公共交通票價策略深刻影響著公共交通的客流分布。隨著城市公共交通的快速發(fā)展,如何制定合理的票價策略來控客流量的合理分布且提高地鐵的營收成為世界許多城市交通部門關(guān)注的問題。我國各大城市的公共交通正處于快速發(fā)展的過程中,目前的公共交通的票價機制較為單一,難以滿足未來我國大型城市的需求,發(fā)展多樣化的公共交通票價策略是今后的趨勢。倫敦作為全球的超大型城市之一,在公共交通票價策略制定方面首創(chuàng)了“地鐵分區(qū)+公交免費”的票價策略（僅針對travelcard用戶）,取得了良好的效果并沿用多年。本文以公共交通發(fā)展較為成熟的英國倫敦市作為研究案例,深入分析倫敦的公共交通票價策略對乘客出行方式選擇行為的影響。本文主要的研究的對象為倫敦市使用travelcard進行出行的用戶。首先從倫敦市8個工作日的地鐵+公交刷卡數(shù)據(jù)中隨機抽樣出30萬個乘客的出行記錄作為實驗的樣本。為了準確地從刷卡記錄中提取出乘客的出行鏈信息,本文在先前研究方法中的提出的標準換乘時間比較法的基礎上,準確地結(jié)合了公交線路數(shù)據(jù)和公交運行速度數(shù)據(jù),成功地估算出了乘客乘坐公交的下車站點和乘車時間,得到乘客完整的出行信息。利用標準換乘時間與出行記錄之間... 

【文章來源】：東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

倫敦地鐵網(wǎng)絡圖

第四章用戶出行鏈計算與推測254.1.3KD-tree結(jié)構(gòu)基本介紹KD-tree（k-dimensionaltree）是一種組織K維空間點進行空間數(shù)據(jù)分割的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。KD-tree作為一種高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)被應用在很多領域，例如應用較多的范圍搜索和最近鄰搜索。索引結(jié)構(gòu)中相似性查詢有兩種基本的方式：一種是范圍查詢（rangesearches），另一種是K近鄰查詢（K-neighborsearches）。范圍查詢是給定查詢點和查詢距離的閾值，并且從數(shù)據(jù)集中找到小于查詢點的閾值的所有數(shù)據(jù)；當K=1時，就是最近鄰查詢（nearestneighborsearches）。KD-tree的原理是是將二叉樹推廣到多維數(shù)據(jù)的一種多維樹狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Kd-tree的每一級在制定維度上分開所有的子節(jié)點。在樹的根部所有子節(jié)點是以第一個指定的維度上被分開（如果第一維坐標小于根節(jié)點的點它將分在左邊的子樹中，如果大于根節(jié)點的點它將分在右邊的子樹中）。建立KD-tree最高效的方法是利用快速分割法，把指定維度的值放在樹的根部，較小的值放圖4.3Kd-tree結(jié)構(gòu)示意圖在左子樹，較大的值放在右子樹，直到用戶準備分類的最后一個樹僅有一個元素組成（如圖4.3）。KD-tree在本文中主要應用在4.6小節(jié)中，多條出行鏈的重復值計算。該方法大大縮短了計算過程中的搜索時間，提高了運行效率。

第四章用戶出行鏈計算與推測29圖4.4倫敦部分軌道交通站點圖另外一個問題涉及公交站點附近的地鐵站準確識別。按照一般的思維邏輯，尋找某個站點附近最近的點通常所用的方法是:假設所求的點為O，為了能夠求出離O點最近的幾個點A,B,C,…。首先基于球面距離公式求出O點與倫敦地圖中所有的地鐵站點的距離。然后在對每一個距離進行排序比較，從中選出距離值最小幾個相對應的點，就是O點的鄰近點。本文采用建立KD-tree的方法來快速實現(xiàn)公交站附近最鄰近地鐵站點的搜尋。倫敦的公交與地鐵站點的坐標主要的計算步驟為：1）確定倫敦地鐵與公交的標準坐標值。2）對倫敦所有的地鐵和公交站點建立KD-tree索引，便于找出公交站點附近的地鐵站。3）取初始值K=3,得到K個地鐵站的區(qū)域值，取個數(shù)較多的區(qū)值。由于部分地鐵站的區(qū)值可能為多個，因此個數(shù)較多的取值不唯一。接著取k=k+1，重復計算K個地鐵站的區(qū)域值，直到取到的區(qū)域值頻次較多值唯一。4）得到目標公交站的區(qū)域估計值。4.4Travelcard合理乘車區(qū)間在本小節(jié)，重點將解決的兩個問題是：一、基于智能卡數(shù)據(jù)推測用戶Travelcard的合理乘車區(qū)間的確定。二、RTIC值的確定。其中，問題1的確定是順利解決問題2的


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