大数据背景下的城市公交规划研究

张改 马党生

摘 要 随着大数据时代的来临，城市交通也迎来了机遇和挑战。文章提出了大数据背景下的公交规划流程，阐述了大数据背景下的公交规划数据来源、数据提取、数据应用等方面内容，为大数据背景下的公交规划提出了相关思路方法。使公交规划更智能化、信息化和科学化，提供公交的便利性、实时性和可靠性。

关键词 大数据；城市公交；规划研究

中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）211-0135-02

在科学技术发展的今天，大数据的关注度逐渐上升，各国及各个领域都力图挖掘扩充大数据的应用范围，进一步提高数据所蕴含的潜在价值。要解决公交系统存在的问题，以求达到提高供需双方的平衡匹配性的目的，其本质核心是利用新型科技技术进行信息的采集、传输、结合交通机理的应用处理和结合交通目标的应用共享。我们可以依靠大数据应用技术快速、准确地获取交通数据并构建交通数据处理模型。其优势在于：1）提高公交车辆的利用率；2）实现公交车辆调度实时性；3）促进公交智能化管理；4）公交路网规划及站点设置的合理性。根据手机信号等数据的采集，对居民出行进行分析，从而得到出行需求，根据出行需求对公交路网及公交站点的设置进行规划，提高公交系统的利用率[1-3]。

1 大数据背景下公交规划

1.1 规划目标

1.1.1 解决传统数据采集困难、准确性不高的缺陷

常规公交规划中居民出行OD数据采集方式为人工采集，进行抽样调查。由于为人工抽样调查，存在如下问题：一些敏感问题，如个人收入、家庭成员、年龄等重要信息，在调查结果中很难得到真实地体现，同时会引起调查对象的反感；调查人员水平层次不齐，数据的精确性得不到保证；为抽样调查，调查得的数据很难完全代表总体出行特征。将大数据应用于公交规划，可以解决传统调查方法中数据采集困难、采集成本高、精确性得不到保证等缺陷。

1.1.2 解决客流预测精确性问题，实现路网柔性增长

常规公交规划数据来源的不精确，必然导致预测结果存在偏差；同时由于采集、整理、分析和运用数据的漫长周期，最终导致路网的增长与实际需求存在较大偏差。将大数据应用于公交规划后，样本数等于总体数，数据能全面反映居民的出行特征；同时由于大数据能实现实时动态采集，数据处理速度快，预测结果和实际需求较为吻合，可以实现路网柔性增长，实现系统供需的动态平衡。

1.1.3 公交线网、站点优化

常规公交线网的布设与调整方法以居民采用公交出行OD量为依据，公交线网优化是一个多目标规划问题，在优化过程中通常考虑服务于大多数乘客、使乘客总出行时间更小、线网效率最大、保证良好的可达性等目标，同时兼顾公共交通经营企业的经济利益为指导思想。但大多数方法仅限于理论研究，很難在实际工程中操作。引入大数据之后，如根据手机用户的GPS定位信息，对居民的出行特征能有直观清晰的了解，确定最优线路和设置站点的最佳位置

1.1.4 实时调度

目前公交方式对居民出行缺乏吸引力的主要原因之一有乘车准时性得不到保证，由于公交车在高峰小时常常因交叉口堵塞和车流过多而产生延误，准时性难以得到保证。引入大数据之后，公交公司能实时动态地掌握到这些信息，制定合理的调度策略，满足用户需求。

1.2 规划思路

1）通过手机数据或者公交IC卡数据提取居民出行OD与公交线路相匹配，从而提取居民公交出行OD数据，具体涉及到手机GPS数据与公交GPS数据匹配问题。

2）通过手机数据提取人流量时空信息、用户属性等，为公交规划提供更有针对性的信息。

3）通过数据提取，客流预测和仿真评价使公交规划更智能化和科学化，提高公交便利性和可靠性。

1.3 规划内容

1.3.1 数据来源

随着智能手机的普及和智能交通技术的发展，可用于公交规划的数据来源越来越多，不仅可以通过原始的OD调查和现在公交运行状况来获取数据，还可以通过移动手机。公交IC卡等来获取相关数据。

1.3.2 数据提取分离

原始的OD调查和公交运行数据均可直接用于公交规划，所以本节主要涉及如何从手机数据和IC卡等中提取需要的数据。

1）移动手机数据提取城市居民出行数据。

（1）人流量分析：根据移动手机数据获得研究区域的各种人流量数据，如实时人流量、新增人流量、驻留情况、用户来源等相关信息。

（2）人口出行分析：根据手机数据很容易获得居民出行的相关信息，如出行分布，出行量，特别是上下班出行，出行量等，这些数据都与公交规划息息相关。

（3）用户属性挖掘：通过用户大量的移动信令数据的规则和特点，分析用户是居住人口、工作人口还是临时人口。

2）公交IC卡提取公交出行OD数据。

（1）日常出行关联分析：主要针对有固定出行需求的居民，如上班人员等，他们有固定的出行OD，考虑到公交IC卡只能记录O点的记录，通过对出行者一个月甚至更长的IC卡数据进行分析，运用关联分析的方法获得其出行OD数据。

（2）站点流量统计分析：根据公交IC卡的刷卡记录和居民使用公交IC卡的比例很容易获得不同站点公交车辆的客流量分布情况。

1.3.3 基于数据的公交规划

从手机、公交IC卡等提取相关OD数据、人口信息数据、人流量时空分布数据后可用于公交线路、场站、枢纽等规划，具体用于如下所示。

1）根据提取的人流量及其OD信息规划公交线路，并结合特定的功能地点（如住宅区、机场、车站、码头、大型商场、办公区、学校、公园、大型体育场馆等）即城市规划发展趋势进行适当的调整（OD数据）。

2）根据提取的人流量数据，特别是其中的新增人口，新增OD信息等“实时”调整公交线路，新增或者减少公交线路（OD数据和人口信息相结合）。

3）根据IC卡或者手机数据提取人流量的驻留点规划公交站点位置，并可根据提取出不同时段内人流量分布及人流方向的动态变化对公交线路的首末站进行动态调整（人流量的空间分布和时间分布）。

4）根据人流量的特点规划公交调度，使公交调度更智能化、实时化、信息化，其中包括发车间隔和发车车型等（人流量的空间分布和时间分布）。

5）根据人群特点调度车辆安排，如对老年乘客多的线路，安排座位多的、低踏板的车型，是公交出行更舒适、更人性化（用户属性信息）。

6）根据人群特点调整公交移动电视的广告投放内容，精细化营销。（用户属性信息）。

从以上数据的应用可知，在大数据背景下，会使公交规划显得更智能化且可靠性更高。当然由于公交规划适用于未来，所以从手机、IC卡中提取的数据后可用相关的预测方法对远景的公交客流数据进行预测后再用于具体的规划实践，并对所做的规划进行仿真评价得到满意的结果再用于实践。

2 结论

在当前大数据时代，数据充斥所带来的影响远远超出了企业领域，其不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息通讯技术的发展，交通运输从数据贫乏的困境转向数据丰富的环境，而面对众多的交通数据，如何从中根据用户需求提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取交通数据以满足用户需求，另一方面须在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。本文提出了大数据背景下的公交规划，与原始的公交规划相比，可以免去復杂的OD调查，可以通过手机或者公交IC卡来获取，且更准确。不仅如此，我们还可以提取其他有用的信息用于公交规划，使公交规划更智能化、信息化和科学化，提供公交的便利性、实时性和可靠性。

参考文献

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