本文選題：交通運(yùn)輸工程 + 公共交通��； 參考：《重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年06期

【摘要】：為得到體現(xiàn)公交乘客出行時(shí)空規(guī)律的數(shù)據(jù),采用基于出行鏈方法推導(dǎo)出公共汽車乘客的下車站點(diǎn);建立了描述單個(gè)乘客多天出行的完整數(shù)據(jù)框架;根據(jù)乘客參加不同活動(dòng)所產(chǎn)生的出行時(shí)空特征定義了3類出行:通勤類出行、普通類出行和隨機(jī)類出行,將出行頻次與出發(fā)時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差作為分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)公交乘客出行進(jìn)行分類。研究表明:39.1%的乘客具有普通類或通勤類出行,生成總客流的76.4%;60.9%的乘客只具有隨機(jī)類出行,生成總客流的23.6%。通過對(duì)乘客出行的分類研究可以更好地掌握乘客公交出行的規(guī)律和需求。
[Abstract]:In order to obtain the data of bus passengers' travel time and space law, the bus passenger's stop is deduced based on trip chain method, and the complete data frame is established to describe the single passenger's multi-day trip. According to the characteristics of travel time and space caused by passengers participating in different activities, three types of trips are defined: commute trips, ordinary trips and random trips. The standard deviation of travel frequency and departure time is taken as the classification standard for bus passengers. The results show that 39.1% of the passengers have commute or commute trips, and 76.4% of the passengers who generate the total passenger flow only have random class trips, and 23.610% of the total passenger flows are generated. Through the classification of passenger travel, passengers can better understand the rules and needs of public transport travel.
【作者單位】： 中山大學(xué)廣東省智能交通系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51178475)
【分類號(hào)】：U491.17

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本文編號(hào)：2003707