论文总字数：44887字

摘 要

我国经济经历了一轮快速发展后，进入新常态的可持续发展模式，但是我国各大城市的现代化脚步并未放缓，同时，由于发展带来的交通问题也日益明显，城市人口和机动车保有量的增多，出行距离的增长，城市拥堵指数不断上涨，发展公共交通势在必行。国内外近年来对城市公共交通的研究经验表明，建立完善的城市公共交通系统，提高公共交通管理与服务水平，实现公交调度的信息化、智能化，充分挖掘常规公交的潜力，能够最大程度地提高居民公共交通出行比例。

本文以基于南京智汇卡的公交大数据为分析研究对象，对公交大数据在公交服务水平评价以及运营调度方面的应用展开研究。首先选取公交行业大数据，涉及公交交易数据、公交GPS数据、地铁交易数据等，对数据结构进行分析，利用SQL语言、Access数据库对源数据进行筛选、清理，对数据进行更加精细化的分类、融合，然后通过设计算法分别实现公交交易数据与GPS数据融合、公交交易数据与GPS数据的上车站点名称匹配。最后选定数据优质的南京市37路公交作为应用研究对象，挖掘公交客流特征，包括总体客流特征，老年人、学生和残疾人等特殊人群的公交出行特征；运用大数据对37路公交的服务水平进行评价，包括站点可达性、线路可达性、服务便捷性。综合考虑公交企业与乘客双方的利益，制定合理的调度方案，提升公共交通的服务水平以及吸引力，提高居民公交出行比例。

关键词： 南京市民卡；大数据；公交客流；大站快车；公交调度；

Research on bus operation scheduling optimization based on bus big data

ABSTRACT

After a round of rapid economic development, China"s economy has entered a new normal mode of sustainable development. However, the pace of modernization of major cities in China has not slowed down. At the same time, the traffic problems brought about by development have become increasingly obvious With the increase of urban population and the number of motor vehicles, the increase of travel distance, and the rising of Urban Congestion Index, the development of public transport is imperative. In recent years, the domestic and foreign research experience on urban public transportation shows that the establishment of a perfect urban public transportation system, the improvement of public transportation management and service level, and the realization of public transportation dispatching information and intelligence, fully tap the potential of conventional public transport, public transport can maximize the proportion of residents.

In this paper, based on Nanjing Zhihui card bus big data for analysis and research, bus big data in the level of public transport service evaluation and operation scheduling applications. Firstly, the big data of the public transport industry is selected, which involves the data of the public transport transaction, the GPS data of the public transport, the data of the subway transaction, etc. The data are classified and fused more precisely, and then the bus transaction data and the GPS data are fused and the bus transaction data and the GPS data are matched by the design algorithm. Finally, we choose the high quality bus route 37 in Nanjing as the applied research object, and excavate the bus passenger flow characteristics, including the overall passenger flow characteristics, the elderly, students and the disabled and other special groups of public transport travel characteristics; Using big data to evaluate the service level of bus route 37, including station accessibility, route accessibility and service convenience. Taking into account the interests of both public transport enterprises and passengers, a reasonable dispatching plan is made to improve the service level and attractiveness of public transport and increase the proportion of public transport trips.

Key Words: Nanjing Citizen Card；Big Data；Bus passenger flow；Station Express; Bus dispatching.

目 录

摘 要 Ⅰ

Abstract Ⅱ

第一章 绪 论 1

1.1研究背景及意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.2.1 公共交通的发展现状 2

1.2.2基于公交大数据的公交研究现状 2

1.2.3现有国内外研究与应用的主要问题 3

1.3主要研究内容 4

1.4技术路线与主要研究方法 4

第二章 基于市民卡的公交数据处理 5

2.1公交大数据结构分析 6

2.1.1市民卡交易数据结构 6

2.1.2公交GPS数据结构 7

2.2公交大数据预处理方法 7

2.2.1数据清理 7

2.2.2数据选取 8

2.3研究对象选取 8

2.3.1数据异常值处理，选定研究路线 8

2.3.2市民卡交易数据与GPS数据的匹配 10

第三章 基于市民卡数据的公交客流特征识别 11

3.1乘客出行特征分析 11

3.1.1公交乘客出行过程分析 11

3.1.2公交乘客刷卡时间特征识别 11

3.2线路客流特征分析 14

3.2.1 南京37路公交车基本情况概述 14

3.2.2线路日客流分布特征 15

3.2.3线路客流时间分布特征 15

3.2.4线路客流空间分布特征 16

第四章 基于市民卡数据的公交运行特性分析 18

4.1基于市民卡数据的公交运行特征 18

4.2站点车头时距分布研究 18

4.2.1站点车头时距描述性统计 18

4.3 公交运行速度分布研究 21

4.3.1公交站间运行速度描述性统计 21

4.3.2 公交站间平均速度特征 24

第五章 基于公交大数据的公交调度优化设计 26

5.1基于市民卡数据的公交服务水平评价 26

5.1.1服务水平指标确定 26

5.2公交站点可达性评价 27

5.2.1行车频率 27

5.3公交线路可达性评价 27

5.4公交服务便携性评价 28

5.5公交线路组合与服务模式改进 30

5.5.1公交线路组合概念 30

5.5.2大站快线公交线路组合适用条件 30

5.6 37路公交客流分担比率研究 31

5.6.1大站快线快车停靠站点选择 34

第六章 结论与展望 40

致 谢 41

参考文献（References） 42

第一章 绪 论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

随着信息技术的快速发展，大数据（bigdata）的到来宣告了大范围产生、获取并应用数据的开启，并对人类生活、工作和思维方式带来了颠覆性的变革。在交通运输行业及相关领域，大数据技术在交通领域将传统交通监测设备采集数据与社交网络、移动通信、公交IC卡和GPS轨迹等现代数据信息交互应用，给发展至今的交通工程在规划、建设和管理领域带了重要的发展机遇。交通大数据技术中涉及的多学科深度融合，交通规划、地理、计算机、统计等学科的交叉研究，必将对城市交通规划与管理产生极大的冲击。

公共交通作为城市交通的重要组成部分，对城市政治经济、文化教育、科学技术等方面的发展发挥着极大的作用。2016年，交通运输部关于印发《城市公共交通“十三五”发展纲要》里强调深入落实公交优先战略，深化城市公交智能化应用示范工程，加快建设城市公交智能化应用系统。同时，大力推进大数据、云计算、移动互联网技术在城市公交出行信息服务领域的应用，推动具有城市公交便捷出行引导的智慧型综合出行信息服务系统建设，提升城市公共交通智能化发展能力。在全国公共交通重点发展政策的指引下，开展基于公交大数据的公交运营优化应用研究是十分必要的。

1.1.2研究意义

公交客流特征，可以反映该城市居民乘坐公交车出行的时空分布状况，能够支撑城市居民对公交车需求方面的研究，为城市公共交通系统的实时调度与优化提供依据，是城市公共交通体系升级的一块基石。公交IC卡数据的应用，着重解决了公交客流的问题，使得公交客流特征分析更具精准性、全面性和可行性，对公交的数据采集、客流、运营等方面的研究具有极其重要的意义：

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