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基于公交IC卡数据的公共交通客流分析

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陈孟柯

【摘要】公共交通系统客流数据是城市公共交通系统规划及优化的前提。面对城市规模的迅速发展及客流变化，公共交通系统需要根据变化做出合理的调整，因此获得准确的交通客流数据势在必行。传统的人工调查的方法存在诸多弊端，在IC卡普及，GPS、GIS技术发展迅速的前提下，一种基于公交IC卡数据的新型公共交通系统客流分析方法应运而生。通过获取公交IC卡数据，以聚类的方法进行数据归约，使用统计学方法对数据进行分析，进而获得公共交通系统客流数据。

【关键词】公共交通；公交IC卡数据；客流分析

0前言

随着城市经济的发展，越来越多的大城市面临拥堵这一交通问题，为了解决拥堵问题，优先发展公共交通系统成为诸多城市的首选方案。城市公共交通系统的运营与组织需要获取大量的交通数据进行支持，如何及时、准确、全面的获得大量的公共交通系统出行数据关系到公共交通系统的发展。现状我国仍采用人工调查的方法去采集客流信息，不仅耗费时间、财力、物力，调查结果也受到各种因素的影响而存在偏差。近年来，随着IC卡的普及，一种基于公交IC卡数据的新型公共交通系统客流调查分析方法得以改善传统人工调查方法得不足。

1国内外研究现状

随着公交IC卡的普及和IC卡技术的逐步成熟，通过IC卡数据得到公交基础数据的研究课题也随之出现。目前，在北京、杭州、深圳等大城市已经出现此类研究，此外，南京的东南大学也对其有所研究，利用IC卡数据进行公交基础数据的调查分析仍是新事物，有很多问题有待深入研究。

在国外，日本神户大学利用地铁IC卡交易数据分析乘客的乘车行为，加拿大的蒙特利尔大学将数据挖掘技术应用到公交IC卡交易分析中[1]，英国的威斯特大学将公交IC卡数据用于公共市场的分析，包括刷卡次数、乘客出行的时间和区域分布等[2]。此外，法国、韩国、新加坡用IC卡数据在交通方面有过研究。世界上比较有影响的通用数据库系统：SAS公司的EnterpriseMiner、IBM公司的Quest、SGI公司的SeeMiner、SPSS公司的Clementine、Sybase公司的WarehouseStudio、RuleQuestResearch公司的See5，几乎没有涉及对交通数据的采集处理[3]。

2南京公交IC卡数据处理

2.1数据特征

南京市民卡有限公司出售的智汇卡（金陵通）及社会保障卡均能在公交车、地铁、轻轨、轮渡、出租车等公共交通工具上使用。其储存的持卡人信息、车辆种类、线路标号、上下车站编号、上车刷卡时间、下车刷卡时间（地铁）、车辆编号、IC卡编号[4]是进行公共交通客流调查的重要依据。公交IC卡数据量繁多复杂，因此，需要在客流调查分析时对数据进行处理。

2.2数据处理

庞大的公交IC卡数据实时更新，使用原始的数据统计方法已经不能满足交通日益发展的需求，因此，需要运用数据库技术对庞大的公交IC卡数据进行储存管理。利用数据库管理系统能够对数据进行按不同因素的分类和检索，以便快速准确的获取有限的数据。

根据调查研究南京市近年来的客运量如图1所示，公共交通机动化出行分担率如图2所示。公共交通客运量和公共交通出行分担率日益增长，同时南京公共交通刷卡率达60%，因此，可以使用公交IC卡数据对南京公共交通客流进行分析。

虽然采用IC卡数据进行公共交通系统客流调查分析，数据的准确性和有效性已经较传统方式有所提高，仍然会存在不满足要求的数据。因此在数据处理的步骤，需要对采集到的公交IC卡数据进行聚类分析过滤掉噪声数据并结合数理统计的方法获取有效的交通数据。

伴随着GPS以及GIS技术的不断发展，可将处理后的公交IC卡数据结合GPS和GIS技术实现在地图上的可视化展示，可为交通规划和研究提供更为具象化的数据支持。

3南京公共交通系统客流分析

3.1客运量

根据南京市公交IC卡数据的采集处理，利用数据库管理系统对数据进行管理，结合刷卡率及公共交通出行占有率度能够得到南京市2011年-2015年度的客运总量数据如图1所示和客运量同比增长率如图3所示。利用公交IC卡数据能够数据调查得到客运量的有效信息，通过数据库管理系统可按年度、季度、月份对客运量进行分析，使用统计学方法和交通模型可以对未来交通量进行合理的预测，为公共交通系统规划提供有力的保障。

3.2公共交通系统客运结构

针对采集到的公交IC卡数据，利用其记录的车辆种类、车辆编号和线路编号等有效的数据信息，利用统计分析的方法能够得到公共交通系统客运结构。南京市2015年度地铁客运量7.17亿人次，在南京市公共交通客运总量中比重达到34.86%，公共汽车客运量为10.24亿人次，在南京市公共交通客运总中比重占49.78%，出租车客运量为3.11亿人次，占城市公共交通客运总量的比重为