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基于线形和限速的施工瓶颈路段通行能力改善方法被引量：1: 2015年; 针对施工围挡对道路通行能力的严重影响,对改善围挡瓶颈路段通行能力的方法进行研究.通过视频数据采集和分析,获得瓶颈路段的车辆行驶轨迹,采用K-means算法聚类得到行车轨迹的质心,应用三次样条曲线拟合设计了围挡路段的车辆变道线形.为减少交通事故引发的延误,应用变道超车模型,计算出瓶颈路段车辆安全变道的限速值.最后运用Vissim软件,对围挡瓶颈路段应用车辆变道优化线形和车辆安全变道限速值措施进行了仿真评价.研究结果表明:本文设计的车辆变道优化线形和限速管理措施能够显著改善瓶颈路段行车效率,行车速度提高了8.75%,排队长度减少了29.14%.; 陈君魏贤鹏陶珂赵雪君; 关键词：瓶颈路段通行能力

基于出行模式的公交IC卡乘客下车站点判断方法被引量：13: 2018年; 对智能公交系统数据进行分析和挖掘,能够为城市公共交通系统的规划和管理提供科学的决策依据.一票制的公交IC卡收费系统仅在上车时刷卡,乘客下车站点的信息无法直接得到,而现有方法只能判断出部分乘车记录的下车站点,这成为公交IC卡数据应用的制约因素.根据公交乘客出行的时空规律性,提出基于通勤出行模式和关联出行模式判断下车站点的思路.利用通勤出行规律判断公交乘客的通勤OD,再根据其居住地和工作地站点信息对通勤出行的下车站点进行估计.依据公交乘客长期出行具有一定时空关联性的规律,通过将当日出行与他日的关联出行数据进行匹配来判断下车站点.对提出的方法进行算法实现,并应用大规模实际数据对算法进行了实验和精度分析.研究结果表明:该方法能够有效提高下车站点的判断比例,准确率达到87.90%,能够应用于实际的公交系统规划和管理工作.; 陈君吕玉坤崔美莉; 关键词：公共交通出行链 IC卡数据

城市公交GPS数据与IC卡数据时空特性融合算法被引量：4: 2021年; 针对部分城市公交GPS数据和IC卡数据无直接联系,且2个系统存在不规律时间偏差,很难关联获取乘客上车数据的问题,进行了时空特性快速匹配数据融合分析。根据公交GPS数据和线路站点位置匹配获得公交运行时刻表,利用运行时刻表与时间修正后的IC卡数据进行遍历计算,采用时间相似度曲线寻找二者对应关系,利用时间平均偏差曲线进行关系验证,并获得2个系统之间的时间修正值。对西安市5条线路总计195辆车3d的相关数据进行试算,其中,191辆车具有明显的识别特征;通过南宁16条线路已知对应关的344辆车进行算法验证,获得了336辆车的确切对应关系,平均时间修正误差为16.5 s。结果表明:该算法匹配率达97.67%,对于广泛存在的公交GPS数据和IC数据属于不同系统,难以判断刷卡上下车站点的情况,提供了快速高效的方法,扩大了原本不完善公交数据的应用范围,为公共交通出行中个体微观出行行为分析奠定了基础。; 左精力王秋平陈君; 关键词：GPS数据 IC卡数据数据融合

融合智能调度数据的公交IC卡乘客换乘站点判断方法被引量：4: 2013年; 为应用智能公交系统数据获得公交乘客的换乘信息,采集公交智能调度系统和公交自动收费系统数据,对原始数据结构和数据质量进行分析,应用数据仓库技术完成原始数据组织;在对公交乘客换乘站点判断思路和参数计算方法研究的基础上,提出了通过计算逐个乘客连续2次乘车的合理换乘时间来判断换乘站点的方法,构建了实现算法并进行编程,最后以南宁市智能公交系统的海量实际数据对算法进行了试验分析。研究结果表明:该方法将公交GPS数据与站点坐标进行匹配,能够可靠计算出换乘判断阈值,乘客车内时间及等候时间的计算误差均小于60s;该方法用于判别2次公交乘车是否属于换乘行为,并同时确定出换乘的站点和换乘的时间,与传统方法采用统一阈值判断换乘相比,准确性得到了大幅度的提高。; 陈君杨东援; 关键词：交通工程智能公交系统换乘智能调度系统 IC卡数据

基于APTS数据的公交卡乘客通勤OD分布估计方法被引量：24: 2013年; 为提高通勤者使用公交出行的比例,有效缓解城市交通拥堵,对应用智能公交系统数据(Advanced Public Transportation Systems,APTS)获得公交通勤出行需求的方法进行研究.采集APTS数据,通过对公交IC卡数据和智能调度系统数据的关联获得公交乘客的上车站点信息.根据早、晚高峰的出行频率判断公交通勤乘客,利用通勤出行的时间和空间特征确定居住地点和工作地点.以此基本思路,提出公交卡乘客通勤OD分布估计算法,并应用海量APTS系统数据对算法进行了试验和分析.最后,通过与基于'出行链'的方法进行比较,分析了算法的精度.本文提出的方法具有精度高、可操作性强的优点,为快速、经济地获取公交通勤OD分布提供了一种新的途径.; 陈君杨东援; 关键词：通勤出行 OD 智能公交系统公交IC卡

基于智能调度数据的公交IC卡乘客上车站点判断方法被引量：15: 2013年; 为了能够应用公交IC卡数据分析公交乘客的出行特征,对判断公交IC卡乘客上车站点的方法进行研究.以南宁市智能公交系统为例,采集公交IC卡收费系统和公交智能调度系统的运营数据,应用数据仓库技术建立智能公交数据分析平台.通过将智能调度系统数据与公交IC卡收费系统数据进行关联,判断公交IC卡乘客的上车站点,对提出的方法进行精度分析和算法实现,并应用海量的智能公交系统实际数据对算法进行了试验.研究结果表明,本文提出的方法判断公交乘客上车站点的准确率达到98%以上,算法效率满足实际应用需要,该方法能够用于公交系统的规划和管理工作.; 陈君杨东援; 关键词：交通工程智能调度系统公交IC卡

公交线路选择的相关性规律和换乘总量计算模型被引量：4: 2017年; 传统的公交换乘信息是通过居民出行调查方法获取,具有费用高、数据更新慢等不足.应用公交IC卡数据对乘客连续两次乘车的时间间隔分析,发现当两次乘车为非换乘关系时,选择乘坐相同线路的人次与选择乘坐不同线路的人次之间具有强相关性.通过对相关性规律的内在机理进行理论分析,证明其具有普适性.应用发现的规律建立了公交系统换乘总量的计算模型,并提出了基于公交IC卡数据的计算算法.以大规模实际数据对算法进行了实验和验证,研究结果表明提出的模型和算法具有良好的实用性和精度.; 陈君杨东援赵清梅; 关键词：交通工程公共交通换乘

基于时空行为规律挖掘的公交乘客分类方法被引量：5: 2021年; 应用智能公交系统(APTS)提取个体乘客出行信息,构造了公交出行链,研究了基于时空行为规律挖掘(STBRM)的公交乘客分类方法;应用时间序列表征乘客出行时间特征,利用互相关距离(CCD)算法计算了个体乘客出行时间规律;应用带噪声基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法,挖掘了个体乘客的出行空间规律;依据出行强度和出行时空规律,将乘客划分为极少出行、时间规律、空间规律、时空规律和不规律等5个群体;以出行天数、类似上车时间数量和类似上车站点数量为聚类指标,应用K-Means++算法将乘客划分为高规律、中规律和低规律3类,比较了本文提出的STBRM方法和K-Means++聚类方法的分类结果,揭示了2种方法分类结果之间的关系。研究结果表明:当时段划分长度取5 min,时间规律性判断阈值取3.0时,利用CCD算法识别时间模式规律乘客的效果最佳,与常用的DBSCAN算法相比,识别率提升了14.64%;增加时间窗长度能够提高时间、空间模式规律判定结果的稳定性;时间窗长度达到3周后,空间模式规律的乘客比例下降趋缓,达到6周后趋于稳定;时间窗长度达到2周后,时间模式规律的乘客比例增长趋缓,达到4周后趋于稳定;时间规律、空间规律和时空规律等3类乘客数量仅占总乘客数量的30.4%,但其出行量占到了总出行量的84.7%,公交依赖度很高,应作为公交机构重点保障的对象;本文提出的STBRM方法与K-Means++聚类方法的分类结果具有较强的关联性,规律性极高或极低的群体高度重合。; 陈君田朝军赵清梅李晓伟; 关键词：智能交通 DBSCAN算法

基于APTS大数据的城市公交出行多维分析模型和方法被引量：5: 2019年; 智能公交系统(Advanced Public Transportation Systems,APTS)数据具有海量、类型多样等大数据的典型特征,对其进行分析和挖掘可能获得丰富的公交出行特征和规律.构建基于APTS大数据的公交出行多维分析框架,在计算乘客出行时空信息(上车、下车和换乘)的基础上,建立包含4个维度(乘客、时间、空间和行为)的公交出行数据模型,系统提出基于5种联机分析处理方法的公交出行分析内容.应用APTS大数据对模型和方法进行了实验和验证,研究结果表明,该方法能够便捷地分析不同维度、不同粒度的公交出行信息,不仅能够应用于公交乘客出行行为的研究,还能够为城市公交系统的规划和管理提供决策支持.; 陈君庄义斐崔美莉王印海马东方; 关键词：智能交通公交出行多维数据模型联机分析处理可视化分析

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国家自然科学基金(51208408)

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