基于AFC和列車時刻表的城軌乘客時空擴展出行路徑匹配.pdf

1、隨著城市軌道交通逐漸成網(wǎng)運營，人們的出行選擇更加多樣化，使得網(wǎng)絡客流呈現(xiàn)更加復雜化的分布特征。自動售檢票(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的時空信息，數(shù)據(jù)獲取成本較低，輔助相應的數(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)和列車時刻表，輔以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，量化每條可能的時空擴展出行路徑與實際出行路徑的匹配程度，

2、從而盡可能真實地再現(xiàn)每位乘客的出行過程，為基于乘客個體層面的精細化客流分配仿真奠定研究基礎。
　　首先，本文闡述了AFC數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、原始數(shù)據(jù)可能存在的問題及相應的預處理方法，并通過對旅行時間各時間成分波動性的分析，重新將旅行時間劃分為進站時間、在車時間、換乘時間和出站時間，為之后的研究提供基礎;
　　其次，本文提出了基于有效物理路徑的時空擴展出行路徑搜索算法。基于物理拓撲網(wǎng)絡，構(gòu)建了基于AFC數(shù)據(jù)和列車時刻表的時空擴展出行網(wǎng)絡

3、;基于時空擴展出行網(wǎng)絡和有效物理路徑，針對不包含換乘站的時空擴展出行路徑，提出了先滿足出站弧約束后判斷進站弧約束的搜索算法，針對包含換乘站的時空擴展出行路徑，提出了先滿足進站弧和出站弧約束，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)來量化每條可能的時空擴展出行路徑與實際出行路徑的匹配程度，論述了其含義及推算方法，并設計了具體推算流程;提出了運用Logit隨機路徑選擇概率模型來

4、驗證匹配概率推算方法的可行性;提出了基于匹配概率，運用輪盤賭的方法，可將每條AFC數(shù)據(jù)記錄隨機匹配到某條時空擴展出行路徑上，從而實現(xiàn)客流分配仿真，并對仿真系統(tǒng)進行了模塊設計。
　　最后，本文運用AFC數(shù)據(jù)，對比分析了北京地鐵5號線的客流時空分布特性;并以天通苑北-東四十條這一典型通勤OD對為研究對象，推算了早高峰小時7:30～8:30進站的每位乘客的時空擴展出行路徑匹配概率，并計算了該小時內(nèi)所有乘客對各條物理路徑的選擇概率均值，與