【摘要】：隨著常規(guī)公交系統(tǒng)中公交刷卡數(shù)據(jù)和定位數(shù)據(jù)的積累,研究者可以提取公交乘客出行特征、出行鏈等與乘客出行行為相關(guān)的信息,而對公交卡數(shù)據(jù)的研究主要集中在對數(shù)據(jù)的應(yīng)用以及乘客出行的分布特征上。盡管如此,目前公交刷卡數(shù)據(jù)當(dāng)中仍舊有很多規(guī)律性的知識(shí)可以被挖掘和利用。本文基于公交出行卡種信息,針對不同人群的活躍特性進(jìn)行分析,嘗試從區(qū)域?qū)用媪炕诰蛉巳撼鲂械牟煌钴S模式。論文主要內(nèi)容包括以下四個(gè)方面:(1)對挪威特隆赫母市和北京市的公交刷卡數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、篩選和修正,在FCM(Fuzzy C-Means)聚類方法的基礎(chǔ)上提出改進(jìn)的IFCM(Inner-Restricted Fuzzy C-Means)算法,.考慮站點(diǎn)服務(wù)范圍和客流量兩種因素,對公交站點(diǎn)進(jìn)行小區(qū)劃分,為后續(xù)區(qū)域?qū)用娴姆治鎏峁┭芯炕A(chǔ)。(2)利用奇異值矩陣分解(Singular Value Decomposition)的方法對挪威特隆赫母城市公交刷卡數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)段劃分,確定最佳劃分時(shí)段,并對區(qū)域刷卡次數(shù)及停留時(shí)間作統(tǒng)計(jì)分析;提出改進(jìn)的非負(fù)矩陣分解(Nonnegtive Matrix Factorization)初始維數(shù)的確定方法,從而獲取數(shù)據(jù)中隱藏的不同人群在不同區(qū)域的活躍模式;結(jié)合區(qū)域空間分布、各活躍模式特征值占比大小,分析不同類型人群的區(qū)域訪問頻次以及區(qū)域停留時(shí)間的時(shí)空特征。(3)基于不同人群公交OD出行信息進(jìn)行區(qū)域OD對的活躍模式挖掘分析,獲得與不同活躍模式相匹配的公交OD分布圖,從出行時(shí)空數(shù)據(jù)中提取人群差異化的區(qū)域OD對活躍特性。(4)利用本文提出的方法,處理和分析北京市地面公交刷卡數(shù)據(jù),挖掘和對比不同城市中不同人群在不同區(qū)域的活躍模式,從而發(fā)現(xiàn)不同城市間的共性與差異性。圖63幅,表10個(gè),參考文獻(xiàn)94篇。
【圖文】：

圖１－１論文組織結(jié)構(gòu)圖逡逑Ｆｉｇ．邋１－１邋Ｌｏｇｉｃａｌ邋Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｔｈｉｓ邋ｐａｐｅｒ逡逑

由圖可以明顯看到，公交站點(diǎn)的分布較為不均，大多公交站點(diǎn)主要集中在市逡逑區(qū)中心，即港口區(qū)附近。而市區(qū)邊緣的很多區(qū)域，并沒有完全被覆蓋到。逡逑下圖２－２是市區(qū)中心及附近地段的公交站點(diǎn)及線路信息：逡逑－邐－—邋Ｗ邐三口二邐邐逡逑爹—逡逑ＣＶ＾＇邐°邐Ｔｒｏｎｄｈｅｉｍ邋？—＊＝＝＂逡逑＼邐Ｓｅｎｔｒｕｍｓｔｅｒｍｉｎａｌｅｎ邐邐逡逑ＭＬｆＸｆｍ邋ｊ邐．？＊＊邐0？？？？？？§＊＊？？逡逑一—巨逡逑Ｉ邐—＂Ｔ邋＜邐？—邋—邋－ＴＬ＊逡逑＝＝邋Ｉ邋Ｗ逡逑＾－Ｔ邐ｒ，ｒｒｒ．｜Ｓ－邐＝：■＝邋｜邋ｉ＝＝－逡逑一邋＿邋１邐ＳＳ邋ｉ邐一！Ｓ邋４逡逑、
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U491.17

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2702995