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基于公交IC卡数据的公交运营指标计算方法
智能交通在我国有了快速的发展,促使我国交通领域发生了巨大的变革.就当前的分析来看,IC 卡收费系统的新建在我国公共交通领域产生了较大的影响,其不仅给广大的公交出行者提供了方便,也为公交企业的运营管理效率提升提供了重要的帮助.从当前的IC 卡具体使用来看,因为其的优惠更为显著,所以使用其的人员数量在明显的增多.就IC 卡的数据分析来看,其在数据获取方面存在着一定的问题,所以在公交企业的具体数据管理分析中,需要借助其他的方法对数据做计算,这样所获得的最终结果才会具有可利用性,因此分析具体的计算方法等实效性显著.
一、提取站点客流量信息
从当前的分析来看,目前采用的一票制公交线路数据在站点位置信息方面存在着明显的缺乏,所以在交通分析中不能进行直接的利用,所以需要对各班次站点的客流信息做具体的获取.
1. 数据聚类
数据聚类法是一种较为简单的计算方法,在此方法的具体利用中,按照站点所属的不同可以将交易记录进行分类.在具体的计算中,对交易记录的数据集进行确定,对聚类中心也进行明确,这样便可以将相邻交易时间点的差值做具体的计算.而所谓的聚类中心,实际指的是每个类中交易时间的平均值.
2. 站点客流信息提取
对数据进行聚类之后可以对各个班次的客流数据进行获取,在获取的相应数据之后还需要做的一项重要任务是对班次的运行方向做识别.就具体的运行方向判断来看,其可以根据GPS 数据或者是车辆调度信息表做具体的判断.在具体判断的时候,多源数据中的相同字段、车辆编号、发车时间以及聚类后班次数据中收尾刷卡时间匹配等等是判断车辆具体运行方向的可利用因素.在确定了班次的客流方向之后,对公交车辆的GPS 数据等做利用,再辅助公交IC 卡数据的站点匹配,具体的信息提取得以实现.
二、公交车辆运行指标计算
公交车辆运行指标的计算是重要的任务,而就目前的具体分析来看,需要计算的指标主要包括了以下六个.
1. 车辆运行速度
第一是需要对车辆的运行速度进行计算.在具体的计算中,对站点之间的距离进行假设,如果站点A 和站点B 之间的距离是a,且A 和 B 是两个相邻的站点,那么将乘客在A 站点的交易记录作为交易时间,将B 站点的交易记录所记载的时间也进行记录,这样B 站点的交易时间和A 站点的交易时间间隔便是a 的行使完成时间,其具体的车辆运行速度可以用公式表达为：
v等于a/(B-A)
这个式子中v 表示的是速度,a 便是两站点距离,B-A 则是运行时间.
2. 站内停靠时间
第二是进行车辆在站内停靠时间的计算.从实践分析来看,如果车辆到站,那么第一位上车的乘客交易记录,可以将其记载为车辆的到站时间,因为其和车辆的具体到站时间最为相近.该站点最后一位上车的乘客交易记录,其可以视为车辆的发车时间,两个乘客之间的时间差,约等于车辆在站内停靠的时间.从这个角度进行理解,车辆在站内的停靠时间是比较容易计算的.
3. 单程行驶时间
第三是进行单程行驶时间的计算.从实践分析来看,公交车辆的单程行驶时间是比较好计算的.一般指的是公交车从始发站第一位乘客上车的时间至车辆到达终点站的实践.但是从实际分析来看,有时候始发站未必会有人上车,如果按照这个方法进行计算,公交车的单程行驶时间会缩短,所以为了更加准确的计算,一般有司机在始发站和终点站做打卡,单程行驶时间的确定会更加的科学.
4. 车辆周转时间
第四是进行车辆周转实时间的计算.从目前的具体分析来看,公交车辆的周转时间包括了车辆上行、下行时间和车辆在终点战场停靠的实践.以单个车辆为例,其周转时间就是其离开始发点经历两个单程后再次回到始发点所利用的时间.一般来讲,车辆的周转时间都比较稳定,其会在一个固定的范围内徘徊,但是如果在行使的过程中出现了比较严重的路况问题,比如车祸塞车等,其周转时间会明显的加长.
5. 车辆延误时间
第五是进行车辆延误时间的计算.从一般情况分析来看,车辆的到站时间都是相对固定的,但是在具体运行的实践中,一些不可控因素,比如道路问题、突发事故等往往会导致车辆延误,所以对车辆延误时间进行计算,可以更好的分析车辆的具体形势状态.就具体的延误时间计算来看,可以通过计算相邻两班次在同一站点的首位乘客交易记录时间的差值来获得.
6. 车辆串车识别
在IC 卡的具体利用中,其对于车辆的串车行为也可以进行识别.根据目前的判断规律来看,后一班次站点首位交易时间减去前一班次该站点首位交易的时间便可对是否串车进行识别.如果两个时间的差值是正数,则表明发生了串车,如果是负数,则表明车辆在正常行使.
三、结语
简单来讲,IC 卡在公交系统当中的应用有效的改善了企业的具体管理情况,这会对于管理效率的提升和管理成本的控制有着重要的意义,但是从IC 卡的具体数据分析来看,其在站点位置信息方面有着较为明显的不足,所以在具体的数据分析中其不能够直接的应用,因此需要在IC 卡的基础上做具体的指标分析,这样,数据的利用可靠性才会提升.
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