基于AFC和列車(chē)時(shí)刻表的城軌乘客時(shí)空擴(kuò)展出行路徑匹配.pdf

1、隨著城市軌道交通逐漸成網(wǎng)運(yùn)營(yíng)，人們的出行選擇更加多樣化，使得網(wǎng)絡(luò)客流呈現(xiàn)更加復(fù)雜化的分布特征。自動(dòng)售檢票(Automatic Fare Collection)系統(tǒng)提供的AFC數(shù)據(jù)記錄了每位乘客出行起訖點(diǎn)的時(shí)空信息，數(shù)據(jù)獲取成本較低，輔助相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使得從AFC數(shù)據(jù)中挖掘出乘客個(gè)體層面的出行信息成為可能。在此背景下，本文的研究旨在基于AFC數(shù)據(jù)和列車(chē)時(shí)刻表，輔以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，量化每條可能的時(shí)空擴(kuò)展出行路徑與實(shí)際出行路徑的匹配程度，

2、從而盡可能真實(shí)地再現(xiàn)每位乘客的出行過(guò)程，為基于乘客個(gè)體層面的精細(xì)化客流分配仿真奠定研究基礎(chǔ)。
　　首先，本文闡述了AFC數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、原始數(shù)據(jù)可能存在的問(wèn)題及相應(yīng)的預(yù)處理方法，并通過(guò)對(duì)旅行時(shí)間各時(shí)間成分波動(dòng)性的分析，重新將旅行時(shí)間劃分為進(jìn)站時(shí)間、在車(chē)時(shí)間、換乘時(shí)間和出站時(shí)間，為之后的研究提供基礎(chǔ);
　　其次，本文提出了基于有效物理路徑的時(shí)空擴(kuò)展出行路徑搜索算法。基于物理拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了基于AFC數(shù)據(jù)和列車(chē)時(shí)刻表的時(shí)空擴(kuò)展出行網(wǎng)絡(luò)

3、;基于時(shí)空擴(kuò)展出行網(wǎng)絡(luò)和有效物理路徑，針對(duì)不包含換乘站的時(shí)空擴(kuò)展出行路徑，提出了先滿足出站弧約束后判斷進(jìn)站弧約束的搜索算法，針對(duì)包含換乘站的時(shí)空擴(kuò)展出行路徑，提出了先滿足進(jìn)站弧和出站弧約束，后判斷換乘弧約束，并結(jié)合深度優(yōu)先搜索算法進(jìn)行遍歷的搜索算法;
　　之后，本文提出了匹配概率這一參數(shù)來(lái)量化每條可能的時(shí)空擴(kuò)展出行路徑與實(shí)際出行路徑的匹配程度，論述了其含義及推算方法，并設(shè)計(jì)了具體推算流程;提出了運(yùn)用Logit隨機(jī)路徑選擇概率模型來(lái)

4、驗(yàn)證匹配概率推算方法的可行性;提出了基于匹配概率，運(yùn)用輪盤(pán)賭的方法，可將每條AFC數(shù)據(jù)記錄隨機(jī)匹配到某條時(shí)空擴(kuò)展出行路徑上，從而實(shí)現(xiàn)客流分配仿真，并對(duì)仿真系統(tǒng)進(jìn)行了模塊設(shè)計(jì)。
　　最后，本文運(yùn)用AFC數(shù)據(jù)，對(duì)比分析了北京地鐵5號(hào)線的客流時(shí)空分布特性;并以天通苑北-東四十條這一典型通勤OD對(duì)為研究對(duì)象，推算了早高峰小時(shí)7:30～8:30進(jìn)站的每位乘客的時(shí)空擴(kuò)展出行路徑匹配概率，并計(jì)算了該小時(shí)內(nèi)所有乘客對(duì)各條物理路徑的選擇概率均值，與