基于公交运行数据的到站时间填充方法

doi:10.3976/j.issn.1002-4026.2020.04.011

山东科学 ›› 2020, Vol. 33 ›› Issue (4): 83-90.doi: 10.3976/j.issn.1002-4026.2020.04.011

基于公交运行数据的到站时间填充方法

张可¹,朱远祺²,沈洁²,杨子帆³,钱慧敏³,王贝贝³

1.北京市运输管理技术支持中心，北京 100073;2. 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京 100044;3. 北京市交通运行监测调度中心，北京 100073

收稿日期:2020-01-08 出版日期:2020-07-27 发布日期:2020-07-28
作者简介:张可（1974—），男，博士，研究员，研究方向为智能交通。E-mail: zhangke@jtw.beijing.gov.cn
基金资助:
北京市交通行业科技课题（201905-ZHJC2）;交通运输部信息化技术研究项目（2014364X14040）

Arrival time filling method based on bus operation data

ZHANG Ke¹, ZHU Yuan-qi², SHEN Jie², YANG Zi-fan³, QIAN Hui-min³, WANG Bei-bei³

1. Beijing Transportation Management Technical Support Center, Beijing 100073, China; 2. State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety，Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China; 3. Beijing Transportation Operations Coordination Center, Beijing 100073, China

Received:2020-01-08 Online:2020-07-27 Published:2020-07-28

摘要/Abstract

摘要： 公交实时到站数据是乘客出行行为分析的基础，但是现有公交运行数据存在到站时间缺失问题。以公交实时到站数据为基础，结合公交车辆的运行特性以及拥堵传播特性，建立考虑多因素加权的多项式插值方法，对公交车辆的到站缺失数据进行填补。填补后的到站时间能够更详细地描述车辆运行过程，得到更精确的车辆到站间隔。应用该方法对北京市地面公交运行数据进行补全，得到了修正的时刻表，并对公交运行间隔与串车现象进行分析。

关键词: 公共交通, 到站时间填充, 多项式插值, 公交运行间隔分析

Abstract: Realtime bus arrival data are the basis of passenger travel behavior analysis，however, the existing bus operation data have the problem of missing arrival time data. Based on real-time bus arrival data, this study combines the operating characteristics of buses and congestion propagation, and it establishes a polynomial interpolation method that considers multi-factor weighting to fill the missing data values of bus arrival times. The filled arrival time can describe the vehicle operation process in more detail and obtain more accurate vehicle arrival interval. The proposed method is then used to complement the Beijing transit bus operation data, and a revised timetable is thus obtained. The bus operation interval and the phenomenon of bus bunching are analyzed with the updated timetable.

Key words: public transit, arrival time filling, polynomial interpolation, bus operation interval analysis

中图分类号:

U491

张可, 朱远祺, 沈洁, 杨子帆, 钱慧敏, 王贝贝. 基于公交运行数据的到站时间填充方法[J]. 山东科学, 2020, 33(4): 83-90.

ZHANG Ke, ZHU Yuan-qi, SHEN Jie, YANG Zi-fan, QIAN Hui-min, WANG Bei-bei. Arrival time filling method based on bus operation data[J]. Shandong Science, 2020, 33(4): 83-90.

参考文献 11

1	王元仁. “公交优先”发展战略下的我国城市公共交通立法研究[D].济南：山东大学, 2014.
2	汪玚. 公交信息化:有“大脑”更智慧[J]. 交通建设与管理, 2014(23): 40-41.
3	张可, 李静, 杨子帆, 等. 北京市综合交通运行监测数据体系与应用[J]. 交通与港航, 2018, 5(5): 22-26. doi: 10.16487/j.cnki.issn2095-7491.2018.05.005
4	国务院办公厅. 国务院关于城市优先发展公共交通的指导意见[EB/OL].（2013-01-05）[2019-12-20]. http://www.gov.cn/zwgk/2013-01/05/content_2304962.htm.
5	曹搏达. 基于GPS数据的公交到站时间预测[D]. 杭州: 浙江工业大学, 2017.
6	BARRY J J, FREIMER R, SLAVIN H. Use of entry-only automatic fare collection data to estimate linked transit trips in New York city[J]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2009, 2112(1): 53-61. doi: 10.3141/2112-07
7	戴霄. 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.
8	于勇,邓天民,肖裕民.一种新的公交乘客上车站点确定方法[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2009, 28(1): 121-125.
9	KUSAKABE T, ASAKURA Y. Behavioural data mining of transit smart card data: a data fusion approach[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2014, 46: 179-191. doi: 10.1016/j.trc.2014.05.012
10	周晓昌. 城市交通拥堵问题研究[J]. 价值工程, 2014, 33(28): 86-87. doi: 10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2014.28.045
11	董海洋. 公交客流实时分析与短时预测研究[D]. 大连: 大连理工大学, 2013.

基于公交运行数据的到站时间填充方法

Arrival time filling method based on bus operation data

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