快速公交乘客出行的时空规律特征研究

摘要

人类移动行为的定量化研究，包括时间特性和空间特性，对于理解许多由人群交互所产生的传播现象至关重要，并且在空间位置预测、信息推荐等领域有很大帮助。近年来大数据技术和城市公共信息管理系统的兴起，使得获取城市人群大规模行为数据成为可能。本文借助成都市快速公交智能卡数据，定义并定量研究了乘客出行的时空规律特征，并且采用信息熵定义了乘客出行的空间熵和时间熵。研究表明，快速公交乘客出行在时间和空间上都存在异质性。
　　在时间上，乘客日常出行具有明显的早晚高峰现象，周末出行量比工作日出行量少，早晚高峰现象也变得不明显，90％的乘客的出行在途时间不超过30分钟，乘客的连续出行多发生在1.5小时左右的短时间、8.5至13.5小时的通勤出行以及以24小时的倍数依次衰退的周期3个时间段。
　　在空间上，大部分乘客出行具有明显的空间偏好，一些站点的访问次数很多，也有站点的访问很稀疏。而对于同一站点，进站和出站频率往往并不对称。对于大多数乘客，受到物理因素的限制，只访问过系统中的少数站点。而乘客出行的移动距离分布，既不服从指数分布，也不服从幂函数分布，而是具有若干离散的峰值，这可能与站点间的距离分布以及线路较为单一有关。
　　快速公交出行的时空规律特征的回归性分析表明，乘客出行的时间熵与出行绝对时间差存在正相关关系，而空间熵随着乘客访问站点个数的增加而增大，随着乘客出行频率的增加而减小。时空熵各自的分布表明，乘客出行在空间上受到的限制更大，而在时间上表现出很强的随机性和离散性。时间熵和空间熵对于乘客出行的首次刷卡进站时间、出行频率以及访问站点的个数有不同程度的影响。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 研究内容、方法、框架及创新

1．3．1 研究内容

1．3．2 研究方法

1．3．3 研究框架

1．3．4 研究创新

1．4 数据及相关技术简介

1．4．1 成都快速公交简介

1．4．2 数据结构

1．4．3 预处理过程

1．4．4 数据挖掘技术

第2章 乘客出行的时间特征

2．1 出行时间分布

2．1．1 概念与特点

2．1．2 出行时间的变化

2．2 在途时间的分布

2．3 出行时间间隔分布

2．3．1 概念与特点

2．3．2 出行间隔时间的分布

第3章 乘客出行的空间特征

3．1 出行空间分布

3．1．1 概念与特点

3．1．2 OD信息与站点进出的异质性

3．2 出行频率与距离

3．2．1 出行频率

3．2．2 出行距离分布

第4章 出行时空规律特征

4．1 个人出行绝对时间差

4．1．1 概念及定义

4．1．2 随时间的变化

4．1．3 空间异质性

4．2 快速公交出行的熵

4．2．1 信息论及熵的概念

4．2．2 个人出行空间熵

4．2．3 个人出行时间熵

第5章 时空规律特征的回归性分析

5．1 时间熵分析

5．2 空间熵分析

5．3 时空规律特征的非一致性

5．3．1 各组首次刷卡进站时间

5．3．2 各组出行频率

5．3．3 各组访问站点数

结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果