基于多日公交IC卡数据与AVL数据的公交OD推算方法研究的任务书.docx

基于多日公交IC卡数据与AVL数据的公交OD推算方法研究的任务书
一、选题背景和意义
公交出行是城市中人口密集区域内最主要的交通方式之一，也是城市社会生活发展的重要载体。为了提高公交系统运行效率和服务质量，需要对公交出行情况进行详细分析和研究。而公交出行的OD（Origination-Destination）推算是公共交通领域中非常重要的研究方向之一。目前市场上的OD推算方法大多基于公交线路的运营调查和废票调查，这些方法存在许多局限性，如精度低、数据难以获得、覆盖面有限等。因此，将公交IC卡数据与AVL数据相结合，开展公交OD推算研究是现阶段的一个热点。
二、研究内容和目标
本次研究将基于多日公交IC卡数据与AVL数据，结合数据挖掘和统计学方法，开展公交OD推算。具体内容包括以下几个方面：
1.公交IC卡数据预处理：根据多日IC卡数据，对数据进行清理和处理，包括去重、剔除异常数据、补充缺失数据等。
2.公交AVL数据预处理：根据公交车辆运行信息，对数据进行清理和处理，包括去重、剔除异常数据、补充缺失数据等。
3.OD匹配算法设计：根据公交IC卡数据和AVL数据，设计基于路段、时间和距离的OD匹配算法，并对算法进行优化。
4.OD推算结果分析：对OD推算结果进行统计学分析和可视化展示，分析不同时间段、不同路段、不同出行方式等对OD推算结果的影响，评估OD推算结果的质量。
三、研究方案及进度安排
1.数据收集和预处理（1个月）：
（1）收集多日公交IC卡数据和AVL数据。
（2）对数据进行清理和处理，包括去重、剔除异常数据、补充缺失数据等。
2.OD匹配算法设计（2个月）：
（1）根据IC卡数据和AVL数据的特点，设计基于路段、时间和距离的OD匹配算法。
（2）对算法进行优化和验证，确保OD匹配算法的准确性和效率。
3.OD推算结果分析（2个月）：
（1）对OD推算结果进行统计学分析，如OD出行量、出行时间、OD路线等。
（2）进行可视化展示，对不同时间段、不同路段和不同出行方式的OD推算结果进行比对分析。
4.编写论文和结题报告（1个月）：
（1）撰写研究论文，并进行论文答辩。
（2）撰写结题报告，总结研究成果和经验教训。
四、预期成果和创新点
1.可行的公交OD推算方法：本次研究设计的基于多日公交IC卡数据和AVL数据的OD匹配算法，能够准确、高效地推算公交出行的OD信息。
2.丰富的OD推算结果：本次研究将得到公交出行的详细信息，包括出行量、出行时间、OD路线等。这些信息有助于公交部门进行运营管理和优化。
3.创新的研究思路：本次研究将公交IC卡数据和AVL数据结合起来，开展公交OD推算研究，这在国内外公共交通领域尚未有深入的研究，具有一定的创新性和前瞻性。
五、研究的意义和应用前景
本次研究将为公交部门提供详细的OD出行信息，有助于公交部门进行运营管理和优化，提高公交出行效率和服务质量，同时也可以为政府决策部门提供有力的数据支持。此外，基于公交IC卡数据和AVL数据进行公交OD推算的方法，也可以推广到其他城市公共交通领域中，具有广泛的应用前景和社会效益。