城市公交站點設置的優化分析

一、模型應用

進入21世紀以來，我國城市公共交通飛速發展，然而隨著經濟社會發展，城市不斷升級以及人民生活品質越來越好，城市交通擁堵、出行不便等問題日益突出，嚴重損壞了市民日常的生活體驗。公交服務水平是反映一個城市的整體規劃是否合理的顯著標志。對城市公交企業、公交管理部門及公交規劃部門而言，傳統的公交站點規劃、線路規劃及公交換乘規劃所依賴的數據主要來源于城市各主管部門的統計資料以及臨時人工調查數據。在自動采集技術日益發達的今天，如果能經由公交車載GPS數據、公交刷卡數據等自動分析出居民的公交出行規律，基于該需求從而對現有的公交站點設置的進行優化分析，將可以極大地提高傳統公交規劃、設計與管理的工作效率和工作質量。

某城市地處南海沿海地區，有獨特的地理位置，是珠江三角洲區域的核心城市之一。隨著社會經濟迅速發展和城市規模不斷擴大，全國各地的從業人員不斷涌入，城市人口也隨之不斷增加，然而城市交通卻趕不上人口和經濟的發展，因此城市交通也逐漸成為阻礙該城市發展的重要因素。常規公交是城市公共交通的主體，地面公交作為城市公交的一部分，是城市居民日常出行的重要交通工具，關系到城市經濟的發展。

通過采集該城市的公交刷卡數據以及公交車GPS數據，構建數據挖掘模型，分析居民出行規律，并進而為城市公交站點設置提供優化建議？

二、實現流程

本例將地面公交車GPS監控數據和地面公交車刷卡數據關聯得到相對完整的數據，并對這些數據進行預處理。在這個數據的基礎上，運用一種基于密度的DBSCAN聚類算法對公交車的每個站點的經度和緯度進行聚類，得到的每個類即為一個站點。然后分時段求出每個站點的上車人數。利用居民公交出行的出行站數服從泊松分布來計算下車人數，最終得到OD矩陣，即求出每條路線中從一個站點到另一個站點的乘客上下車數量，最后得出城市居民乘車出行的規律。根據這些規律對公交路線進行合理性建議。

采用上述的分析方法與思路，結合本例的原始數據以及分析目標，可獲得整個分析的流程圖如下：數據獲取

數據探索性分析

數據預處理操作

DBSCAN聚類構建模型

模型應用

三、核心技術屬性規約

泊松分布

DBSCAN聚類模型

OD矩陣

四、運行環境

windows／linux／mac OS，64位操作系統，CPU：4GB（GPU更好），Python3.5或以上。

五、資源展示

總結

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