基于AFC数据挖掘的城市轨道交通换乘站换乘效率研究

摘要

随着我国城市轨道交通的快速发展，许多城市的轨道交通线路已经形成网络。换乘站是连接不同线路、完成乘客在线路间中转的场所，是城市轨道交通网络中的重要节点，其运营组织水平直接影响乘客换乘过程的顺畅性，以及整个路网的连通性与运输效率。据此，本文主要对城市轨道交通换乘站换乘效率进行了研究。
　　首先，对换乘站换乘效率进行定义。本文从微观层面乘客换乘过程的影响因素入手，分析得到宏观层面换乘站集散水平的影响因素，综合这些因素，再比照“效率”的概念，对城市轨道交通换乘站换乘效率进行了定义，将其表示为换乘站正常平均换乘时间和实际平均换乘时间的比值，并说明这种描述方式的优点。
　　然后，利用AFC数据并辅以数据挖掘技术获得平均换乘时间。换乘效率概念中涉及换乘站的平均换乘时间，平均换乘时间需要由换乘站内乘客个体的换乘时间计算得到。本文在对现有获取乘客换乘时间的手段进行对比之后，选择采用AFC数据分析法，并辅以数据挖掘技术，从AFC数据中获得换乘时间。
　　之后，将换乘效率计算这一实际问题理论化，并给出计算方法。本文由乘客刷卡信息和列车时刻表信息的关系设计了换乘效率计算的总体思路，对换乘效率计算过程建立模型，根据模型输入要求对AFC数据和列车时刻表数据进行预处理，再依据目标函数和约束条件给出求解过程。
　　最后，以北京市城市轨道交通换乘站为研究对象，应用换乘效率计算的思路与方法，利用Microsoft Visual Studio2010软件进行程序开发，根据某工作日的全网AFC数据和列车时刻表数据，求解当日早高峰、平峰和晚高峰时段各换乘站的平均换乘时间，计算换乘效率并进行结果分析，通过实践证明方法的可行性。

目录

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 研究背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国内研究现状及存在问题

1．2．2 国外研究现状及存在问题

1．3 研究内容和思路

1．3．1 主要研究内容

1．3．2 技术路线

2 城市轨道交通换乘站换乘效率概念

2．1 换乘站客流集散影响因素分析

2．1．1 乘客换乘过程影响因素

2．1．2 换乘站客流集散影响因素

2．2 换乘站换乘效率定义

2．3 本章小结

3 城市轨道交通换乘站换乘效率数据获取

3．1 行人交通调查法

3．1．1 人工调查法

3．1．2 视频图像采集法

3．1．3 GPS定位法

3．2 AFC数据分析法

3．2．1 AFC数据特点

3．2．2 乘客行程全时间

3．2．3 AFC数据分析法的优缺点

3．3 AFC数据获取辅助技术

3．3．1 数据挖掘技术概述

3．3．2 数据挖掘技术常用方法

3．3．3 数据挖掘过程

3．4 本章小结

4 城市轨道交通换乘站换乘效率计算

4．1 换乘效率计算总体思路

4．2 换乘效率计算模型建立

4．3 换乘效率计算数据处理

4．3．1 AFC数据和列车时刻表数据

4．3．2 无效数据判定

4．4 换乘效率模型求解过程

4．5 本章小结

5 实例分析

5．1 北京市城市轨道交通换乘站介绍

5．2 北京市城市轨道交通换乘站换乘效率计算

5．3 北京市城市轨道交通换乘站换乘效率结果分析

5．4 本章小结

6 结论及展望

6．1 主要工作及结论

6．2 进一步研究展望

参考文献

作者简历及攻读硕士／博士学位期间取得的研究成果

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