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基于AFC数据的公交客流OD实时估计及预测开题报告
一、研究背景及意义
公共交通是城市发展过程中不可或缺的组成部分，对城市的可持续发展起着至关重要的作用。而公交客流的高效管理和运营是公共交通系统安全、稳定、高效的必要条件。客流OD（Origin-destination）是指在规定时间范围内从特定起点到特定终点的一组旅行记录。客流OD的准确识别和实时预测可以帮助公交公司精细化管理，优化服务，进一步提高服务水平和旅客出行体验。
近几年来，随着智能交通、物联网和云计算等技术的发展，公交车辆可用于实时收集交通数据。其中，AFC（AutomaticFareCollectionSystem）是一种自动收费系统，它通过验证旅客的刷卡记录收集乘车数据，包括乘车人数、乘车线路、乘车时间等。这些数据可以帮助我们更好地理解公交车辆的运营状况、旅客乘车偏好以及客流空间分布等。因此，利用AFC数据进行客流OD的实时估计和预测，是一种高效、实用的客流管理和优化方法。
二、研究内容及方法
本文旨在基于AFC数据，研究公交客流OD实时估计和预测方法，具体研究内容如下：
1.综合分析AFC数据的属性特征，并探索构建公交客流空间网络的方法。
2.基于时间序列分析、概率统计和机器学习等方法，建立客流OD实时预测模型，并考虑多种影响客流的因素，如天气、假期、路况等。
3.实现客流OD的在线预测模块，并开发数据可视化工具，对模型预测结果进行实时监控和可视化分析。
本文将运用Python语言进行相关数据处理和算法实现，利用PyTorch等机器学习框架实现客流OD预测模型。通过挖掘AFC数据中的潜在信息，在对客流进行实时估计和预测的过程中，提高公交公司的管理效能和服务水平。
三、研究预期成果
1.构建基于AFC数据的公交客流空间网络，并提取类OD矩阵。
2.建立客流OD实时预测模型，并将其应用于公交车辆的实时客流管理和服务优化。
3.完成客流OD预测模型的在线部署，并开发数据可视化工具，对实时预测结果进行可视化监控和分析。
四、研究进度安排
1.第一阶段（2周）：文献调研，分析AFC数据特征，探索构建公交客流空间网络的方法。
2.第二阶段（3周）：基于时间序列分析、概率统计和机器学习等方法，建立客流OD实时预测模型。
3.第三阶段（2周）：实现客流OD预测模型的在线部署，并开发数据可视化工具。
4.第四阶段（3周）：对模型预测结果进行实时监控和可视化分析，并进行模型优化和评估。
五、参考文献
1.Chen,S.,&Li,X.(2016).BuspassengerflowpredictionbasedonGreyGM(1,1,α)withsimilar-daydata.JournalofAdvancedTransportation,50(6),1299-1313.
2.Pan,F.,Li,Y.,&Jing,Y.(2019).Bustraveltimeandpassengerflowpredictionusingahybridmodels.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,101,1-18.
3.Zhang,M.,Tang,L.,He,R.,&Ji,Y.(2019).Multiplefactorsbuspassengerflowpredictionmethods:Acomparativestudy.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,88,14-31.