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公交规划客流OD数据生成方法研究
公交规划客流OD数据生成方法研究
随着城市化进程的加快，公共交通作为城市交通的重要组成部分，在满足人们日常出行需求的同时，也成为城市交通运行的关键因素之一。为了更好地规划公共交通，准确把握乘客的乘车需求，需要对公交客流进行准确的预测和分析，从而制定出合理、高效的公共交通运营方案。其中，客流OD数据的准确性显得尤为重要。
客流OD数据是指公共交通系统中乘客来源地到目的地之间的流动关系数据。在公共交通规划中，通过对客流OD数据的分析和研究，可以更加精准地把握乘客的出行需求，从而做出更好的公共交通运营调整和规划方案。因此，如何准确地生成客流OD数据成为公共交通规划的重要课题之一。
1.数据来源
客流OD数据的生成离不开数据的支持，数据来源主要有以下几种：
（1）GPS定位数据：通过公共交通车辆的GPS定位数据，可精确记录车辆行驶的轨迹、到站时间、停留时间等信息，以及客流量和客流分布情况等。
（2）公交IC卡数据：通过公交车辆的IC卡刷卡记录，可收集乘客的出行信息，如乘车起点、乘车时间、乘车终点、下车时间、下车地点等。数据量大、准确度高，是生成客流OD数据的重要来源之一。
（3）手机位置定位数据：随着智能手机的普及，大部分人携带手机，手机设备内置的地理定位功能，可以实时获取用户的位置信息，对于公共交通数据采集具有重要的参考意义。
2.数据处理
根据数据来源和数据特征，生成客流OD数据需要进行多种数据处理方法，包括数据清洗、处理缺失数据、异常数据剔除、数据差值填充等。具体步骤如下：
（1）清洗数据：将源数据进行数据清洗，包括重复数据、不合法数据、矛盾数据等的过滤。同时，通过一定的数据处理方法，将不同的数据源整合在一起，形成一个统一的数据源。
（2）处理缺失数据：源数据中可能会出现部分数据缺失的情况，需要根据实际情况进行填补。对于公共交通数据，可以结合车辆GPS轨迹、客流OD分布规律等进行估算和推算。
（3）异常数据剔除：对于异常数据进行剔除，避免对后续数据分析和运算造成影响。如距离过短的线路、始发站和终点站相同的线路等影响客流OD数据分析的情况。
（4）数据差值填充：对于一些数据缺失、不完整的情况，可以采用差值填充来增加数据的完整度和可靠性。如通过历史数据或周边区域数据进行类比和推算，填充缺失数据。
3.算法模型
根据数据特征和目标要求，生成客流OD数据需要采用多种算法模型进行建模和预测。常用的算法模型有以下几种：
（1）RSRM-EM算法：是一种利用路段相似和交通等级相似性来确定OD矩阵的交通分配算法。该算法具有运算速度快和精度高等特点，适用于中小型城市的公共交通规划。
（2）交通线性规划算法：通过线性规划的方式，将客流的需求和交通系统的网络结构进行统一优化，从而输出一个能够满足公共交通服务需求的最优方案。
（3）综合模型：综合多种预测模型，建立客流OD预测模型，并通过历史数据和实际情况进行更迭校验和调整，最终得出准确可靠的客流OD数据预测结果。
4.结语
客流OD数据的准确性对于公共交通规划和运营具有重要的意义。本文介绍了客流OD数据生成的数据来源、数据处理和算法模型，较全面地梳理了客流OD数据生成的流程和方法。在实际应用中，需要根据不同城市、不同数据特征和目标需求，设计出更加符合实际情况的数据采集、处理和预测模型，为公共交通运营和规划提供更加全面和准确的数据支持。