城市公交乘客OD并行推算与客流时空分析
发布时间：2022-09-17 16:48
城市公交是居民日常出行的主要公共交通方式之一,具有环保、高效集约化的优点,是解决大中城市交通问题的重要途径。在优先发展公交的过程中,准确把握公交车辆、线路及站点客流信息的时空变化特征,不仅可以为居民出行提供相应的路径规划建议,还可以为公交规划和调度提供服务,为城市公共资源的合理配置和城市空间结构的优化调整提供科学理论依据。本文以厦门公交为例,以IC卡数据、车辆GPS数据、线路站点数据和车辆基本信息数据为数据源,基于目前流行的分布式存储、并行计算技术进行公交乘客OD（Origin-Destination）并行推算。在获取乘客OD的基础上分别进行公交车辆、线路及站点客流时空变化分析。论文的主要研究内容如下:（1）公交大数据关键技术研究。基于大数据相关特征来理解大数据在公交领域的具体表现,详细分析了分布式存储与并行计算的相关理论与技术,为后续研究提供重要的理论和技术支撑。（2）海量公交乘客OD并行推算。提出一种公交乘客OD并行推算算法,该方法利用分布式存储（HDFS、HBase）实现了公交IC卡和公交车辆GPS数据的分区存储,基于MapReduce并行计算模型,结合连续出行链及居民历史出行规...
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 公交IC卡数据应用
1.2.2 公交乘客上车站点推算研究现状
1.2.3 公交乘客下车站点推算研究现状
1.2.4 城市公交拥挤度研究现状
1.2.5 城市公交客流时空特征研究现状
1.3 研究目标和内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 研究技术路线
1.5 论文章节安排
第二章 公交数据管理与并行计算技术分析
2.1 公交大数据理解
2.2 公交大数据管理
2.2.1 HDFS
2.2.2 HBase数据库
2.3 分布式计算框架
2.4 本章小结
第三章 公交乘客OD并行推算
3.1 研究区域概况
3.2 公交数据预处理
3.2.1 IC卡数据预处理
3.2.2 车辆GPS数据预处理
3.2.3 公交线路站点数据预处理
3.2.4 公交车辆信息数据预处理
3.3 公交数据分区存储
3.3.1 基于HBase的公交IC卡数据分区存储
3.3.2 基于HBase的公交车辆GPS数据分区存储
3.3.3 基于HDFS的公交线路站点数据分区存储
3.4 公交乘客上车站点并行推算方法
3.5 公交乘客下车站点并行推算方法
3.5.1 基于连续性出行链的下车站点并行推算方法
3.5.2 非连续性公交出行链下车站点推算
3.6 实例分析
3.6.1 实验环境
3.6.2 厦门市公交乘客OD推算
3.6.3 实验对比分析
3.7 本章小结
第四章 公交拥挤度时空分析
4.1 满载率计算
4.1.1 获取车辆客流总量
4.1.2 公交车辆满载率计算模型
4.1.3 公交车辆满载率并行计算
4.1.4 公交线路满载率并行计算
4.2 公交拥挤度级别划分
4.2.1 公交车辆拥挤度级别划分
4.2.2 公交线路拥挤度级别划分
4.3 公交拥挤度时空分析
4.3.1 公交车辆拥挤度时空分析
4.3.2 公交线路拥挤程度时空分析
4.4 本章小结
第五章 公交站点客流时空变化分析
5.1 公交站点客流量并行计算
5.2 站点客流时间分布特征
5.2.1 不同日期公交站点客流时间分布
5.2.2 不同群体公交站点客流时间分布
5.3 公交站点客流空间分布及其变化特征
5.3.1 公交站点客流总体空间分布
5.3.2 按时间分段的公交客流空间分布
5.3.3 热点站点客流OD流向分析
5.4 本章小结
总结与展望
工作总结
特色
不足与展望
参考文献
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多源数据的公交客流规模关联分析[J]. 余庆,雷曾翔,李玮峰,杨东援. 综合运输. 2017(06)
[2]基于交通大数据的公交线路OD矩阵推断方法[J]. 胡继华,高立晓,梁嘉贤. 科学技术与工程. 2017(11)
[3]基于IC卡综合换乘信息的公交乘客上车站点推算[J]. 宋晓晴,方志祥,尹凌,刘立寒,杨喜平,萧世伦. 地球信息科学学报. 2016(08)
[4]基于多源数据的城市公共交通乘客出行特征分析[J]. 张欣环,施俊庆,晏克非. 交通与运输(学术版). 2016(01)
[5]基于云计算的公交OD矩阵构建方法[J]. 孙慈嘉,李嘉伟,凌兴宏. 江苏大学学报(自然科学版). 2016(04)
[6]基于一卡通数据的公交客流时空特征分析——以深圳为例[J]. 黄练,唐小淋,林钰龙,詹承志. 中国高新技术企业. 2016(17)
[7]基于IC卡数据的公交客流特征分析——以北京市为例[J]. 陈锋,刘剑锋. 城市交通. 2016(01)
[8]基于公交IC卡和AVL数据的客流OD推导方法[J]. 李海波,陈学武,陈峥嵘. 交通信息与安全. 2015(06)
[9]基于视频分析的公交车辆拥挤信息发布系统设计[J]. 高华. 工业控制计算机. 2015(10)
[10]基于公交IC卡数据的上车站点推算研究[J]. 马晓磊,刘从从,刘剑锋,陈锋,于海洋. 交通运输系统工程与信息. 2015(04)
硕士论文
[1]基于交通一卡通大数据的公交客流分析与预测[D]. 刘雪琴.广东工业大学 2016
[2]基于IC卡数据与GPS数据的公交客流时空分布研究[D]. 王周全.西南交通大学 2016
[3]基于GIS的公交客流时空分析[D]. 王佳嘉.北京建筑大学 2015
[4]基于Hadoop平台的公交客流分析与预测研究[D]. 李振.东北师范大学 2015
[5]基于成都市公交IC卡数据的公交客流量分析[D]. 刘文芳.西南交通大学 2015
[6]大数据时代一卡通异构数据集成研究[D]. 李京京.西安电子科技大学 2014
[7]基于多视觉传感器的公交车乘客人数统计关键技术的研究[D]. 李笑月.吉林大学 2013
[8]公交客流实时分析与短时预测研究[D]. 董海洋.大连理工大学 2013
[9]基于IC卡的北京市公交出行特征分析[D]. 靳佳.首都师范大学 2013
[10]公交乘员检测及电子站牌设计与实现[D]. 姜鹏.重庆大学 2013
本文编号：3679592
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 公交IC卡数据应用
1.2.2 公交乘客上车站点推算研究现状
1.2.3 公交乘客下车站点推算研究现状
1.2.4 城市公交拥挤度研究现状
1.2.5 城市公交客流时空特征研究现状
1.3 研究目标和内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 研究技术路线
1.5 论文章节安排
第二章 公交数据管理与并行计算技术分析
2.1 公交大数据理解
2.2 公交大数据管理
2.2.1 HDFS
2.2.2 HBase数据库
2.3 分布式计算框架
2.4 本章小结
第三章 公交乘客OD并行推算
3.1 研究区域概况
3.2 公交数据预处理
3.2.1 IC卡数据预处理
3.2.2 车辆GPS数据预处理
3.2.3 公交线路站点数据预处理
3.2.4 公交车辆信息数据预处理
3.3 公交数据分区存储
3.3.1 基于HBase的公交IC卡数据分区存储
3.3.2 基于HBase的公交车辆GPS数据分区存储
3.3.3 基于HDFS的公交线路站点数据分区存储
3.4 公交乘客上车站点并行推算方法
3.5 公交乘客下车站点并行推算方法
3.5.1 基于连续性出行链的下车站点并行推算方法
3.5.2 非连续性公交出行链下车站点推算
3.6 实例分析
3.6.1 实验环境
3.6.2 厦门市公交乘客OD推算
3.6.3 实验对比分析
3.7 本章小结
第四章 公交拥挤度时空分析
4.1 满载率计算
4.1.1 获取车辆客流总量
4.1.2 公交车辆满载率计算模型
4.1.3 公交车辆满载率并行计算
4.1.4 公交线路满载率并行计算
4.2 公交拥挤度级别划分
4.2.1 公交车辆拥挤度级别划分
4.2.2 公交线路拥挤度级别划分
4.3 公交拥挤度时空分析
4.3.1 公交车辆拥挤度时空分析
4.3.2 公交线路拥挤程度时空分析
4.4 本章小结
第五章 公交站点客流时空变化分析
5.1 公交站点客流量并行计算
5.2 站点客流时间分布特征
5.2.1 不同日期公交站点客流时间分布
5.2.2 不同群体公交站点客流时间分布
5.3 公交站点客流空间分布及其变化特征
5.3.1 公交站点客流总体空间分布
5.3.2 按时间分段的公交客流空间分布
5.3.3 热点站点客流OD流向分析
5.4 本章小结
总结与展望
工作总结
特色
不足与展望
参考文献
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多源数据的公交客流规模关联分析[J]. 余庆,雷曾翔,李玮峰,杨东援. 综合运输. 2017(06)
[2]基于交通大数据的公交线路OD矩阵推断方法[J]. 胡继华,高立晓,梁嘉贤. 科学技术与工程. 2017(11)
[3]基于IC卡综合换乘信息的公交乘客上车站点推算[J]. 宋晓晴,方志祥,尹凌,刘立寒,杨喜平,萧世伦. 地球信息科学学报. 2016(08)
[4]基于多源数据的城市公共交通乘客出行特征分析[J]. 张欣环,施俊庆,晏克非. 交通与运输(学术版). 2016(01)
[5]基于云计算的公交OD矩阵构建方法[J]. 孙慈嘉,李嘉伟,凌兴宏. 江苏大学学报(自然科学版). 2016(04)
[6]基于一卡通数据的公交客流时空特征分析——以深圳为例[J]. 黄练,唐小淋,林钰龙,詹承志. 中国高新技术企业. 2016(17)
[7]基于IC卡数据的公交客流特征分析——以北京市为例[J]. 陈锋,刘剑锋. 城市交通. 2016(01)
[8]基于公交IC卡和AVL数据的客流OD推导方法[J]. 李海波,陈学武,陈峥嵘. 交通信息与安全. 2015(06)
[9]基于视频分析的公交车辆拥挤信息发布系统设计[J]. 高华. 工业控制计算机. 2015(10)
[10]基于公交IC卡数据的上车站点推算研究[J]. 马晓磊,刘从从,刘剑锋,陈锋,于海洋. 交通运输系统工程与信息. 2015(04)
硕士论文
[1]基于交通一卡通大数据的公交客流分析与预测[D]. 刘雪琴.广东工业大学 2016
[2]基于IC卡数据与GPS数据的公交客流时空分布研究[D]. 王周全.西南交通大学 2016
[3]基于GIS的公交客流时空分析[D]. 王佳嘉.北京建筑大学 2015
[4]基于Hadoop平台的公交客流分析与预测研究[D]. 李振.东北师范大学 2015
[5]基于成都市公交IC卡数据的公交客流量分析[D]. 刘文芳.西南交通大学 2015
[6]大数据时代一卡通异构数据集成研究[D]. 李京京.西安电子科技大学 2014
[7]基于多视觉传感器的公交车乘客人数统计关键技术的研究[D]. 李笑月.吉林大学 2013
[8]公交客流实时分析与短时预测研究[D]. 董海洋.大连理工大学 2013
[9]基于IC卡的北京市公交出行特征分析[D]. 靳佳.首都师范大学 2013
[10]公交乘员检测及电子站牌设计与实现[D]. 姜鹏.重庆大学 2013
本文编号：3679592
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/3679592.html
