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基于数据挖掘的客流特征提取及公交调度优化研究的开题报告
一、选题背景
随着城市化的不断发展，城市交通面临越来越严峻的挑战。其中，公共交通作为城市交通的重要组成部分，对于城市发展和居民出行有着重要的作用。然而，随着城市规模的扩大和人口的增加，公共交通面临着诸多问题，其中客流调度是一个重要的问题。客流调度的不合理会导致滞后、拥堵等不良影响，影响乘客的出行体验。
因此，本研究拟以数据挖掘为基础，从客流特征入手，提取客流规律，以此作为优化公交调度的依据，以解决公交调度中的客流管理问题。
二、研究目的
本研究的主要目的是通过数据挖掘技术，提取客流特征，并结合公交排队论模型，优化公交调度，实现公交运营效率的提升。
具体目标包括以下几点：
1.分析公交车辆运营过程中的客流规律，提取和计算关键的客流特征。
2.建立公交车辆排队论模型，分析公交运营效率，并提出优化建议，实现公交运营效率的提升。
3.通过实地调查和数据模拟，验证优化方案的可行性和可靠性。
三、研究内容
本研究的主要内容如下：
1.客流特征提取
本部分将利用数据挖掘技术，包括聚类分析、关联规则挖掘等方法，从公交车辆的GPS信号和IC卡数据中提取客流特征，如上车时间、下车时间、人数分布、换乘情况等，并计算各个客流特征的频率和相关性质，以分析公交车辆运营过程中的客流规律。
2.公交车辆排队论模型建立
本部分将基于公交车辆运营的排队论模型，考虑公交车辆进站、下客、上客、出站等各过程中的时间效应，分析公交车辆的运营效率，并提出优化建议。其中，排队论模型将结合客流特征进行建模，以更加精细地反映公交车辆运营效率。
3.优化方案确定
本部分将根据排队论模型分析结果，结合实际情况，提出公交车的换乘策略、站点服务计划等优化方案，并进行模拟实验验证。优化方案的目标是降低等待时间、缩短行程时间、减少拥堵和滞后。
四、研究意义
本研究的意义在于：
1.优化公交车辆的调度，提升公交运营效率，改善城市交通而提高出行体验，为城市的可持续发展提供支撑。
2.以数据挖掘技术为基础，提取客流特征，深入挖掘数据中的规律，实现公交车辆运营过程的智能化，为公共交通智能调度提供一种新思路。
3.本研究通过构建公交车辆的排队论模型，为公交调度提供一种更加科学的决策方法，同时，为交通规划提供更加准确的数据支撑。
四、研究方案
本研究计划以北京市公交系统为例，利用数据挖掘技术，分析公交车辆运营过程中的客流规律，建立公交车辆排队论模型，并根据模型分析结果，提出优化方案，最终验证方案的可行性和可靠性。
五、预期成果
预期的成果包括以下几点：
1.提取和分析公交车辆运营过程中的客流规律，深化客流管理的思路，提高公共交通智能调度的水平。
2.建立公交车辆排队论模型，从理论上分析公交车辆的运营效率，并从实践角度出发，优化公交调度方案。
3.基于优化方案，进行实地调查和数据模拟，并逐步实现方案的实施。
六、研究计划进度安排
本研究的进度安排如下：
2021年9月-2022年1月：完成文献调研，确定研究思路和框架，并收集初步数据。
2022年1月-2022年6月：制定并实施数据分析方案，提取公交车辆运营过程中的客流特征，并构建公交车辆排队论模型。
2022年6月-2023年1月：分析排队论模型，提出优化方案，并进行模拟实验和验证。
2023年1月-2023年6月：总结研究成果，撰写论文并完成答辩。
七、研究难点及解决方案
本研究的难点在于：
1.数据质量问题。公交车辆GPS与IC卡数据精确度不足会导致客流特征分析和模型建立存在误差。解决方案：分析数据质量，采用数据清洗技术，从源头保证数据质量。
2.建模问题。排队论模型的建立涉及多个影响因素，包括乘客上、下车时间间隔、站台服务时间、车辆行驶时间和速度等，建模难度大。解决方案：基于现有的研究成果，运用数据挖掘技术和模型分析方法，确定建模方法和参数。
3.优化方案实施问题。优化方案的实施需要考虑到实际情况，包括控制车辆数量、站台设置、路线规划等多个方面，实施难度较大。解决方案：结合数据模拟和实地考察，优化方案并进行逐步实施，同时考虑方案的可行性和具体实施情况。