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基于IC卡数据的定制公交线路优化的任务书
一、任务背景
随着城市化进程不断加快，城市公交系统一直是城市居民出行的重要方式之一。为了更好地满足城市居民出行需求，提高公交系统的效率和服务质量，越来越多的公交企业开始开展公交线路优化工作。然而，目前的公交线路优化方法大多基于历史数据或者GPS定位数据，而这两类数据都很难反映出公交乘客的需求和出行习惯，使得线路优化效果不尽如人意。因此，本项目旨在利用IC卡数据，结合城市出行特点，定制公交线路优化方案，提高公交系统的效率和服务质量。
二、任务目标
1.收集和整理公交IC卡数据，包括乘车记录、支付记录等，解决数据缺失和异常问题。
2.根据IC卡数据，分析公交线路的热门站点、通勤高峰时段和拥堵情况，为线路调整提供依据。
3.提取公交出行的特点，如乘客出行目的、出行时间和乘车类型等信息，为线路优化提供指导。
4.结合IC卡数据，以公交乘客满意度为目标，设计最优化的公交线路方案。
5.对比和评估优化前后的公交线路效果，比较不同方案的优劣，并找到最优解。
三、任务流程
1.数据收集和整理：通过公交系统数据库、IC卡查询机等途径，收集公交IC卡数据，包括乘车记录、支付记录等，整理数据结构，清理和处理数据缺失和异常问题。
2.数据分析和挖掘：利用数据挖掘方法，分析公交线路的热门站点、通勤高峰时段和拥堵情况，提取公交出行的特点，如乘客出行目的、出行时间和乘车类型等信息，建立公交线路模型和乘客出行需求模型。
3.设计优化方案：基于线路模型和需求模型，以公交乘客满意度为目标，设计最优化的公交线路方案，包括线路改造、站点调整和时刻表调整等方面。
4.方案评估和调整：通过模拟和仿真的方式，比较不同方案的优劣，选取效果最优的方案，进行调整和完善，以达到最佳效果。
四、关键技术
1.数据挖掘技术：包括数据清洗、数据分析、数据预处理、机器学习等。
2.优化算法：包括线性规划、整数规划、贪心算法等。
3.仿真模拟技术：包括建立仿真模型、模拟数据生成、仿真实验设计和结果解析等。
五、预期成果
1.一份基于IC卡数据的定制公交线路优化方案。
2.一份线路优化效果的评估报告，包括优化前后的比较、不同方案的评估和优化调整建议等。
3.一份公交乘客出行需求模型和公交线路模型。
4.一份数据挖掘和仿真模拟的技术报告，介绍数据挖掘和仿真所用的算法和技术。
六、参考文献
1.李瑛、陆巍、王东旭，城市公交线路网络自适应优化模型及算法研究，交通运输工程学报，2019(6)。
2.郭秋妹、李璐、杨宇辉，基于数据挖掘的城市公交线路优化算法研究，计算机应用研究，2018(7)。
3.朱文中、伍孟华、陈俊杰，基于路段拥堵度的公交线路优化研究，中南大学学报，2017(4)。