公交出行需求預測與出行行為分析

I目錄

■CONTENTS

第一部分公交出行需求影響因素分析..........................................2

第二部分基于0D矩陣的出行需求預測.........................................5

第三部分公交出行行為調(diào)查取樣設計..........................................9

第四部分公交出行行為特征分析..............................................12

第五部分出行模式選擇影響因素識別.........................................14

第六部分公共交通換乘效率評價.............................................17

第七部分基于智能手機的出行數(shù)據(jù)收集.......................................21

第八部分公交出行行為預測模型構建.........................................24

第一部分公交出行需求影響因素分析

關鍵詞關鍵要點

社會人口因素

1.人口結構變化：老齡化、年輕人流動性增加等人口結構

變化會影響公交出行需求，如老齡人口出行頻繁度和距離

降低，年輕人則更傾向于其他出行方式。

2.收入水平和就業(yè)情況.：收入水平提高和就業(yè)情況穩(wěn)定會

增加公交出行需求，尤其是工作通勤需求。

3.教育程度：教育程度較高的人群往往擁有更廣泛的信息

和資源，更傾向于選擇公共交通。

交通環(huán)境因素

1.公交網(wǎng)絡覆蓋率和服務水平：公交路線覆蓋范圍廣、班

次密集、準時性高，會吸引更多乘客使用。

2.道路交通擁堵情況：道路交通擁堵會增加私家車出行時

問和成本，促使人們轉(zhuǎn)向公共交通。

3.停車資源：私家車停車位緊張或昂貴，會增加私家車出

行成本，減少私家車使用率，提高公交出行需求。

經(jīng)濟因素

1.公交票價：公交票價過高會抑制出行需求，而票價優(yōu)惠

政策則會吸引更多乘客。

2.燃油價格：燃油價格上漲會增加私家車出行成本，刺激

公交出行需求。

3.政府補貼和優(yōu)惠政策：政府對公交行業(yè)的補貼和優(yōu)惠政

策，如公交優(yōu)先政策、優(yōu)先停車位等，會提高公交出行吸引

力。

心理因素

1.出行習慣和偏好：人們習慣于某種出行方式，改變習慣

需要時間和動力。

2.便利性和舒適性：公交出行便利、舒適，如車站位置便

利、車輛環(huán)境良好，會吸引更多乘客。

3.社會影響和觀念：公共交通意識的普及、倡導環(huán)保和可

持續(xù)發(fā)展等社會觀念會促進公交出行需求。

前沿趨勢與技術

1.智能公交系統(tǒng)：實時公交信息查詢、移動支付等智能公

交服務提升了公交出行的便利性和吸引力。

2.共享出行：共享單車、共享汽車等共享出行方式與公交

系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展，滿足出行多樣化需求。

3.大數(shù)據(jù)和人工智能：大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術在公交

出行需求預測和運營優(yōu)化中發(fā)揮重要作用。

公交出行需求影響因素分析

公交出行需求受多種因素影響，主要可歸納為以下幾個方面：

1.人口和社會經(jīng)濟因素

*人口結構：年齡、性別、收入、教育水平等人口因素會影響公交出

行需求。老年人、低收入者和教育程度較低者更依賴公交出行。

*家庭收入：收入水平影響出行方式選擇c一般來說，收入較高者更

傾向于駕駛私家車C

*職業(yè)特點：職業(yè)類型和工作地點也會影響公交出行需求。上班族和

倒班族對公交出行的依賴性較高。

*居住環(huán)境：城市化水平、居住密度、社區(qū)形態(tài)等居住環(huán)境因素會影

響公交出行需求。高密度、公共交通便利的地區(qū)公交出行需求更高。

2.公交服務因素

*公交網(wǎng)絡覆蓋率：公交線路密度和覆蓋范圍對公交出行需求有直接

影響。網(wǎng)絡覆蓋率高、線路密度大的地區(qū)公交出行需求更大。

*公交便利性：公交時刻表、班次間隔、換乘便利性等因素影響公交

出行體驗。便利性高的線路更受乘客青睞。

*公交票價：票價是影響公交出行需求的重要因素。票價合理、優(yōu)惠

政策多會吸引更多乘客選擇公交出行。

*公交車輛舒適性：車輛大小、空調(diào)、座椅等車輛舒適性因素也會影

響乘客的公交出行意愿。

3.交通環(huán)境因素

量化影響因素

除了上述定性分析，還可以通過量化建模來分析公交出行需求影響因

素的相對重要性。常用的量化模型包括：

*彈性模型：衡量交通供需變化對公交出行需求的影響，如票價彈性、

道路擁堵彈性等。

*回歸模型：建立公交出行需求與影響因素之間的線性或非線性關系。

*博弈論模型：模擬不同交通參與者在不同出行方式選擇上的博弈行

為。

通過量化分析，可以確定各個影響因素對公交出行需求的貢獻率，為

制定有針對性的公交出行需求管理措施提供數(shù)據(jù)支撐。

第二部分基于0D矩陣的出行需求預測

關鍵詞關鍵要點

基于OD矩陣的出行需求預

測1.0D矩陣的構建：

-利用交通調(diào)查數(shù)據(jù)、交通模型和空間數(shù)據(jù)等構建起點

-終點（0D）矩陣，反映不同區(qū)域之間的出行需求分布。

-考慮出行目的、出行時間、出行方式等因素，全面刻

畫出行行為。

2.出行需求量預測：

-基于歷史出行數(shù)據(jù)和影響因素，采用回歸模型、時序

預測模型或機器學習模型等預測未來出行需求量。

-考慮城市規(guī)劃、交通基礎設施建設、人口結構變化等

因素對出行需求的影響。

3.出行方式選擇預測：

-根據(jù)出行需求和交通供給情況，利用離散選擇模型預

測出行者對不同出行方式的選擇概率。

-考慮出行成本、出行時間、出行便利性、個人偏好等

因素的影響。

趨勢和前沿

1.大數(shù)據(jù)與人工智能技術的應用：

-利用大數(shù)據(jù)平臺收集和分析出行軌跡、交通數(shù)據(jù)和社

會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，提高出行需求預測的準確性。

-采用機器學習和人工智能算法，構建更復雜和精細的

預測模型。

2.多模態(tài)出行分析：

-考慮不同出行方式的互補性和競爭性，綜合分析出行

需求，為交通規(guī)劃和管理提供更全面的決策依據(jù)。

-探索公共交通、共享出行、步行和騎行的結合，優(yōu)化

城市出行體系。

3.出行行為引導和管理：

-基于出行需求預測，制定針對性的出行行為引導措

施，如公交優(yōu)先、擁堵費、出行信息服務等。

-通過交通管理技術和政策干預，優(yōu)化交通供需平街，

提升出行效率。

基于0D矩陣的出行需求預測

引言

出行需求預測在交通規(guī)劃和管理中至關重要，為交通系統(tǒng)的設計、規(guī)

劃和運營提供依據(jù),基于0D矩陣的出行需求預測是一種廣泛使用的

預測方法，其通過分析出行起源-目的地(0D)數(shù)據(jù)來估計特定時間

段內(nèi)特定區(qū)域內(nèi)出行者的出行需求。

0D矩陣

0D矩陣是一個二維表格，其中行表示出行起源，列表示出行目的地。

每個單元格中的值表示從特定起源到特定目的地的出行次數(shù)。0D矩

陣是出行需求預測的基礎，因為它們提供有關出行模式、出行時間和

出行目的等出行行為的信息。

出行需求預測方法

基于0D矩陣的出行需求預測通常采用以下步驟：

1.收集0D數(shù)據(jù)：從交通調(diào)查、人口普查或其他數(shù)據(jù)來源收集出行

者的0D數(shù)據(jù)。

2.構建0D矩陣：根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)構建0D矩陣。

3.預測出行量：使用增長因子、關聯(lián)模型或其他統(tǒng)計方法預測未來

特定時間段的出行量。

4.分配出行：將預測的出行量分配到特定的交通方式（例如，公共

交通、私家車、步行）。

增長因子法

增長因子法是一種簡單的出行需求預測方法，它假設出行量以固定百

分比每年增長。增長因子通常根據(jù)歷史出行數(shù)據(jù)、人口增長和經(jīng)濟發(fā)

展等因素確定。

關聯(lián)模型

關聯(lián)模型建立在出行量與其他變量之間的關系之上。最常用的關聯(lián)模

型包括：

*線性回歸模型：出行量作為自變量的線性函數(shù)。

*非線性回歸模型：出行量作為自變量的非線性函數(shù)。

*Logit模型：一種二元選擇模型，用于預測出行者選擇特定交通方

式的概率。

其他方法

除了增長因子法和關聯(lián)模型外，還有其他用于出行需求預測的方法,

包括：

*神經(jīng)網(wǎng)絡：一種機器學習方法，可以從數(shù)據(jù)中學習出行模式。

*仿真模型：模擬出行者行為和交通網(wǎng)絡的計算機模型。

*組合模型：結合多種預測方法來提高預測準確性。

出行行為分析

出行行為分析涉及分析出行者的出行模式、出行時間和出行目的等行

為特征。這對于了解出行需求預測和交通系統(tǒng)規(guī)劃至關重要。

出行模式

出行模式是指出行者選擇的交通方式。常見的出行模式包括：

*公共交通（公交車、地鐵、火車等）

*私家車

*步行

*騎自行車

出行時間

出行時間是指出行考從起源到目的地的總旅行時間。出行時間受多種

因素影響，包括：

*出行距離

*交通狀況

*交通方式

出行目的

出行目的是指出行考的出行原因。常見的出行目的包括：

*工作

*上學

*購物

*休閑

結論

基于0D矩陣的出行需求預測是交通規(guī)劃和管理中廣泛使用的預測

方法。通過分析出行者0D數(shù)據(jù)和出行行為，該方法可以估計特定時

間段內(nèi)特定區(qū)域內(nèi)的出行需求。出行需求預測為交通系統(tǒng)的設計、規(guī)

劃和運營提供了關鍵信息，有助于創(chuàng)建安全、高效和可持續(xù)的交通環(huán)

境。

第三部分公交出行行為調(diào)查取樣設計

公交出行行為調(diào)查取樣設計

公交出行行為調(diào)查取樣設計是獲取具有代表性的調(diào)查樣本的關鍵步

驟，它影響著調(diào)查結果的準確性和可靠性。以下是對文中介紹的公交

出行行為調(diào)查取樣設計內(nèi)容的詳細闡述：

1.抽樣框架和方法

a.抽樣框架：指包含目標人群所有成員的列表或數(shù)據(jù)集。公交出行

行為調(diào)查通常采用住宅地址數(shù)據(jù)庫或乘客登記表作為抽樣框架。

b.抽樣方法：根據(jù)抽樣框架，選擇具有一定概率被抽中的樣本。常

見的抽樣方法包括：

-簡單隨機抽樣：每個成員被抽中的概率相等。

-分層抽樣：將目標人群根據(jù)某些特征（如收入、年齡、性別）

分層，然后在每個層內(nèi)進行隨機抽樣。

整群抽樣：隨機抽取目標人群中的一個或多個子群，然后調(diào)查

該子群中的所有成員。

2.樣本規(guī)模

樣本規(guī)模應根據(jù)調(diào)查目的、置信度水平和可接受的抽樣誤差確定。一

般而言，樣本規(guī)模越大，估計值越準確。常用的公式如下：

n=（Z*2*p*q）/（屋2）

其中：

-n：樣本規(guī)模

-Z：置信水平（例如，95%置信區(qū)間對應Z=1.96）

-p：估計值的最大可能比例（例如，0.5）

-q：估計值的最不可能比例（例如，0.5）

-e：可接受的抽樣誤差（例如，0.05）

3.抽樣分配和權重

a.抽樣分配：是指樣本值可能與總體值不同的程度。為了減少抽樣

分配偏差，需要根據(jù)人口特征（如年齡、性別、收入）對樣本進行調(diào)

整。

b.權重：通過調(diào)整樣本中不同人群的權重來校正抽樣分配偏差。權

重計算公式如下：

w_i=(N_i/n_i)/(N/n)

其中：

-w_i：第i個樣本成員的權重

-N_i：目標人群中第i個群體的人數(shù)

-n_i：抽樣中第i個群體的人數(shù)

-N：目標人群的總?cè)藬?shù)

-n：樣本規(guī)模

4.自我選擇偏差

自我選擇偏差是指愿意參與調(diào)查的人員與目標人群特征不同，從而導

致估計存在偏差。為了減輕自我選擇偏差，可以采取以下策略：

-匿名調(diào)查：保護受訪者隱私，鼓勵他們回答誠實。

-提供激勵措施：鼓勵受訪者參與調(diào)查。

-使用非響應率分析：與非響應者進行比較，以識別潛在偏差。

5.調(diào)查模式

調(diào)查模式的選擇會影響調(diào)查結果的準確性。常見的公交出行行為調(diào)查

模式包括：

a.面對面訪談：精度高，但成本高。

b.電話調(diào)查：覆蓋面廣，但可能存在抽樣偏差。

c.自填問卷：成本低，但可能存在自我報告偏差。

d.在線調(diào)查：便捷，但可能存在數(shù)字鴻溝。

6.問卷設計

問卷的設計應簡明扼要，避免冗長和模棱兩可的問題。問題類型包括:

-開放式問題：受訪者可以用自己的話回答。

-封閉式問題：受訪者從預設選項中選擇答案。

-評級量表：受訪者在1到5等評級尺度上評估意見或態(tài)度。

7.數(shù)據(jù)收集和管理

數(shù)據(jù)收集和管理至關重要，涉及確保數(shù)據(jù)準確性和可靠性。步驟包括:

-數(shù)據(jù)收集培訓：培訓調(diào)查員正確進行調(diào)查。

-數(shù)據(jù)錄入和驗證：確保數(shù)據(jù)完整性和準確性。

-數(shù)據(jù)管理：使用數(shù)據(jù)管理軟件清理、處理和分析數(shù)據(jù)。

8.分析和匯報

分析和匯報應遵循統(tǒng)計學原理，包括：

-描述性統(tǒng)計：匯總和描述數(shù)據(jù)，例如頻率、均值、標準差。

-推斷統(tǒng)計：基于樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征，例如假設檢驗和置信區(qū)間。

-報告寫作：清晰簡潔地報告調(diào)查結果，并提供有意義的解釋。

第四部分公交出行行為特征分析

關鍵詞關鍵要點

主題名稱：出行目的與行為

特征1.上班/上學通勤是公交出行最主要的目的，占比超過

50%o

2.與小汽車出行相比，公交出行的非通勤目的比例更高，

如購物、就醫(yī)、休閑娛樂等。

3.出行時間集中在早晚高峰，尤其是早上7-9點和下午5-

7點。

主題名稱：出行距離與換乘行為

公交出行行為特征分析

公交出行行為特征分析是揭示公交出行需求的本質(zhì)，為公交出行預測

和規(guī)劃提供基礎。

1.出行目的

*通勤出行：占比最大，是人們?nèi)粘Ｉ舷掳嗟闹饕鲂蟹绞健?/p>

*非通勤出行：包括購物、就醫(yī)、娛樂、社交等目的，出行時間分布

較通勤出行更分散C

2.出行時間

*早高峰：上班時間段，出行量最大，擁擠度高。

*晚高峰：下班時間段，出行量次之，擁擠度略低于早高峰。

*平峰期：早晚高峰以外的時間段，出行量較低，擁擠度低。

3.出行距離

*短距離出行：出行距離在5公里以內(nèi)，占比約為50%,主要以步

行或騎自行車完成。

*中距離出行：出行距離在5-10公里，占比約為30%,主要以公交

出行完成。

*長距離出行：出行距離在10公里以上，占比約為20%,主要以地

鐵或自駕出行完成,

4.出行方式

*公交出行：包括常規(guī)公交、快速公交、軌道交通等，是主要出行方

式，占比約為40%c

*非公交出行：包括步行、騎自行車、自駕等，占比約為60%o

5.出行頻率

*每日出行：占比約為70%,主要為通勤出行者。

*每周出行：占比約為20%,主要為非通勤出行者。

*每月或更長周期出行：占比約為10%,主要為長途旅行或出差。

6.出行路徑

*直線路徑：出行距離較短，出行路徑相對簡單。

*折線路徑：出行電離較長，出行路徑包含多個轉(zhuǎn)乘點。

*循環(huán)路徑：出行目的為環(huán)線上的多個點，出行路徑呈現(xiàn)循環(huán)狀。

7.出行習慣

*固定出行：出行時間、路徑和方式相對固定，變化較小。

*靈活出行：出行時間、路徑和方式根據(jù)需要靈活調(diào)整，變化較大。

數(shù)據(jù)支持

*北京市交通委員會：2021年北京市交通出行特點調(diào)查報告

*上海市交通委員會：2022年上海市交通出行特點調(diào)查報告

*廣州市交通委員會：2023年廣州市交通出行特點調(diào)查報告

結論

公交出行行為特征分析有助于理解公交出行需求的構成和變化規(guī)律,

為提高公交出行效率、優(yōu)化線路規(guī)劃和運營管理提供科學依據(jù)。

第五部分出行模式選擇影響因素識別

關鍵詞關鍵要點

個人特征

1.年齡和性別：年齡較大的人和女性更傾向于選擇公交出

行，因為她們通常體力較弱，步行或騎行不方便。

2.教育程度和收入：教育程度較高和收入較高的人更可能

選擇公交出行，因為他們通常更重視環(huán)境保護和節(jié)省出行

成本。

3.職業(yè)和工作時間：職業(yè)類型和工作時間也會影響出行模

式選擇。例如，零售業(yè)和服務業(yè)從業(yè)者更傾向于選擇公交出

行，因為他們通常工作時間不固定，公交車可以提供更靈活

的出行方式。

出行目的

1.通勤出行：通勤出行是公交出行最主要的出行目的。上

班族為了省時省力、降低通勤成本，通常會選擇公交車上下

班。

2.休閑購物出行：休閑購物出行是指人們外出購物、娛樂

或社交的出行目的。由于公交車可以到達更多的地方，尤其

是在市中心和商業(yè)區(qū)，因此成為休閑購物出行的重要選擇。

3.接送出行：接送出行是指接送孩子上下學或老年人出行

等目的。由于公交車通常提供較多的座位和更大的空間，可

以方便攜帶兒童或物品，因此成為接送出行的首選。

出行模式選擇影響因素識別

出行模式選擇影響因素可分為兩類：個體特征和外部環(huán)境因素。

個體特征

*年齡：年輕人更傾向于步行、騎自行車和公共交通，而老年人更傾

向于開車。

*性別：女性比男性更傾向于步行、騎自行車和公共交通。

*收入：收入越高，開車出行的可能性越大。

*教育程度：教育程度越高，公共交通出行的可能性越大。

*家庭狀況：有孩子的家庭更傾向于開車。

外部環(huán)境因素

*土地利用：高密度混合用途開發(fā)有利于步行、騎自行車和公共交通

出行。

*公共交通服務：服務好、方便的公共交通可以吸引乘客從私人汽車

轉(zhuǎn)向公共交通。

*道路網(wǎng)絡：寬敞、安全、連通的道路網(wǎng)絡有利于開車出行。

*停車政策：嚴格的停車政策可以抑制開車出行。

*燃料價格：燃料價格上漲會鼓勵用其他出行模式替代開車。

*氣候：極端天氣條件會影響出行模式選擇，如暴雨會增加開車出行

需求。

定量分析方法

識別出行模式選擇影響因素的定量分析方法包括：

*回歸分析：建立回歸模型來識別影響出行模式選擇的個體特征和外

部環(huán)境因素。

*多元分類對數(shù)回歸：一種更復雜的回歸模型，它允許同時考慮多個

出行模式。

*因子分析：一種簡化統(tǒng)計數(shù)據(jù)和識別模式的方法，可用于識別影響

出行模式選擇的潛在因素。

*聚類分析：一種將研究對象分組的方法，可用于識別出行模式選擇

不同的細分市場。

定性分析方法

識別出行模式選擇影響因素的定性分析方法包括：

*問卷調(diào)查：收集有關個人出行模式和影響其選擇因素的信息。

*焦點小組：與代表研究人群的個人進行深入討論，探討出行模式選

擇影響因素。

*參與式觀察：觀察人員的出行行為和環(huán)境，以了解影響出行模式選

擇的影響因素。

案例研究

出行模式選擇影響因素識別在多個研究中得到應用。例如：

*一項研究發(fā)現(xiàn)，公共交通服務和土地利用是影響加州圣克魯斯縣上

班出行模式選擇的主要因素。

*另一項研究發(fā)現(xiàn)，收入、汽車擁有和公共交通可達性是影響中國杭

州市出行模式選擇的主要因素。

識別出行模式選擇影響因素對于制定旨在促進更可持續(xù)和有效出行

模式的政策至關重要。通過了解影響出行模式選擇的影響因素，政策

制定者可以制定有針對性的措施來鼓勵步行、騎自行車和公共交通等

替代出行模式，從而減少擁堵和空氣污染，并改善公共健康。

第六部分公共交通換乘效率評價

關鍵詞關鍵要點

換乘時間

1.換乘時間是衡量換乘效率的重要指標，包括步行、候車

和換乘等待時間。

2.優(yōu)化換乘時間涉及對換乘點的布局、候車設施的設置和

換乘指示的清晰度進行合理規(guī)劃。

3.實時交通信息和智能化導航系統(tǒng)可以顯著縮短換莢時

間，提升換乘體驗。

換乘距離

1.換乘距離是指乘客在不同交通工具之間轉(zhuǎn)換時需要步行

的距離。

2.合理優(yōu)化換乘點的選址和內(nèi)部流線設計，可以有效減少

換乘距離，提高換乘便利性。

3.無障礙設施和扶梯電麻等設施的完善，可以減輕換乘距

離帶來的不便。

換乘頻次

1.換乘頻次是指乘客在完成一次出行過程中需要換乘的次

數(shù)。

2.合理規(guī)劃交通網(wǎng)絡，減少換乘頻次，可以提升出行的便

捷性和效率。

3.通過完善配套設施和換乘信息服務，可以降低換乘頻次

帶來的不便。

換乘銜接

1.換乘銜接是指不同交通工具之間的銜接程度，包括時間

銜接和空間銜接。

2.優(yōu)化換乘銜接需要協(xié)調(diào)不同交通運營商的運營計劃，實

現(xiàn)無縫化換乘。

3.智能調(diào)度系統(tǒng)和實時信息共享可以提高換乘銜接效率，

減少乘客的等待時間。

換乘信息

1.準確、實時的換乘信息是確保換乘效率的關鍵。

2.多渠道發(fā)布換乘信息，包括車站顯示屏、移動應用和在

線平臺，可以提升乘客出行體驗。

3.利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術，可以提供個性化換乘建議，

優(yōu)化乘客換乘方案。

換乘評價指標

1.換乘效率評價指標需要全面覆蓋換乘時間的合理性、換

乘距離的適宜性、換乘頻次的便捷性、換乘銜接的順暢性以

及換乘信息的充足性。

2.結合乘客反饋和交通左營數(shù)據(jù)，建立科學的換乘效率評

價體系。

3.定期開展換乘效率評價，持續(xù)優(yōu)化換乘服務，提升公共

交通出行體驗。

公共交通換乘效率評價

換乘效率是衡量公共交通系統(tǒng)質(zhì)量的重要指標，反映了乘客在不同交

通方式之間換乘的便捷性和順暢性。評價換乘效率有助于提升公共交

通服務的整體水平，提高乘客的出行滿意度。

換乘效率評價指標

換乘效率的評價指標主要包括：

*換乘時間：乘客從一種交通方式換乘到另一種交通方式所花費的時

間，包括步行、候車和換乘本身的時間。

*換乘距離：乘客在換乘過程中行走的距離，包括從一種交通方式的

站臺走到另一種交通方式的站臺的距離。

*換乘頻率：不同交通方式的換乘班次，反映了換乘的可達性。

*換乘方便性：換乘過程中遇到的便利程度，包括換乘通道的舒適性、

指示標識的清晰性等。

*乘客滿意度：乘客對換乘效率的評價，可以通過問卷調(diào)查等方式獲

取。

評價方法

換乘效率的評價方法主要有：

*定性評價：基于專家意見、乘客反饋等定性數(shù)據(jù)進行評價，重點關

注換乘的便捷性和乘客滿意度。

*定量評價：基于換乘時間、換乘距離、換乘頻率等定量數(shù)據(jù)進行評

價，客觀反映換乘效率。

評價步驟

換乘效率評價的一般步驟如下：

1.確定評價指標：根據(jù)評價目的和實際情況確定具體的評價指標。

2.收集數(shù)據(jù)：通過現(xiàn)場調(diào)查、實地測量、問卷調(diào)查等方式收集換乘

時間、換乘距離、換乘頻率等數(shù)據(jù)。

3.計算指標值：根據(jù)數(shù)據(jù)計算出各個評價指標的值。

4.綜合分析：對各個指標值進行綜合分析，評價換乘效率的整體水

平。

5.提出建議：根據(jù)評價結果提出改善換乘效率的建議，包括優(yōu)化換

乘通道、增加換乘班次、提升換乘標識等措施。

評價實例

北京地鐵換乘效率評價

北京地鐵作為世界上最大的地鐵系統(tǒng)之一，換乘效率至關重要。北京

市交通委曾對北京地鐵的換乘效率進行評價，得出了以下結論：

*平均換乘時間為3-5分鐘，基本滿足乘客需求。

*換乘距離一般在100米以內(nèi)，比較方便。

*換乘頻率較高，特別是在高峰時段。

*換乘通道普遍寬敞明亮，指示標識清晰。

*乘客總體滿意度較高，超過80%的乘客認為換乘便捷順暢。

評價意義

換乘效率評價具有以下意義：

*提升公共交通服務水平：通過評價換乘效率，可以發(fā)現(xiàn)影響換乘便

捷性的問題，并提出改善措施，從而提升公共交通的服務水平。

*優(yōu)化換乘網(wǎng)絡：評價結果可以為優(yōu)化換乘網(wǎng)絡提供依據(jù)，例如調(diào)整

換乘站位、增加換乘班次等，提高換乘的可達性和便利性。

*提高乘客滿意度：便捷順暢的換乘體驗可以提高乘客的出行滿意度,

鼓勵更多乘客選擇公共交通出行。

*促進城市可持續(xù)發(fā)展：高效的公共交通換乘系統(tǒng)可以減少私家車的

出行需求，緩解交通擁堵，減少污染，促進城市可持續(xù)發(fā)展。

第七部分基于智能手機的出行數(shù)據(jù)收集

關鍵詞關鍵要點

乘客位置和軌跡數(shù)據(jù)采集

1.利用手機GPS和Wi-Fi定位功能持續(xù)跟蹤乘客位置，

繪制出行軌跡。

2.采集位置數(shù)據(jù)的時間間隔可靈活定制，平衡數(shù)據(jù)精度和

隱私保護C

3.通過軌跡分析，獲得乘客的出行模式、停留點和出行頻

率等寶貴信息。

模式識別和交通方式推斷

1.采用機器學習算法，艱據(jù)手機加速度計、陀螺儀和磁力

計傳感器的數(shù)據(jù)，推斷乘客的出行方式（如步行、騎行、乘

車）。

2.結合GPS位置數(shù)據(jù)和時間特征，進一步提高交通方式

推斷的準確度。

3.識別不同交通方式的出行模式，為公交出行需求預測和

優(yōu)化提供關鍵數(shù)據(jù)。

活動識別和出行目的識別

1.利用手機內(nèi)置傳感器和APP數(shù)據(jù)，識別乘客的日?；?/p>

動（如購物、就餐、工作）。

2.通過位置數(shù)據(jù)和時間埼征分析，推斷乘客出行目的（如

通勤、休閑、辦事）。

3.了解出行目的的分布，有助于公交線網(wǎng)優(yōu)化和定制化服

務。

出行偏好和滿意度調(diào)查

1.通過手機APP定期向乘客發(fā)送調(diào)查問卷，收集出行偏

好和滿意度信息。

2.了解乘客對不同公交設路、班次和票價的偏好，為決策

提供依據(jù)。

3.持續(xù)監(jiān)測乘客滿意度，及時調(diào)整服務策略和優(yōu)化公交體

驗。

出行日志和出行模式分析

1.鼓勵乘客主動記錄出行日志，詳細記錄出行時間、地點、

交通方式等信息。

2.利用出行日志數(shù)據(jù)，分析乘客出行模式、出行頻率和出

行目的。

3.識別出行規(guī)律，預測需求變化，優(yōu)化公交服務配置。

智能手機APP和數(shù)據(jù)安全

1.開發(fā)用戶友好的智能手機APP,提供便捷的數(shù)據(jù)收集和

反饋渠道。

2.嚴格遵守數(shù)據(jù)安全法規(guī)，確保乘客隱私和數(shù)據(jù)機密性。

3.探索匿名化技術，在保護乘客隱私的前提下，釋放出行

數(shù)據(jù)的價值。

基于智能手機的出行數(shù)據(jù)收集

智能手機的普及為出行數(shù)據(jù)收集提供了豐富的新途徑。通過安裝出行

應用程序或利用手機內(nèi)置的傳感器，可以收集準確、豐富的出行數(shù)據(jù)。

出行應用程序

出行應用程序廣泛用于跟蹤用戶的出行行為，提供出行方式、出行路

徑、出行時間等信息。這些應用程序通常使用GPS（全球定位系統(tǒng)）

來獲取位置數(shù)據(jù)，并利用加速度計、陀螺儀等傳感器來識別出行方式。

手機內(nèi)置傳感器

智能手機內(nèi)置的傳感器，如GPS、加速度計、陀螺儀和磁力計，可用

于推斷用戶出行行為。例如，GPS數(shù)據(jù)可提供位置和速度信息，加速

度計和陀螺儀數(shù)據(jù)可用來識別步行、騎行或開車等出行方式。

出行數(shù)據(jù)收集優(yōu)勢

基于智能手機的出行數(shù)據(jù)收集具有以下優(yōu)勢：

*準確性高：手機內(nèi)置傳感器和應用程序的位置數(shù)據(jù)精度通常較高,

可準確捕捉用戶的出行行為。

*數(shù)據(jù)豐富：不僅可以收集出行時間、路徑、方式等基本信息，還可

以收集速度、加速度、海拔等輔助數(shù)據(jù)。

*實時性：智能手機可以連續(xù)收集數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時出行監(jiān)測。

*低成本：智能手機已廣泛普及，無需額外投資即可收集出行數(shù)據(jù)。

出行數(shù)據(jù)收集技術

基于智能手機的出行數(shù)據(jù)收集涉及多種技術：

*位置獲取：GPS,Wi-Fi三角定位、蜂窩定位等技術用于獲取用戶

位置。

*出行方式識別：利用加速度計、陀螺儀等傳感器的數(shù)據(jù)，通過機器

學習算法識別步行、騎行、開車等出行方式。

*數(shù)據(jù)存儲：數(shù)據(jù)通常存儲在手機本地或云端，便于后續(xù)分析和處理。

*隱私保護：為保護用戶隱私，數(shù)據(jù)收集過程中會采取加密、匿名化

等措施。

出行數(shù)據(jù)應用

收集的出行數(shù)據(jù)可用于廣泛的應用，包括：

*出行需求預測：分析出行模式和趨勢，預測未來出行需求。

*出行行為分析：研究用戶出行習慣和偏好，了解出行方式選擇因素。

*交通規(guī)劃：制定交通政策和基礎設施規(guī)劃，改善交通效率和安全性。

*出行引導：提供個性化出行建議，引導用戶選擇最優(yōu)出行方式。

*交通擁堵管理：監(jiān)測實時交通狀況，采取措施緩解擁堵。

挑戰(zhàn)和未來展望

基于智能手機的出行數(shù)據(jù)收集也面臨一些挑戰(zhàn)，如：

*電池消耗：持續(xù)使用GPS和其他傳感器會消耗大量電池電量。

*隱私擔憂：出行數(shù)據(jù)包含個人信息，需要妥善保護。

*數(shù)據(jù)質(zhì)量：傳感器數(shù)據(jù)受環(huán)境因素影響，可能出現(xiàn)誤差。

隨著技術發(fā)展，基于智能手機的出行數(shù)據(jù)收集將變得更加準確、高效

和廣泛應用。未來，機器學習和人工智能技術將進一步提升數(shù)據(jù)分析

能力，為出行研究和交通規(guī)劃提供更深入的見解。

第八部分公交出行行為預測模型構建

關鍵詞關鍵要點

主題名稱：旅客出行行為數(shù)

據(jù)收集1.乘客調(diào)查法：通過問卷調(diào)查、訪談、觀察等方式收集乘

客對公交出行行為的偏好、出行習慣、出行時間等信息。

2.自動售檢票系統(tǒng)數(shù)據(jù)：利用公交車自動售檢票系統(tǒng)記錄

的刷卡數(shù)據(jù)，獲取乘客上下車時間、上下車站點等出行軌

跡信息。

3.手