公共交通乘客出行特征大数据分析

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1、录用论文公共交通乘客出行特征大数据分析高永褚琴翟雅桥姚毅(1.北京交通发展研究中心，北京100073;2.交通运输部规划研究院，北京100028)摘要：公共交通电子收费数据是交通行业的一项重要数据资源，但囿于传统分析方法和一票制数据质量问题，其应用功能尚未充分发挥。本文在研究大数据分析方法与传统分析方法差别的基础上，设计提出了基于公交乘客日乘车频次和乘车方式的公交乘客出行特征大数据分析方法。并依托北京市实际公共交通电子支付数据，揭示了2014年春节前后工作日、周末和春节期间不同时间段内公交乘客数量、乘车方式和频次的变化规律，在服务北京市春节前后交通运输组织工作的同时，

2、进行了大数据分析方法在交通行业应用的探索。关键词：大数据分析、出行特征、公共交通、IC卡数据BigDataAnalyticsofPublicTransportPassengerTravelCharacterGaoYongZhaiYaqiaoDengXiaoyongYaoYi(1.beijingtransportationresearchcenter,beijing100073；TransportPlanningandResearchInstitute，beijing100028)Abstract:Publictransportintelligentcarddatais

3、amostdateresourceoftransportation.Limitedbythemethodoftraditionalanalysisandtheinformationlackofone-timecarddata,theapplicationfunctionhasnotbeenbroughtintofullpaly.Thispapercontraststhedifferenceofbigdataanalysismethodandtraditionalanalysismethod,presentsanewbigdataanalysismethodofpass

4、engertravelcharacterwhichusedthefrequencyandstyleofridingpublictransport.UsingtherealpublictransportintelligentcarddataofBeijing,thepapercalculatesandanalyzesthechangeruleofpassengernumber,travelfrequencyandstylein2014springfestivalperiodandworkday,weekend.Keywords:bigdataanalysis,trave

5、lcharacter,publictransport,intelligentdata.引言随着互联网和信息化技术的发展，大数据技术开始从金融、医疗、军事行业扩展应用到大多数社会科学领域。交通行业作为关系到国民经济发展和人民生活水平提高的重要行业，迫切需要通过科学的数据分析提髙行业整体的规划、管理、运营和服务水平。近年来由于采集设备的发展，产生了海量的交通数据。然而这些数据资源以位置和交通出行者为主，具备数据总量大、单位数据量信息量小以及数据之间关系复杂的特点，传统的数据分析方法很难适应其需求，而利用大数据的分析方法可以很好的解决上述问题。因此，如何借鉴大数据分析方法，

6、进一步地开展交通行业的数据分析工作，发挥现有数据资源的优势，已经成为当前比较急迫的一项工作。公共交通电子收费数据（以下简称公交IC卡数据）是公共交通支付活动中产生的运营记录数据。基于公交IC卡数据，业界开展了大量研究和实践工作。如陈学武教授[2004]围绕城市公交特性，对公•551.第九届中国智能交通年会大会论文集交IC卡的信息采集、分析和应用进行了探讨[2]。髙永[2007]针对北京市公交IC卡数据，提出了一种基于IC卡数据的公交换乘识别方法[3]。刘剑锋[2009]提出了基于地铁IC卡数据的地铁客运量推算模型及求解算法[4]。北京、武汉、深圳等城市巳经先后建立了基

7、于公交IC卡数据的决策支持系统，在城市公交线网规划调整、城市交通运行管理措施制定和效果评估工作中发挥了显著作用。如北京的公共交通IC卡数据分析系统，己经成为城市交通运行分析和决策支持的重要支撑系统之一。但囿于传统数据分析思维，现有公交IC卡数据分析往往局限于数据的精确性计算、日均统计指标的计算等，仍存在较大的提升空间。笔者在大数据概念启发下，分析传统分析方法与大数据分析方法的差异性和适用特点，设计提出基于公交IC卡在不同时期使用特点的公交乘客出行特征大数据分析方法，并以北京市2014年春节期间和春节前工作日公共交通IC卡数据为例，分析了春节前后北京市