大数据环境下基于耦合交通运行状态特征的公交客流OD预测方法

项目名称： 大数据环境下基于耦合交通运行状态特征的公交客流OD预测方法

项目编号： No.51408018

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 建筑科学

项目作者： 杜博文

作者单位： 北京航空航天大学

项目金额： 28万元

中文摘要： 在城市规模、人口数量持续增加情况下，为提高公交路网运行效率，需要解决城市路网和公交线路运力优化问题。智能交通发展所来带的大规模、多属性城市交通大数据环境，为优化模型关键参数计算研究提供了新数据与实现新思路，因此具有重要的研究与应用价值。为此，本项目将以城市路网为研究对象，将影响客流变化的城市交通运行状态特征以及人群移动规律为切入点，首先研究多源数据融合方法，在建立数据间的相关关系基础上实现交通运行状态关键参数计算；其次，结合稳健PCA理论研究基于多噪声历史数据的交通运行状态特征提取方法，挖掘不同出行时间、恶略天气等因素下的路网交通运行状态特征；最后利用城市交通卡的个人移动规律推测，作交通运行状态特征与群体出行规律的耦合研究，并以此为限制条件研究区域间客流OD预测模型。本项目研究成果，对于城市公交路网规划、公交智能调度具有重要的理论依据和应用价值。

中文关键词： 智能交通；公交客流；数据融合；数据挖掘；换乘模式

英文摘要： Under the condition of the city scale, the population continued to increase, in order to improve the operational efficiency of the bus network, we need to solve the problem of urban road network and bus lines capacity optimization. The large-scale, multi-

英文关键词： Intelligent Transportation System；Public Transport Passenger Flow；Data Fusion；Data Mining；Transfer Pattern