發(fā)布時(shí)間：2022-10-10 16:40

　　近十年來,我國(guó)進(jìn)入城市軌道交通建設(shè)的高峰期。以大城市和特大城市為主要聚集地的城市軌道交通線網(wǎng)經(jīng)歷了快速的發(fā)展。隨著新建線路的密集開通,各個(gè)城市的軌道交通加速成網(wǎng),乘客在線網(wǎng)中的路徑選擇行為日益復(fù)雜,傳統(tǒng)的基于均衡理論和Logit模型的客流分配方法在現(xiàn)實(shí)運(yùn)用中存在各種問題。城市軌道交通AFC系統(tǒng)記錄的海量乘客出行數(shù)據(jù),為客流分配問題的研究提供了新思路。本文首先梳理了國(guó)內(nèi)外在交通網(wǎng)絡(luò)客流分配、智能交通卡數(shù)據(jù)挖掘等方面的研究現(xiàn)狀,確立了以城市軌道交通票務(wù)數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn),借助大數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法求解客流分配比例的思路。接著介紹了AFC系統(tǒng)數(shù)據(jù)的提取和處理方法,并分析了影響乘客路徑選擇行為的主要因素。選定基于最大換乘次數(shù)的有效路徑集生成算法,求解出客流分配所需的備選路徑集�？疾煲淮纬鲂新眯袝r(shí)間構(gòu)成要素,并對(duì)其中的進(jìn)出站時(shí)間消耗和換乘時(shí)間消耗做出估計(jì),進(jìn)而估計(jì)出路徑旅行時(shí)間分布參數(shù)初始值。其次,在單一路徑旅行時(shí)間近似服從正態(tài)分布的假設(shè)下,建立了描述多路徑OD對(duì)旅行時(shí)間分布的高斯混合模型,利用貝葉斯信息準(zhǔn)則確定混合模型個(gè)數(shù),并引入無監(jiān)督聚類算法——期望最大化算法（EM算法）求解模型,借用Pyth... 

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

成都地鐵原始閘機(jī)交易數(shù)據(jù)

成都地鐵不同換乘次數(shù)下至多能連通的OD對(duì)數(shù)(1)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成及規(guī)模激變，客流換乘環(huán)境復(fù)雜化

EM算法流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軌道交通AFC系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 石莊彬,陸文學(xué),張寧.  都市快軌交通. 2015(01)
[2]基于AFC數(shù)據(jù)的城軌乘客出行路徑選擇比例估計(jì)方法[J]. 石俊剛,周峰,朱煒,徐瑞華.  東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(01)
[3]基于AFC數(shù)據(jù)的城軌站間客流量分布預(yù)測(cè)[J]. 蔡昌俊,姚恩建,張永生,劉莎莎.  中國(guó)鐵道科學(xué). 2015(01)
[4]基于AFC數(shù)據(jù)的城市軌道交通乘客出行路徑推算[J]. 孫延碩,徐瑞華.  交通與運(yùn)輸(學(xué)術(shù)版). 2011(02)
[5]用于高斯混合模型參數(shù)估計(jì)的EM算法及其初始化研究[J]. 肖維.  電子測(cè)試. 2011(06)
[6]時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘在AFC系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)管理中的分析與應(yīng)用[J]. 韓媛媛,成長(zhǎng)生,蘇厚勤.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2010(11)
[7]關(guān)于用SPSS中單樣本K-S檢驗(yàn)法進(jìn)行正態(tài)分布等的一致性檢驗(yàn)時(shí)適用條件的研究[J]. 朱紅兵,何麗娟.  首都體育學(xué)院學(xué)報(bào). 2009(04)
[8]基于GA的城市軌道交通客流分配問題[J]. 趙烈秋,孔繁鈺.  后勤工程學(xué)院學(xué)報(bào). 2008(02)
[9]彈性需求下的軌道交通客流分配模型和算法研究[J]. 孔繁鈺,李獻(xiàn)忠.  西部交通科技. 2008(01)
[10]無縫換乘條件下城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流分配模型及算法[J]. 四兵鋒,毛保華,劉智麗.  鐵道學(xué)報(bào). 2007(06)

博士論文
[1]基于換乘的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)流量分配建模及其實(shí)證研究[D]. 劉劍鋒.北京交通大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于AFC數(shù)據(jù)的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)乘客出行路徑匹配及突發(fā)事件影響研究[D]. 吳麗娟.北京交通大學(xué) 2016
[2]基于高斯混合模型的EM算法及其應(yīng)用研究[D]. 邱藤.電子科技大學(xué) 2015
[3]基于歷史客流數(shù)據(jù)的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流量預(yù)測(cè)及調(diào)度研究[D]. 王麗娜.北京交通大學(xué) 2011
[4]基于嵌入式技術(shù)的軌道交通自動(dòng)檢票機(jī)軟件設(shè)計(jì)[D]. 蔣祥剛.上海交通大學(xué) 2008
[5]鐵路旅客乘車行為分析與客流分配研究[D]. 霍亮.中南大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3689988