基于IC卡公交信息的交公客流OD推算方法研究的开题报告_第1页
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基于IC卡公交信息的交公客流OD推算方法研究的开题报告一、背景和研究意义随着城市化的不断推进和交通出行方式的多样化,城市公共交通系统已成为现代城市不可或缺的组成部分。为了提高公共交通系统的运行效率和服务质量,客流预测模型是公共交通系统管理和规划中重要的工具。而客流OD推算作为客流预测的基础,具有重要的理论和实践意义。目前,我国城市公共交通系统客流预测主要采用统计学方法和建模方法,但对于交公客流的OD推算,还存在一些问题尚待解决。比如,传统的OD推算方法多是基于问卷调查和测量数据,精度较低,容易受到调查数据的限制;同时,传统的交公客流分析方法对出行行为、出行目的等关键信息缺乏深入研究。基于此,本研究以IC卡公交信息数据为基础,借助数据挖掘技术和建模方法,旨在构建一种可靠、高精度的交公客流OD推算方法,为城市公共交通系统管理和规划提供更加科学、客观的数据支持,推动城市公共交通系统的发展。二、研究内容和技术路线(一)研究内容本研究拟从以下几个方面展开:1.IC卡公交信息数据清洗与预处理,包括数据的去重、格式转换、缺失数据处理等。2.IC卡公交信息数据分析,包括乘客出行时间、路线、目的地等数据的统计和分析,为后续建模提供数据支持。3.数据挖掘技术和建模方法的应用,包括聚类分析、回归分析、人工神经网络等模型的比较与选择,以及模型的优化和校验。4.交公客流OD推算方法的构建与验证,包括基于IC卡公交信息数据的出行目的和出行方式识别、乘客OD推算方法及细节处理等,采用实测数据对模型进行验证和优化。(二)技术路线本研究的技术路线主要包括以下几个步骤:1.IC卡公交信息数据获取和处理,包括数据采集、清洗和预处理等。2.数据分析和特征提取,对数据进行统计、可视化等分析,提取出行时间、路线、目的地等特征。3.数据挖掘技术和建模方法优化,通过聚类分析、回归分析、人工神经网络等模型,筛选优质模型并进行优化。4.基于IC卡公交信息数据的交公客流OD推算方法构建和验证,包括出行目的和出行方式的识别、乘客OD推算方法及细节处理等,采用实测数据对模型进行验证和优化。三、研究预期成果本研究预期达到以下几个方面的成果:1.构建一种可靠、高精度的交公客流OD推算方法,为城市公共交通系统管理和规划提供科学、客观的数据支持。2.探索基于IC卡公交信息的数据挖掘技术和建模方法在交公客流分析中的应用,为相关领域提供借鉴和参考。3.优化公共交通运营管理模式,提升公共交通服务水平和客户满意度。4.在学术上取得一定的成果,提高本领域的研究水平和学术声誉。四、研究进度安排本研究的进度安排如下:2021年6月-2021年9月:文献综述、数据采集和预处理。2021年9月-2022年3月:数据分析和特征提取、模型构建与优化。2022年3月-2022年9月:交公客流OD推算方法构建与验证、论文撰写和答辩。五、总结本研究旨在基于IC卡公交信息构建一种可靠、高精度的交公客流OD推算方法。通过数据挖掘技术和建模

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