现状、发展脉络及趋势，相信能够为从业者、投资者和研究者提供有意义的启发和借鉴。

目录 第一节广州公共交通客运量综合情况现状 (1) 第二节广州城市公共交通客运总量指标分析 (3) 一、广州城市公共交通客运总量现状统计 (3) 二、全国城市公共交通客运总量现状统计 (3) 三、广州城市公共交通客运总量占全国城市公共交通客运总量比重统计 (3) 四、广州城市公共交通客运总量（2016-2018）统计分析 (4) 五、广州城市公共交通客运总量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国城市公共交通客运总量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国城市公共交通客运总量（2017-2018）变动分析 (5) 八、广州城市公共交通客运总量同全国城市公共交通客运总量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节广州公共汽电车客运量指标分析 (7) 一、广州公共汽电车客运量现状统计 (7) 二、全国公共汽电车客运量现状统计分析 (7) 三、广州公共汽电车客运量占全国公共汽电车客运量比重统计分析 (7) 四、广州公共汽电车客运量（2016-2018）统计分析 (8) 五、广州公共汽电车客运量（2017-2018）变动分析 (8)

771公交站点客流量调查报告

成都公交771客流量调查报告 班级：运管15-1 组员：刘雪梅（20153860） 韩双凤（20153226） 唐琴琴（20153798） 龚雪（20153530） 刘望（20153186） 彭阳（20153001）

一、调查目的 城市公共交通现状调查的目的在于了解现状公交客运需求情况，掌握现状公交线网的基本情况，诊断现状问题，为城市居民小区出行调查提供补充。 二、调查内容 (一)本次所跟的公交路线是771路，平均发车间隔为2分 钟。 (二)成都公交771路到达各站上下客人数。 (三)公交站点所经路线的基本情况，即线路号名称和车辆 核定载客座位数等。 （四)周边交通状况分析。 三、调查方法 随车调查以两人为一小组，具体分工:前门一人统计771路公交车沿线各站点上车人数和各沿线的基本情况，后门一人统计沿线各站点下车和留站人数。 四、调查工具 手表或者手机、纸和笔。 五、调查要求 （一）调查必须从始发站或者终点站开始。 （二）每小组共完成4趟（早、午、晚和平峰）早高峰应在7:30—9：00时间段进行；午高峰应在11：30—13:00时间段进行；晚高峰应在17：00—18:30时间段进行。 六、调查实况 （一）调查表设计

（二）随车调查实况图

七、调查分析 (一) 线路基本情况 1．运行路线：从锦绣大道北出发，万盛路、大学城西、大学城东、杨柳河、温江体育馆、航天路口、城市公园光华大道口、同兴路口、同兴西路、涌泉西、涌泉东、光华大道骑士大道口、建信奥林匹克花园、凤凰、康河三组、光华大道二段、到终点站地铁非遗。返程：下车后于光华大道五洲路口调头后回原线行驶。马厂村站更名为地铁非遗博览园站，涉及路线319、309、761、904、347、22路。 2．771路公交如今是温江区最早发班、最晚收班的公交车，所以在深夜从成都市区到温江区的市民也有公交车可坐。起点站首末车时间06：00—22：45（去）；07：00—23：30（回），

公交客流调查方案

公交客流调查方案 (南京江浦客运站—盐场桥路线) 目录

一．前言 二．目的和意义 三．客流调查对象 四．调查的具体工作内容 五．调查方法 六．资料处理方法 七．进度安排 八．经费预算 九．调查结果的表现形式及分析十．附录 一．前言 据了解，近年来，随着城市建设速度的加快，城市规模的扩大，市民居住环境的改善，本市公交客运市场需求越来越大，公交行业发

展速度也越来越快。日客流量已由以往的160万人次，发展到200万人次以上。此次公交客流调查数据，将作为公共交通专项规划编制工作的重要依据，为优化设置公交线路，调整改造现存的公交线路，使公交与轨道交通合理衔接，以促进公交客运市场健康有序地发展。调查期间，佩戴公交客流调查专用标志（胸卡）的调查人员，在记录上下车乘客数量的同时，对部分乘客进行出行状况及意见建议等相关内容的随访问询。 二．目的和意义 1、公交客流调查的目的 ⑴了解公交客流在线路、方向、时间和断面上的动态分布情况； ⑵搜集、记录、统计、汇总分析城市居民出行乘车需求情况的分布资料，把握公交客流规律，分析公交运营现状； ⑶全面掌握完整的客流动态资料，有效组织营运生产活动，提高社会效益和企业经济效益。 2.公交客流调查的意义 公交运营信息是整个公交企业管理业务的基础，而调查技术可为公交信息的获得与处理提供支撑和保障。对公交客流的全面、准确把握是公交管理工作的基础，它不仅为日常调度提供依据，也为线网优化提供了参考。 三．客流调查的对象 江浦客运站—盐场桥路线的乘客

四．公交客流调查的主要内容 1、公交乘客的出行特征 主要包括出行时间、出行目的、出发地与目的地、换乘情况、购票方式等 2、公交线路的运营情况 主要包括高峰客流量、各站点的上下客情况、断面客流量、满载情况等 五．公交客流量调查的方法 1.目测客流调查法（驻站客流调查法） 以目测的方法记录上下车乘客人数，车厢内的人数，留站人数和通过车次的一种断面调查法，是了解断面客流量在时间的变化与配车是否合理，二定线、定站、定时、定期进行调查。把各个点测得的原始记录，按0.5小时或1小时分组统计上下车人数、通过车次（运力）通过量、车辆满载率和留站人数等。 2.问询客流调查法 问询乘客的感受及意见，并记录下来。 六．资料处理方法 资料汇总累积，对比分析，统计，整合。 七.进度安排 （1）日程安排 第一周：周一，主要交通枢纽调查理论学习及任务安排、学生分组；

商业客流量分析原则

商业客流量分析原则

商业客流量分析指标 客流量是零售业非常关键的指标，同样客流量是商场、大型超市、连锁店、机场、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据。销售量数据的由来直接产自于客流量，且销售量与客流量将直接形成正比关系，商家们对销售数据与客流数据需要保持同样的重视。因此，商场需要对客流量有足够细致和全面的数据支持，在基础上对其产生清晰、深入的认知，进而寻找到优化和提升的机会。 商场客流分析的指标： 1、进店客流量：进入到商场或者是某一块区域有效经营范围的顾客数量，一般来讲客流量越高越好； 2、光顾量：针对某一区域或者店铺、专柜统计被浏览的次数，如果一个区域被一个顾客光浏览了多次就会多次累积； 3、平均滞留时长：每次在商场的停留时间可以看出顾客对商场某个商品是否有兴趣； 4、成交率：指在某一块区域达成消费的顾客占光顾客流量的比率，自然是越高越好。 商场客流量统计的分析 外围客流统计：通过视频摄像头检测进入商场的大门、天桥、地下车库等进行人流量统计，取得商场的总体人数和长期整体客流趋势。进行针对性营销。 楼层客流统计：通过对商场各个直梯、扶梯对进行商场到达各个楼层的人数进行统计、爬楼率分析，辅助商场经营活动分析。 区域客流统计：针对各个楼层的不同区域进行统计分析，洞悉商场不同业态影院、餐饮、百货等客流吸引率，进行业态配比分析。 商场客流量统计的应用 通过统计客流的数量和方向，了解出入口通道设置的合理程度； 通过统计主要楼层客流状态，分析爬楼率合理调整商场品牌、品类组合； 统计各个区域的吸引率和繁忙度，分析商场内部动线变化； 统计每场营销的客流量，评估并优化营销、投资的效益； 根据客流变化，更有效分配导购、物业管理、商场服务人员，优化工作人员的数量和编排，从而达到顾客满意服务及最佳成本 通过客流量人群转化率，提高商场服务质量； 通过伟商场提供客流量下降的预报警机制，从而采取有效的应对措施，如营销投资、环境改善、租户组合的调整； 客观决定租金价位水平；

公交站点客流量调查报告

世纪城广福路公交站点客流量调查报告 一、实习目的 城市公共交通现状调查的目的在于了解现状公交客运需求情况，掌握现状公交线网的基本情况，诊断现状问题，为城市居民小区出行调查提供补充。 二、调查内容 1、公交站点所经过线路的基本情况，即线路号名称、典型车辆核定载客座位数等； 2、公交车辆到达该站点上下乘客数； 3、途径该站点各条公交线路服务水平情况。 三、调查方法 以2人为1小组完成1个站点调查工作，每个人完成1个方向的统计。调查结束之后同一个站点不同方向的数据可共享。 四、实习设备：手机、记录板、纸和笔。 五、调查要求 1、调查站点为途径昆明世纪城周边广福路的世纪城广福路公交站点； 2、调查时段：早高峰7:30～9:30、晚高峰16:30～18:30。3）调查开始之前，务必了解清楚途径该站点线路情况，并把基础信息先填在调查表中。 六、数据分析与评价 1、世纪城广福路公交车站不同方向在不同时段的上、下客流量分布情况如下：（1）世纪金源学校—海伦国际方向的客流量分布图

从图中可以看出，在这个公交车站的高峰时期上、下客人数依然为数不多，最大的数字也只到24人。并且从图中可以看到，早上8:00—8:15、下午17:55—18:16这两小段时间是公交车站人数最多的时间段，分开上、下客流量来看，早上上客量大于下客量，说明在这个公交车站附近上班的人数相对较少，而住在这附近的上班人群的上班地点也并不在附近，所以需要搭乘公交车去上班；下午的上、下客量则说明，有一部分人群是下班需搭乘公交回家，而还有一部分人是因为某些娱乐活动需要出行，所以上客人数依然较多，下客人数没有增加则可以看出有一部分人还没有下班导致。总之，从世纪金源学校到海伦国际方向，这个公交站点没有吸引很多人群。 （2）海伦国际—世纪金源学校方向的客流量分布图 从上图可以看出，从海伦国际行驶至世纪金源学校方向在这个公交站点的下

公交线路客流量跟车调查

实习一公交线路客流量跟车调查 1、实习目的 公交线路客流量调查的目的1.了解公交客流量在线路、方向、时间和断面上的动态分布情况；2.收集、记录、统计、汇总分析城市居民出行乘车需求情况的分布资料，把握公交客流规律，分析公交运营现状；3.全面掌握完整的客流动态资料，有效组织运营生产活动，提高社会效益和企业经济效益。 2、调查内容 1) 本次实习所跟的公交线路是里程为33公里，民族大学发往菊花村发车间隔平均为4分钟左右，而从菊花村发往民族大学的发车间隔平均在六、七分钟左右。 起迄点到达、离开的时间 2) 昆明公交170到达沿线各站上下客人数 3）所跟公交车辆沿线各站上客人数中爱心等免费卡乘客数。 早高峰去：总上客人数：115人，其中爱心卡人数18人，占15.7% 早高峰回：总上客人数：118人，其中爱心卡人数1人，占0.85% 平峰去：总上客人数：63人，其中爱心卡人数14人，占22.2% 平峰回：总上客人数：71人，其中爱心卡人数4人，占5.6% 由于呈贡大学城的特殊性，并且现在处于发展阶段，居住人口偏少，学生占绝大多数，而老年人出行的人数所以比较少，所以，170路公交车使用爱心卡

的人数较少。对比数据我们可以看出特别是170回的时候，爱心卡的使用率的很低的。免费卡在此次跟170公交车调查中没有人使用。 3、调查方法 以2人为1小组，具体分工：前门1人统计170路公交车沿线各站点上车人数及爱心等免费卡乘客数目；后门1人统计下车人数及所跟公交线路基本情况等。 4、实习设备：秒表或手机、记录板、纸和笔。 5、调查要求 1）调查线路170路（菊花村至民族大学），调查日期安排见附表； 2）每1小组共完成3趟（早高峰1趟、晚高峰1趟、平峰1趟），早高峰7:30～ 10:00、晚高峰16:30～19:30，调查高峰趟次时始发时间应尽量在8:00、17:00左右。 3）调查必须从始发站或终点站开始。 6、数据分析及评价 a)该线路各趟各站点上、下客流量分布： 10 2030405060 J H C J H C Z B Y C Y X Z J C X L S X W J C G D L L G L L C C R J X Q H S W W J Y L D J C R D S F D J X J L G D W Q L J M Z M Z D 早高峰去向各站点上、下客流量分布图 上客人数下客人数

交通大数据的应用

交通大数据应用分析 大数据时代是在现代科学技术跨越式发展的过程中逐步衍生而来,大数据诞生以来,世界各国高度重视,积极探索数据的来源、安全等问题，并将其应用于智能交通、智慧政府、智能金融等各行各业各个领域。[1]在政策方面，我国相继出台了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》、《促进大数据发展行动纲要》等文件，明确提出要全面推进大数据的发展与应用；在实践方面，2016年以智慧城市为代表的“互联网+交通”项目在在全国范围内遍地开花，有效提升了城市的智能化水平。交通大数据是“互联网+交通”发展的重要依据，其发展及应用在宏观层面能为综合交通运输体系的“规、设、建、管、运、养”等提供支撑；在微观层面能够指导优化区域交通组织，如：优化交通信号、交通诱导、路况融合、规范停车场管理等。[2] 一、“互联网+交通”发展形势分析 根据高德地图发布的《中国“互联网+交通”城市指数研究报告》，2016年“互联网+交通”领域中数据开放、资源共建、政务智能服务、智能出行、交通拥堵、绿色出行、交通大数据发展势头强劲，七大热点紧跟时代前沿，符合国家政策导向，且与社会大众的生活就业息息相关。[3]在新常态新形势之下，结合国家“创新、协调、绿色、开放和共享”五大发展理念，“互联网+交通”领域将重点发展绿色、便捷、安全、经济、高效的大容量公共交通，一是通过借助“互联网+交通”领域的前沿技术，模拟城市交通运行情况，采取有效的诱导与控制措施，引导居民出行方式，缓解城市交通拥堵，提高公众出行效率与出行舒适度；二是通过政府与企业建立合作协调与资源共享机制，借助“互联网+交通”领域先进技术，共同致力于提升城市道路交通管理水平，充分实现城市道路体系的高效率利用。[4]实践证明，交通大数据是“互联网+交通”发展的关键支撑，是“互联网+交通”科学决策的重要依据，是构建智能出行系统，缓解城市交通拥堵，实现绿色出行的基础，因此，在“互联网+交通”背景下，不仅要关注交通大数据的发展方向与发展形势，如何解决交通大数据的来源、安全、储存及使用效率，充分发挥交通大数据的价值更为关键。[5]

交通事故大数据挖掘分析

国外交通事故大数据挖掘分析 摘要：近年来，随着车速的提高及交通量的增长，道路交通事故每年呈上升趋势。通过对交通事故大数据挖掘分析，k-means聚类分析和Apriori关联规则分析交通事故的趋势和模式，找出事故频发的路段和引发事故的原因以及事故频发的高峰期，以数据分析结果为依据，改善交通状况，减少交通事故，提高交通系统的效率。 关键词：交通系统、k-means聚类、Apriori算法

Abstract:recent years,as the improvement of speed of vehicle and growth of traffic volume,road traffic accidents is on the rise every year.based on data mining and analysis of traffic accidents big data,K-means cluster analysis and Apriori association rules analysis traffic accident tendency and pattern.find out frequent accident sections and the cause of accident and peak hours,base on data analysis result,improve the traffic situation,reduce tarffic accident,improve the efficiency of traffic system. Key words：transportation system、k-means cluster、Apriori algorithm

公交站点客流量调查报告

成都公交77１客流量调查报告 班级：运管1５－1 组员:刘雪梅(２0１5386０) 韩双凤(201５322６) 唐琴琴(201537９8) 龚雪(２01５３５30) 刘望(２０153186) 彭阳（20153001) 一、调查目得 城市公共交通现状调查得目得在于了解现状公交客运需求情况,掌握现状公交线网得基本情况,诊断现状问题,为城市居民小区出行调查提供补充。 二、调查内容 (一)本次所跟得公交路线就是771路，平均发车间隔为2 分钟。 (二)成都公交771路到达各站上下客人数。 (三)公交站点所经路线得基本情况,即线路号名称与车辆 核定载客座位数等。 （四）周边交通状况分析。 三、调查方法

随车调查以两人为一小组,具体分工：前门一人统计７71路公交车沿线各站点上车人数与各沿线得基本情况,后门一人统计沿线各站点下车与留站人数。 四、调查工具 手表或者手机、纸与笔。 五、调查要求 （一）调查必须从始发站或者终点站开始。 （二）每小组共完成４趟(早、午、晚与平峰)早高峰应在7:３0—9:00时间段进行；午高峰应在11:30—13:０0时间段进行；晚高峰应在17:00—１8：30时间段进行。 六、调查实况 （一)调查表设计

（二)随车调查实况图

七、调查分析 （一) 线路基本情况 1．运行路线:从锦绣大道北出发,万盛路、大学城西、大学城东、杨柳河、温江体育馆、航天路口、城市公园光华大道口、同兴路口、同兴西路、涌泉西、涌泉东、光华大道骑士大道口、建信奥林匹克花园、凤凰、康河三组、光华大道二段、到终点站地铁非遗。返程:下车后于光华大道五洲路口调头后回原线行驶。马厂村站更名为地铁非遗博览园站，涉及路线319、309、761、9０4、3４7、2２路。 2．７71路公交如今就是温江区最早发班、最晚收班得公交车,所以在深夜从成都市区到温江区得市民也有公交车可坐。起

大数据对公共交通领域的影响

公共服务的最终目的是满足公众的需求,而在公共服务政策制定过程中如何发现公众的需求与偏好是关键。第二,细分用户需求,便于实施精准服务和个性化服务。在原有的管理工具条件下,公共服务对象不容易细分。但是实际上,不同的公共服务用户群体对公共服务很可能出现截然不同的需求。有关公共服务提供部门如果掌握完备的用户数据库,建立一套大数据分析系统,可以据此分析不同类 型用户对于公共服务需求的差异,实现对于用户的分类管理和服务,进行有针对 性的服务推荐并进行效果追踪,从而大大提高公共服务的效能和公共服务用户的满意度 交通拥堵的根源——除了车辆数的剧增外，还有路边车辆乱停乱靠、交通事故的发生以及发生后不能及时救援、清理现场等原因。 公共交通也存在着资源分配不合理的现象，导致等车时间上、乘车拥挤甚至挤不上车等问题。 大数据技术的发展给我们解决交通中存在的这些问题带来了新的思路。大数据技术的战略性意义在于我们可以快速、准确地获取、挖掘大量的有效的交通数据，构建交通数据处理模型，让交通有秩序的运行。 应用1：交通诱导 占道施工，加剧了交通需求与道路承载能力之间的矛盾，此外驾驶员的不文明行为也会加剧交通拥堵。交通诱导是缓解交通诱导的有效手段,1)大数据方法注重全体交通数据监测， (2)大数据技术在出行数据采集将采集的信息通过交通预警模型及时的作出判断，并将诱导信息发出。上节课彭峰老师已经介绍过了。应用2：优化交通运输安全 道路交通系统中，因驾驶员的素质、车辆的安全性能、环境、道路及气候等因素的不良变化，导致这种因素组合恶化，如果这种恶化因素持续发生，就可能导致交通事故的发生。大数据的实时性及可预测性保证了交通系统对事故的主动预警，以便提前预测事故发生的可能性。如，通过GPS定位技术采集车辆行驶轨迹，判断车辆是否正常行驶，若出现非正常行驶及时通知交警部门对车辆进行管制；通过道路环境及设施监测系统，实时采集道路环境及道路设施信息，经过云计算分析处理大数据后及时通过交通广播发布或者通过手机短信将信息推送给在附近 行驶的车量；通过大数据技术及时分析恶劣天气环境下道路状况，雾、雪天连环撞车发生的概率。（谷歌的无人驾驶） 应用3：公共交通领域的应用 问题：公共交通指城市范围内定线运营的公共汽车及轨道交通、渡轮、索道等交通方式，这些交通工具都是按时间点发车，资源配置不合理就导致了等车时间长，乘坐拥挤、挤不上车等一系列问题。大数据技术可以实现资源的合理配置，通过站点实时客流量检测，合理分配公共资源，提高资源利用效率。 上车刷卡的一票制 IC 卡系统，包括公交、地铁、公共自行车等，公交 IC 卡信

车站客流分析

车站客流分析 摘要：轨道交通的客运组织是一个系统的工程，本文重点对客流的预测与疏导进行阐述与探讨。 关键字：轨道交通，客流预测 随着城市社会经济的发展和城市化进程的加快,城市交通矛盾越来越突出,成为制约城市经济发展的主要障碍。轨道交通以其容量大、速度快、污染小、安全准时的技术优势,较好的解决了大、中城市日益增长的交通供需矛盾问题,受到了人们的青睐。发展以轨道交通为骨干、各种交通工具协调发展的城市公交系统,形成多层次、立体化的综合交通体系已成为共识,城市轨道交通的发展前景是非常明朗和极其乐观的。 在城市轨道交通领域内,客流是城市轨道交通规划、设计、建设、运营等各个环节的基本依据然而,从国内已运营城市轨道交通的实际情况看,普遍存在实际客流与预测客流差异较大,线路客流严重不均衡的局面。有的线路的实际客流提前达到或远远超过预测客流,有的却仅是预测客流的15-20%,这些都给实际运营造成了很大困难。因此,非常有必要在轨道交通开通运营后,对实际客流进行细致分析,找出实际客流与预测结果偏差较大的原因,并为实际工作提供改进建议。而下面我们将对车站的客流进行一些深入的分析。 首先从客流的密度分布开始。客流密度分布主要可分为客流密度的空间分布和时间分布。客流密度空间分布包括平均客流密度分布和最高客流密度分布。平均客流密度分布(人/m2)是指在高峰小时内,车站内某点处的平均密度,它主要反映了高峰小时内车站各点每平方米所聚集的人数。而最高客流密度分布则是指在高峰小时内,车站内某点处的最高密度值,即每平方米所集聚的人数达到最大。由于车站站厅层、站台层的乘客具有不同的运动特性,站厅层的乘客大都处于运动状态,而站台层乘客大都处于等待状态,因而,对于站厅层的客流密度分布而言,两个值具有一定的动态性,它可以表示为车站某处每平方米所通过的乘客数。最高客流密度的计算方法建立在轨道交通车站客流仿真系统的基础上,在仿真过程中按一定步长记录空间各点的。平均密度是仿真过程中按一定步长记录空间各点的当前密度,仿真结束计算该点在仿真时内的平均密度。客流密度时间分布是指车站在单位时间内(高峰小时)各点在达到或超过某密度值时(可看作临界密度)客流密度的持续时间。在客流密度不变的前提下,客流密度持续时间越长的地方安全隐患越大。客流密度时间分布可通过设定临界密度值,在仿真过程中观察空间各点的密度值,当达到临界密度以上时累计持续时间。 客流冲突是指随着时间的推移,客流在行进的过程中,因受到不同方向的客流影响,而使得流速发生改变或客流行进方向的改变,流速、方向的改变会直接导致乘客个体在速度、步行方向的改变,从而影响其出行效率,造成一定的安全隐

公共交通出行服务大数据平台设计方案

公共交通出行服务大数据平台 解决方案 1概述 随着近几年我省经济的快速发展，公众出行方式日趋多样化，公众对交通出行信息的需求日益增强。如何辅助出行者迅速获取有效交通信息，提高出行效率，提升服务水平，是交通部门面临的一个现实问题。 2005年，交通部将“公众出行交通信息服务系统”确定为三大交通信息化示范工程之一，在交通信息化工作基础较好的几个省市相继开发了一些应用系统，在一定程度上方便了公众的出行，得到了公众的认可。但这些应用系统主要是基于具体部门业务及所拥有的数据进行开发,信息服务的内容还缺少关联性；其次,现有的各类应用系统在服务内容、服务方式、服务质量以及服务范围，以信息发布和推送为主，很少接收来自公众的出行反馈信息，没有形成数据闭环。 目前我省各交通管理部门已经建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。公安交管部门不仅具备了交通基础信息，还拥有了各类动态数据，如车辆实时营运信息、道路交通状况等，采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素（人流、车辆、道路）连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据，具有典型的“3V”特性：大容量、多样性、高速度，也具有价值、复杂性的特点，属于名符其实的交通“大数据”。 数据是智能交通的核心，数据为王的大数据时代已经到来。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型，实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘，生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持，为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息，成为当务之急。 本文面对交通大数据，就如何存储、组织和管理数据，并提供政务与商务两方面的公共交通出行服务，提出了解决方案。本文分析了交通大数据分析平台需具备的特点，提出了公共交通出行服务大数据平台逻辑框架，并在现有技术基础上，阐述了平台构建方案。 2功能需求 如前所述，交通服务要提供全面的路况，需要交通综合监测网络对城市道路交通状况、交通流信息、交通违法行为等的全面监测，采集、处理及分析大量的实时监测数据，具有数据量巨大的特点；随着城市机动车保有量不断提高，城市道路交通状况日趋复杂化，交通流特性呈现随时间变化大、区域关联性强的特点，需要根据实时的交通流数据及时全面采集、

客流、运输计划及运输能力分析

客流、运输计划及运输能力分析 客流分析及预测 1.客流和客流预测 客流是规划轨道交通网络、安排工程项目建设顺序、设计车站规模和确定车站设备容量的依据，也是轨道交通系统安排运力、编制运输计划、组织行车和分析运营效果的基础。1、客流的概念 1）客流 客流是指在单位时间内，轨道交通线路上乘客流动人数和流动方向的总和。客流的概念既表明了乘客在空间上的位移及其数量，又强调了这种位移带有方向性和具有起止位置。客流可以是预测客流，也可以是实际客流。 2）断面客流量 断面客流量是指在单位时间内，通过轨道交通线路某一地点的客流量。这里，单位时间可以是一昼夜、一小时或其它的时间单位。显然，通过某一断面的客流量就是通过该断面所在区间的客流量。断面客流可以分为上行断面客流量和下行断面客流量，计算公式如下： p i+1=p i-p下+p上 3）最大断面客流量 在单位时间内，通过轨道交通线路各个断面的客流量一般是不相等的。最大断面客流量是指最大客流断面的客流量。上下行方向的最大客流断面一般不在同一个断面。最大断面客流量通常按高峰小时最大断面客流量和全日最大断面客流量计算。高峰小时最大客流断面和全日最大客流断面一般也不在同一个断面。 4）高峰小时最大断面客流量 在以小时为单位计算断面客流量的情况下，分时断面客流量最大的小时称为高峰小时。轨道交通线路的高峰小时一般出现在早晨和傍晚，称为早高峰小时和晚高峰小时。高峰小时最大断面客流量是指高峰小时最大客流断面的客流量。高峰小时最大断面客流量是行车组织和车站设备容量确定的一项基础资料。 2.客流的产生 1）城市交通的需求 2）城市交通需求的特点 （1）广泛性 （2）派生性 （3）时间性 （4）空间性 3）城市交通需求的影响因素 3.客流预测 1）客流预测的目的和作用 城市轨道交通客流预测是轨道交通线网规划的定量分析依据，它对于轨道交通系统的线网规模、布局、车组配置、运营组织以及经济评价等都起着至关重要的作用。 2）客流预测的内容 （1）客流预测的内容 根据实际运用经验，在轨道交通系统中，从系统功能要求出发，在城市总体规划和轨道交通线网规划的前提下，按各设计年限以及对客流预测的成果可归纳为以下五类基本内容： ①全线客流：全日客流量和各小时段的客流量及比例。 全日客流量，是表现和评价运营效益的直观指标，也是进一步评价线路负荷强度的重

公交线路客流调查报告

公交线路客流调查报告 篇一：交通生产实习公交客流调查报告 目录 一．生产实习---公交客流调 查 (2) 公交客流调查的目 的 ................................................ .............................. 2 公交客流调查的意义 及作 用 ................................................ .................. 2 调查内 容 ................................................ .. (2) 调查方 法 ................................................ .. (3) 调查工 具 ................................................

(3) 调查时 间 ................................................ .. (3) 二．大连市29路公交车基本信 息 ......................... 3 大连市第29路公交车 线 路 ................................................ .................... 3 29路公交车基本情况调 查 ................................................ ...................... 4 三．调查数据及分 析 ................................. 5 早高峰客流调 查与分 析 ................................................ .......................... 5 上、下行高峰时期断面客 流 ................................................ ................. 10 车辆各断面的行驶时间情况分 析 ................................................ ......... 11 公交车运行特性调 查 ................................................

交通大数据解决方案

中移智行“OSCAR+”智慧交通解决方案系列——交通大数据

运营商的大数据更有代表性和竞争力 数据局部性数据封闭性数据割裂性数据片面性 互联网公司的数据是相互割裂的，淘宝只 有淘宝的售卖数据，没有百度搜索的数据 很少有互联网公司愿意开放自己的数据， 开放更多的是商业模式层面和应用层面。 互联网的数据整合困难，同时注册的个人 账号也是短期的，不稳定的。 互联网公司的数据受限于自身的业务，其 数据的范围和深度都是有限的。 互联网的数据基因运营商的数据更有代表性和竞争力 运营商是数据管道，任何个人、企业的上网和通话的行为都流淌 在运营商的管道里，并且任何时候你的位置都需要上报给运营商 的基站以便能够随时沟通，移动互联网越发展，运营商的数据规 模优势就越大。 运营商以号码为唯一的ID来整合各类数据，因此刻画客户的 完整性是一般企业难以企及的，因为号码就是业务本身，而且还 有终端ID作为移动通信网天生的业务属性而存在。 运营商数据解决移动互联网时代最为关注的三个问题？我是 谁，我在哪里，我在干什么，这是很多企业的数据难以比拟的。 运营商承担着相当大的社会责任，不会看到互联网公司会有分享 数据的行为，数据基本是在它的体内循环。 比较维度运营商数据互联网公司数据 用户基本属性真实、准确部分真实、部分准确用户分布信息连续、准实时、不连续、部分实时 用户通信行为及轨迹真实、全面、连续、多维度，统一关联不全面、不连续、维度少，不同维度数据间需通过计算建立关联 线上线下关联唯一ID，真实一对一关联无唯一ID，难以建议唯一关联

基于运营商大数据的应用 ?人流量、人口属性分析 统计规划 ?人员聚集及人流量疏导 ?智慧景区（景区人流、来源、偏好分析） 旅游 ?旅游市场智慧管理（多维度、多数据分析旅游市场整体特征和变化） ?实时车流、拥堵情况、居民出行规律分析 交通 ?交通规划（车流分时段动图、城市道路改造、规划分析） ?重点区域重点监控 ?应急减灾精准发布 公共安全 ?民众舆情监控 ?竞品分析（行业热点、消费人群画像、频次等） 商业 ?广告评估（广告精准营销、广告转化率分析）