基于AVL與AFC數(shù)據(jù)的常規(guī)公交服務可靠性深度剖析與提升策略研究一、緒論1.1研究背景與意義在城市的快速發(fā)展進程中，城市交通系統(tǒng)作為城市運行的關鍵支撐，其重要性愈發(fā)凸顯。城市公交，作為城市交通系統(tǒng)的核心組成部分，以其運量大、效率高、人均占有道路面積少等顯著優(yōu)勢，在滿足城市居民日常出行需求方面發(fā)揮著不可替代的作用。大力發(fā)展城市公交，能夠有效減少私家車的使用頻率，進而緩解城市交通擁堵狀況，降低能源消耗和環(huán)境污染，對推動城市的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。然而，當前城市公交服務在實際運營過程中仍然存在諸多亟待解決的問題。隨著城市規(guī)模的持續(xù)擴張和人口數(shù)量的不斷增長，城市交通需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢，公交服務面臨著前所未有的巨大壓力。在高峰時段，部分公交線路的客流量遠超其承載能力，導致車廂內(nèi)擁擠不堪，乘客的乘車體驗急劇下降。同時，公交車輛的運行準點率較低，受到道路交通擁堵、信號配時不合理、車輛故障等多種因素的綜合影響，公交車輛常常無法按照預定的時刻表運行，出現(xiàn)晚點甚至長時間延誤的情況，這給乘客的出行計劃帶來了極大的不確定性，嚴重影響了公交服務的可靠性和吸引力。此外，公交線網(wǎng)布局不夠合理，部分區(qū)域公交線路重復設置，造成資源浪費，而一些新興城區(qū)、偏遠地區(qū)或城鄉(xiāng)結(jié)合部卻存在公交服務覆蓋不足的問題，居民出行極為不便。公交車輛的舒適度也有待提高，車內(nèi)設施陳舊、老化，空調(diào)制冷制熱效果不佳，座椅舒適度差等問題普遍存在。公交服務可靠性作為衡量公交服務質(zhì)量的關鍵指標，直接關系到乘客的出行體驗和對公交系統(tǒng)的信任度。可靠的公交服務能夠確保乘客在預期的時間內(nèi)到達目的地，提高出行效率，增強出行的可計劃性和穩(wěn)定性。當公交服務不可靠時，乘客可能會面臨長時間的等待、換乘不便、遲到等問題，這不僅會增加乘客的出行成本和時間成本，還可能導致乘客對公交系統(tǒng)失去信心，轉(zhuǎn)而選擇其他出行方式，如私家車、出租車或共享單車等。大量私家車的上路行駛將進一步加劇城市交通擁堵，增加能源消耗和尾氣排放，對城市的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生負面影響。因此，深入研究公交服務可靠性具有至關重要的現(xiàn)實意義。通過對公交服務可靠性的研究，可以全面深入地了解公交系統(tǒng)在運營過程中存在的問題和不足，揭示影響公交服務可靠性的關鍵因素，為制定針對性的改進措施和優(yōu)化策略提供堅實的理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。通過優(yōu)化公交調(diào)度方案、合理規(guī)劃公交線網(wǎng)、加強公交車輛維護管理、應用先進的智能交通技術(shù)等手段，可以有效提高公交服務的可靠性，提升公交服務質(zhì)量，增強公交系統(tǒng)的吸引力和競爭力，引導更多居民選擇公交出行，從而緩解城市交通擁堵，減少能源消耗和環(huán)境污染，推動城市交通的可持續(xù)發(fā)展。此外，提高公交服務可靠性還有助于提升城市的整體形象和居民的生活質(zhì)量，增強城市的綜合競爭力，為城市的經(jīng)濟社會發(fā)展創(chuàng)造良好的交通環(huán)境。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀公交服務可靠性的研究在國內(nèi)外都受到了廣泛關注，涵蓋了理論基礎、評價方法、影響因素、控制策略以及智能公交數(shù)據(jù)應用等多個方面。在理論基礎方面，國外學者起步較早，對公交服務可靠性的概念進行了深入探討。如美國交通運輸研究委員會（TRB）在《公共交通通行能力和服務質(zhì)量手冊》中，將公交服務可靠性定義為公交系統(tǒng)在運行過程中能夠按照預定計劃提供服務的能力，包括準時性、發(fā)車間隔穩(wěn)定性等多個維度。國內(nèi)學者在借鑒國外理論的基礎上，結(jié)合我國城市公交的實際運營情況，對公交服務可靠性的內(nèi)涵進行了進一步拓展。例如，有學者提出公交服務可靠性不僅要考慮車輛的運行準時性，還應包括線路的可達性、換乘的便捷性以及服務的穩(wěn)定性等因素，強調(diào)了公交服務在滿足乘客出行需求方面的全面性和穩(wěn)定性。在評價方法研究上，國外已形成了較為成熟的體系。一些學者運用數(shù)理統(tǒng)計方法，通過分析公交運行數(shù)據(jù)中的準點率、發(fā)車頻率穩(wěn)定性等指標來評價公交服務可靠性。例如，通過計算車輛實際到達時間與計劃到達時間的偏差，得出準點率，以此衡量公交服務的準時性。同時，利用方差分析等方法評估發(fā)車頻率的穩(wěn)定性，判斷公交服務在時間維度上的可靠性。國內(nèi)學者則在借鑒國外方法的基礎上，結(jié)合國內(nèi)公交運營特點，提出了多種綜合評價方法。有的研究采用層次分析法（AHP）確定各評價指標的權(quán)重，再結(jié)合模糊綜合評價法對公交服務可靠性進行綜合評價，從而更全面、客觀地反映公交服務的可靠性水平。還有學者運用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法，從投入產(chǎn)出的角度對公交服務可靠性進行評價，分析公交運營過程中的資源利用效率與服務可靠性之間的關系。關于影響因素，國內(nèi)外研究都表明，交通擁堵是影響公交服務可靠性的重要因素之一。在國外，大城市如紐約、倫敦等，交通擁堵狀況嚴重，公交車輛常常受到交通堵塞的影響，導致運行時間延長、準點率下降。國內(nèi)城市同樣面臨這一問題，隨著城市化進程的加快，機動車保有量迅速增長，道路擁堵日益加劇，公交車輛在運行過程中頻繁遭遇堵車，無法按照預定時間到達站點。公交車輛故障也是影響服務可靠性的關鍵因素。車輛的機械故障、電子設備故障等都可能導致車輛中途拋錨或運行異常，影響線路的正常運營。此外，公交調(diào)度不合理也會對服務可靠性產(chǎn)生負面影響。不合理的發(fā)車時間安排、車輛調(diào)配不當?shù)?，都可能導致公交車輛出現(xiàn)串車、大間隔等現(xiàn)象，降低乘客的出行體驗。在控制策略研究方面，國外學者提出了公交優(yōu)先通行策略，通過設置公交專用道、給予公交車輛信號優(yōu)先等方式，減少公交車輛在道路上的延誤，提高運行速度和準點率。例如，在一些城市的主干道上設置了公交專用道，確保公交車輛在高峰時段能夠快速通行；在交通信號燈處，采用智能控制技術(shù)，當公交車輛接近時，自動延長綠燈時間，使公交車輛能夠順利通過路口。國內(nèi)學者則從優(yōu)化公交調(diào)度的角度出發(fā)，提出了多種控制策略。如基于實時客流數(shù)據(jù)的動態(tài)調(diào)度方法，根據(jù)不同時段、不同路段的客流量變化，靈活調(diào)整公交車輛的發(fā)車時間和運行線路，提高公交資源的利用效率和服務可靠性。還有學者研究了公交協(xié)同調(diào)度策略，通過加強不同線路之間的協(xié)同配合，優(yōu)化換乘方案，減少乘客的換乘時間，提高公交系統(tǒng)的整體服務水平。隨著智能公交數(shù)據(jù)的發(fā)展，國內(nèi)外都開始關注其在公交服務可靠性研究中的應用。國外一些城市利用智能公交系統(tǒng)采集的車輛位置、運行速度、客流量等數(shù)據(jù)，進行實時分析和預測，為公交調(diào)度決策提供支持。例如，通過對歷史數(shù)據(jù)的挖掘和分析，預測不同時段、不同線路的客流量，提前做好車輛調(diào)配和調(diào)度安排，提高公交服務的可靠性。國內(nèi)學者則利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，對公交AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)進行深度挖掘。通過分析AVL數(shù)據(jù)，可以實時掌握公交車輛的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并進行處理；通過分析AFC數(shù)據(jù)，可以獲取乘客的出行規(guī)律和需求，為公交線網(wǎng)優(yōu)化、調(diào)度方案制定提供數(shù)據(jù)依據(jù)。有研究利用機器學習算法，對公交運行數(shù)據(jù)進行建模和預測，實現(xiàn)對公交服務可靠性的實時評估和預警，提前采取措施應對可能出現(xiàn)的問題，保障公交服務的穩(wěn)定運行。盡管國內(nèi)外在公交服務可靠性研究方面取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有的評價方法大多側(cè)重于單一指標或少數(shù)幾個指標的分析，缺乏對公交服務可靠性的全面、系統(tǒng)評價。公交服務是一個復雜的系統(tǒng)，涉及多個環(huán)節(jié)和因素，單一指標難以全面反映其可靠性水平。另一方面，在控制策略的實施過程中，往往受到多種因素的制約，如城市道路基礎設施條件、交通管理體制等，導致一些策略難以有效落地。此外，對于智能公交數(shù)據(jù)的應用還處于初級階段，數(shù)據(jù)的挖掘和分析深度不夠，未能充分發(fā)揮其在提高公交服務可靠性方面的潛力。在未來的研究中，需要進一步完善評價體系，綜合考慮更多因素；加強控制策略的可行性研究，提高其實施效果；深入挖掘智能公交數(shù)據(jù)的價值，為公交服務可靠性的提升提供更有力的支持。1.3研究目標、方法和技術(shù)路線本研究旨在深入剖析公交服務可靠性，運用公交AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面且科學的評價體系，精準分析影響因素，并提出切實可行的控制策略，以提升公交服務的可靠性。在研究方法上，本研究采用了多種方法。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是其中之一，通過對海量的公交AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)進行深度挖掘，能夠提取出隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價值信息，如公交車輛的運行軌跡、?？繒r間、乘客上下車規(guī)律等，為后續(xù)的分析和研究提供堅實的數(shù)據(jù)基礎。統(tǒng)計分析方法也被廣泛應用，對挖掘出的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，計算各種指標，如準點率、發(fā)車頻率穩(wěn)定性、乘客平均候車時間等，通過這些指標來量化公交服務的可靠性，從而更直觀地了解公交服務的實際運行情況。模型構(gòu)建方法同樣不可或缺，建立合適的數(shù)學模型，如可靠性評價模型、影響因素分析模型等，能夠?qū)环湛煽啃赃M行系統(tǒng)的分析和預測，深入探究各因素之間的相互關系，為提出有效的控制策略提供理論支持。本研究的技術(shù)路線如下：首先進行數(shù)據(jù)采集與預處理，收集公交AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗、去噪、填補缺失值等預處理操作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。接著，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對預處理后的數(shù)據(jù)進行特征提取和模式識別，獲取公交運行狀態(tài)和乘客出行行為的關鍵信息。在此基礎上，通過統(tǒng)計分析方法計算各項可靠性評價指標，并構(gòu)建可靠性評價模型，對公交服務可靠性進行全面評估。隨后，深入分析影響公交服務可靠性的因素，運用相關性分析、回歸分析等方法找出關鍵影響因素。最后，根據(jù)分析結(jié)果提出針對性的控制策略，并通過仿真模擬或?qū)嶋H案例驗證策略的有效性，為公交運營管理提供科學依據(jù)和決策支持。1.4研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排本研究聚焦于基于公交AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)的常規(guī)公交服務可靠性，從多維度展開深入剖析，具體內(nèi)容如下：公交AVL數(shù)據(jù)與AFC數(shù)據(jù)處理：詳細闡述公交AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)的來源、采集方式及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。運用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，去除錯誤數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。采用數(shù)據(jù)融合方法，將AVL數(shù)據(jù)中的車輛運行信息與AFC數(shù)據(jù)中的乘客出行信息相結(jié)合，為后續(xù)分析提供全面的數(shù)據(jù)支持。通過數(shù)據(jù)預處理，如數(shù)據(jù)標準化、歸一化等操作，使數(shù)據(jù)更適合模型分析和算法應用。公交服務可靠性評價指標體系構(gòu)建：在梳理國內(nèi)外相關研究的基礎上，結(jié)合公交運營實際情況，確定從準點率、發(fā)車頻率穩(wěn)定性、行程時間可靠性、乘客平均候車時間等多個維度構(gòu)建評價指標體系。運用層次分析法（AHP）、熵權(quán)法等方法確定各評價指標的權(quán)重，體現(xiàn)不同指標對公交服務可靠性的影響程度差異。通過實際案例分析，驗證評價指標體系的科學性和有效性，確保其能夠準確反映公交服務的可靠性水平。公交服務可靠性評價模型建立：對比分析多種評價模型，如模糊綜合評價模型、灰色關聯(lián)分析模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型等，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和研究需求選擇合適的模型進行構(gòu)建。以實際公交運營數(shù)據(jù)為基礎，對評價模型進行訓練和驗證，不斷優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型的準確性和可靠性。運用建立的評價模型對不同公交線路、不同時間段的公交服務可靠性進行評價，分析其可靠性水平的變化趨勢和空間分布特征。公交服務可靠性影響因素分析：從交通擁堵、公交車輛故障、公交調(diào)度不合理、天氣狀況、道路施工等方面，全面分析影響公交服務可靠性的因素。運用相關性分析、回歸分析、主成分分析等方法，確定各影響因素與公交服務可靠性之間的定量關系，找出關鍵影響因素。通過敏感性分析，評估關鍵影響因素對公交服務可靠性的影響程度，為制定針對性的控制策略提供依據(jù)。公交服務可靠性控制策略研究：針對影響公交服務可靠性的關鍵因素，提出優(yōu)化公交調(diào)度方案、加強公交車輛維護管理、實施公交優(yōu)先通行策略、利用智能交通技術(shù)進行實時監(jiān)控和調(diào)度等控制策略。運用仿真軟件對提出的控制策略進行模擬分析，評估其對公交服務可靠性的提升效果，優(yōu)化策略方案。結(jié)合實際案例，分析控制策略在實際應用中的可行性和有效性，總結(jié)經(jīng)驗教訓，為公交運營管理部門提供決策參考。論文各章節(jié)的結(jié)構(gòu)安排如下：第一章：緒論：介紹研究背景與意義，闡述公交服務可靠性對城市交通和居民出行的重要性，分析當前公交服務存在的問題。梳理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，總結(jié)已有研究的成果與不足。明確研究目標、方法和技術(shù)路線，為后續(xù)研究奠定基礎。第二章：公交AVL數(shù)據(jù)與AFC數(shù)據(jù)處理：詳細說明數(shù)據(jù)來源、采集方式和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，介紹數(shù)據(jù)清洗、融合和預處理的方法及過程，展示處理后的數(shù)據(jù)特征和應用價值。第三章：公交服務可靠性評價指標體系構(gòu)建：闡述評價指標的選取原則和依據(jù)，確定具體的評價指標，運用科學方法確定指標權(quán)重，通過案例驗證指標體系的合理性。第四章：公交服務可靠性評價模型建立：對比不同評價模型，選擇并構(gòu)建適合的模型，利用實際數(shù)據(jù)進行訓練和驗證，分析模型的評價結(jié)果和應用效果。第五章：公交服務可靠性影響因素分析：全面分析影響因素，運用多種分析方法確定關鍵因素及其定量關系，進行敏感性分析，明確因素的影響程度。第六章：公交服務可靠性控制策略研究：提出針對性的控制策略，通過仿真和實際案例評估策略的效果和可行性，為公交運營管理提供建議。第七章：結(jié)論與展望：總結(jié)研究成果，歸納主要結(jié)論和創(chuàng)新點，分析研究的不足之處，對未來研究方向進行展望，提出進一步研究的建議。二、公交AVL與AFC數(shù)據(jù)處理及分析2.1AVL與AFC系統(tǒng)及數(shù)據(jù)采集自動車輛定位（AVL，AutomaticVehicleLocation）系統(tǒng)，作為智能公交系統(tǒng)的關鍵構(gòu)成部分，主要由車載設備、通信網(wǎng)絡以及監(jiān)控中心這三大核心部分組成。車載設備通常包含全球定位系統(tǒng)（GPS）接收機、地理信息系統(tǒng)（GIS）模塊、通信模塊等。其中，GPS接收機負責實時接收衛(wèi)星信號，精確獲取公交車輛的地理位置信息，包括經(jīng)度、緯度和海拔高度等；GIS模塊則用于對地理空間數(shù)據(jù)進行管理和分析，將車輛的位置信息與電子地圖相結(jié)合，實現(xiàn)車輛位置的可視化展示；通信模塊承擔著將車載設備采集到的數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)控中心的重要任務，常見的通信方式有3G、4G、5G以及Wi-Fi等無線網(wǎng)絡通信技術(shù)。AVL系統(tǒng)的工作原理基于衛(wèi)星定位和通信技術(shù)。車載GPS接收機通過接收多顆衛(wèi)星發(fā)射的信號，利用三角測量原理計算出車輛的精確位置。這些位置數(shù)據(jù)會按照一定的時間間隔進行采集，一般為10秒至1分鐘不等，具體間隔時間可根據(jù)實際需求和系統(tǒng)設置進行調(diào)整。采集到的數(shù)據(jù)會被實時傳輸至監(jiān)控中心，監(jiān)控中心通過專門的軟件對這些數(shù)據(jù)進行處理和分析，從而實現(xiàn)對公交車輛的實時監(jiān)控和調(diào)度管理。監(jiān)控中心可以實時顯示公交車輛的運行軌跡、當前位置、行駛速度等信息，調(diào)度人員能夠根據(jù)這些信息及時調(diào)整車輛的發(fā)車時間、運行線路等，以提高公交運營效率和服務質(zhì)量。自動售檢票（AFC，AutomaticFareCollection）系統(tǒng)，是實現(xiàn)公交票務自動化管理的重要系統(tǒng)，主要由自動售票機（TVM）、自動檢票機（AGM）、票務處理機（BOM）、中央計算機系統(tǒng)以及智能卡等部分構(gòu)成。自動售票機用于乘客自助購買車票，乘客可以根據(jù)自己的出行需求選擇相應的票種和票數(shù)，并通過現(xiàn)金、銀行卡、移動支付等多種支付方式完成購票；自動檢票機則安裝在公交站臺或地鐵站的出入口，用于對乘客的車票進行檢驗，判斷車票的有效性，控制乘客的進出站；票務處理機主要用于對車票進行充值、退票、掛失等業(yè)務處理；中央計算機系統(tǒng)是AFC系統(tǒng)的核心，負責對整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行管理和分析，包括票務數(shù)據(jù)、客流數(shù)據(jù)等，同時還與其他相關系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互和共享；智能卡則是乘客使用的車票載體，常見的有公交卡、地鐵卡等，智能卡內(nèi)存儲了乘客的個人信息、余額、乘車記錄等數(shù)據(jù)。AFC系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集主要通過自動檢票機和自動售票機完成。當乘客刷卡進站或出站時，自動檢票機會記錄下刷卡時間、站點、卡號等信息，并將這些數(shù)據(jù)傳輸至中央計算機系統(tǒng)進行存儲和處理。在乘客購票過程中，自動售票機也會記錄下購票時間、票種、金額、卡號等信息，并上傳至中央計算機系統(tǒng)。這些數(shù)據(jù)的采集頻率極高，幾乎可以實時記錄每一筆交易和每一次乘客的進出站行為。本研究的數(shù)據(jù)采集范圍涵蓋了[城市名稱]內(nèi)的多條主要公交線路，這些線路覆蓋了城市的核心區(qū)域、商業(yè)中心、住宅區(qū)、學校、醫(yī)院等人口密集和出行需求較大的區(qū)域，能夠全面反映城市公交的運營情況和乘客的出行特征。數(shù)據(jù)采集時間跨度為[具體時間區(qū)間]，包括工作日和周末，涵蓋了早高峰（7:00-9:00）、晚高峰（17:00-19:00）、平峰期（除早晚高峰外的其他時間段）等不同的時間段，以獲取不同時段公交運營和乘客出行的差異信息。在AVL數(shù)據(jù)采集方面，通過與公交運營公司合作，直接從其監(jiān)控中心獲取原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集頻率設定為每30秒采集一次公交車輛的位置信息，這樣的頻率能夠較為準確地捕捉公交車輛的運行軌跡和速度變化，為后續(xù)的運行狀態(tài)分析提供充足的數(shù)據(jù)支持。同時，還記錄了車輛的發(fā)車時間、到站時間、?？繒r間等關鍵信息，以便分析車輛的準點情況和行程時間。對于AFC數(shù)據(jù)，同樣從公交運營公司的中央計算機系統(tǒng)中獲取。在數(shù)據(jù)采集過程中，詳細記錄了乘客的刷卡時間、刷卡站點、卡號等信息，這些信息能夠反映乘客的出行起始點、出行時間以及乘客的個體標識，為分析乘客的出行行為和客流分布提供了基礎數(shù)據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性，在數(shù)據(jù)采集過程中，還對數(shù)據(jù)進行了初步的校驗和審核，及時發(fā)現(xiàn)并處理數(shù)據(jù)中可能存在的錯誤和異常情況。2.2數(shù)據(jù)處理方法2.2.1數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析AVL數(shù)據(jù)包含豐富的公交車輛運行狀態(tài)信息，其中車輛標識是每輛公交車輛的唯一身份識別代碼，如同車輛的“身份證”，通過它可以準確地將不同車輛的運行數(shù)據(jù)進行區(qū)分和關聯(lián)，確保數(shù)據(jù)的準確性和可追溯性。時間戳記錄了數(shù)據(jù)采集的具體時刻，精確到秒甚至毫秒級別的時間記錄，為分析公交車輛在不同時刻的運行狀態(tài)提供了時間維度的依據(jù)，能夠清晰地展現(xiàn)車輛運行的時間序列變化。位置信息則由經(jīng)緯度坐標構(gòu)成，借助高精度的GPS定位技術(shù)獲取，它能夠精確地描繪出公交車輛在地圖上的實時位置，從而可以分析車輛的行駛軌跡、是否偏離既定路線等情況。除了這些核心信息，AVL數(shù)據(jù)還可能包含車輛的行駛速度、方向、加速度等信息，這些信息對于深入分析公交車輛的運行狀態(tài)和性能具有重要價值。通過分析車輛的行駛速度，可以判斷車輛是否處于擁堵路段、是否按照規(guī)定的速度行駛；通過分析車輛的方向和加速度，可以了解車輛的行駛穩(wěn)定性和駕駛行為，為優(yōu)化公交調(diào)度和提高運營安全性提供數(shù)據(jù)支持。AFC數(shù)據(jù)主要記錄了乘客的出行行為信息，乘客ID是識別乘客身份的關鍵標識，它可以是公交卡的卡號、手機支付的用戶賬號等，通過乘客ID可以將乘客的多次出行記錄進行關聯(lián)，分析乘客的出行習慣和規(guī)律。乘車時間記錄了乘客刷卡進站或出站的具體時間，這對于分析乘客的出行高峰時段、不同時間段的客流分布具有重要意義。站點信息明確了乘客上下車的具體站點位置，結(jié)合公交線路信息，可以確定乘客的出行路徑和換乘情況。此外，AFC數(shù)據(jù)還可能包含票價信息、票種類型等，這些信息對于分析公交運營的經(jīng)濟效益、不同票種的使用情況以及乘客的支付習慣等方面提供了數(shù)據(jù)基礎。通過分析票價信息，可以了解不同線路、不同出行距離的票價設置是否合理，是否需要進行調(diào)整優(yōu)化；通過分析票種類型，可以了解不同乘客群體對不同票種的偏好，為公交運營公司制定合理的票務策略提供參考。2.2.2數(shù)據(jù)關聯(lián)方法基于時間、站點和線路等要素對AVL與AFC數(shù)據(jù)進行關聯(lián)，能夠?qū)崿F(xiàn)公交車輛運行信息與乘客出行信息的深度融合，為公交服務可靠性研究提供更全面、更深入的數(shù)據(jù)支持。在時間關聯(lián)方面，由于AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)都包含精確的時間戳信息，因此可以通過設定合理的時間閾值來進行關聯(lián)。當公交車輛在某一站點的?？繒r間與乘客在該站點的刷卡時間之差在預設的時間閾值范圍內(nèi)時，就可以認為該乘客是乘坐這輛公交車輛到達或離開該站點的。假設設定時間閾值為5分鐘，若AVL數(shù)據(jù)顯示某公交車輛在上午8:10-8:15?？吭贏站點，而AFC數(shù)據(jù)顯示某乘客在上午8:12在A站點刷卡上車，那么就可以將該乘客的刷卡記錄與這輛公交車輛的運行記錄進行關聯(lián)。通過這種時間關聯(lián)方法，可以準確地確定乘客乘坐的具體公交車輛，進而分析該車輛的運行狀態(tài)對乘客出行的影響，如車輛是否準點到達站點，是否導致乘客等待時間過長等。站點關聯(lián)則主要依據(jù)公交車輛的停靠站點和乘客的上下車站點來進行。當AVL數(shù)據(jù)中的公交車輛?？空军c與AFC數(shù)據(jù)中的乘客上下車站點一致時，就具備了關聯(lián)的基礎。再結(jié)合時間因素進行進一步的篩選和確認，以確保關聯(lián)的準確性。例如，某公交線路上的一輛公交車輛在B站點?？浚鳤FC數(shù)據(jù)中多名乘客在該時間段內(nèi)在B站點刷卡上下車，通過時間匹配和站點匹配，可以將這些乘客的出行信息與該公交車輛的運行信息進行關聯(lián)。這種站點關聯(lián)方法能夠幫助分析不同站點的客流情況，以及公交車輛在各站點的?？繒r間是否合理，是否滿足乘客的上下車需求。線路關聯(lián)是將AVL數(shù)據(jù)中的公交線路與AFC數(shù)據(jù)中乘客的出行線路進行匹配。通過分析乘客的上下車站點以及公交線路信息，可以確定乘客所乘坐的公交線路，然后將該線路上的公交車輛運行數(shù)據(jù)與乘客的出行數(shù)據(jù)進行關聯(lián)。例如，某乘客從C站點上車，在D站點下車，通過查詢公交線路信息可知，這兩個站點之間只有一條公交線路，那么就可以將該線路上的公交車輛AVL數(shù)據(jù)與該乘客的AFC數(shù)據(jù)進行關聯(lián)。線路關聯(lián)方法有助于從整體線路的角度分析公交服務的可靠性，如線路的準點率、行程時間可靠性等，以及不同線路之間的客流轉(zhuǎn)移情況和換乘效率。以[城市名稱]的某公交線路為例，通過上述數(shù)據(jù)關聯(lián)方法，成功地將AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)進行了關聯(lián)。在早高峰時段，對關聯(lián)后的數(shù)據(jù)進行分析發(fā)現(xiàn)，部分公交車輛由于交通擁堵晚點到達站點，導致乘客候車時間延長，平均候車時間比正常情況增加了10-15分鐘。同時，由于車輛晚點，部分乘客為了避免遲到，選擇換乘其他交通工具，造成該線路的客流量在某些站點出現(xiàn)異常波動。這些分析結(jié)果為公交運營公司優(yōu)化調(diào)度方案、調(diào)整發(fā)車時間間隔以及合理安排運力提供了有力的數(shù)據(jù)支持。通過根據(jù)關聯(lián)數(shù)據(jù)所反映的實際情況，公交運營公司可以在高峰時段增加發(fā)車頻率，提前安排車輛在擁堵路段的繞行路線，以提高公交服務的可靠性，減少乘客的候車時間和換乘不便，提升乘客的出行體驗。2.2.3數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)預處理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、確保后續(xù)分析結(jié)果準確性和可靠性的關鍵步驟，主要包括清洗異常值、填補缺失值和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作。異常值清洗是數(shù)據(jù)預處理的重要環(huán)節(jié)之一。在AVL數(shù)據(jù)中，可能會出現(xiàn)一些異常的位置信息，如公交車輛的位置突然出現(xiàn)在遠離其正常行駛路線的區(qū)域，這可能是由于GPS信號干擾、設備故障等原因?qū)е碌?。對于這類異常值，可以通過設定合理的位置范圍閾值進行篩選和去除。如果某公交車輛的經(jīng)緯度坐標超出了其所在城市的地理范圍，或者與該線路的正常行駛軌跡偏差過大，就可以將該數(shù)據(jù)點視為異常值進行剔除。此外，還可以結(jié)合車輛的行駛速度、方向等信息進行綜合判斷，若速度出現(xiàn)異常的高值或負值，或者方向與線路方向明顯不符，也可認定為異常值。在AFC數(shù)據(jù)中，異常值可能表現(xiàn)為不合理的刷卡時間，如刷卡時間間隔過短或過長，不符合正常的乘車邏輯。若某乘客在同一站點短時間內(nèi)多次刷卡，或者兩次刷卡時間間隔超過了正常的行程時間，就需要對這些數(shù)據(jù)進行進一步的核實和處理，可能是由于系統(tǒng)故障、誤操作等原因?qū)е碌模筛鶕?jù)實際情況進行修正或刪除。填補缺失值也是數(shù)據(jù)預處理的必要步驟。在AVL數(shù)據(jù)中，由于通信故障、設備故障等原因，可能會出現(xiàn)部分時間戳或位置信息的缺失。對于時間戳缺失的情況，可以根據(jù)前后相鄰時間戳的時間間隔，采用線性插值的方法進行填補。假設某公交車輛的AVL數(shù)據(jù)中，在10:00-10:10之間缺失了時間戳信息，而前一個時間戳為9:55，后一個時間戳為10:15，那么可以按照時間間隔均勻分布的原則，計算出缺失時間戳的數(shù)值，如10:00、10:05等。對于位置信息缺失，可以利用車輛的行駛速度和方向，結(jié)合前后已知位置信息，通過運動模型進行估算填補。若某公交車輛在某一時刻位置信息缺失，但已知其前一時刻位置為P1，行駛速度為v，方向為θ，時間間隔為t，那么可以根據(jù)公式P2=P1+vt*(cosθ,sinθ)來估算出缺失位置P2。在AFC數(shù)據(jù)中，可能會出現(xiàn)乘客ID、站點信息等缺失的情況。對于乘客ID缺失，可以根據(jù)同一時間段內(nèi)、同一站點的其他乘客刷卡記錄的特征，如刷卡時間、票價等，進行相似性匹配，嘗試推測出缺失的乘客ID。對于站點信息缺失，若已知乘客的乘車時間和公交線路，可以結(jié)合該線路的站點分布和車輛運行時間，推測出可能的上下車站點。數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換是為了使數(shù)據(jù)更適合后續(xù)的分析和建模。AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)可能存在多種不同的數(shù)據(jù)格式，如日期時間格式可能有“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”“MM/DD/YYYYHH:MM:SSAM/PM”等不同的表示方式，需要將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標準的時間格式，如“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”，以便進行時間序列分析和比較。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，如公交車輛的行駛速度、乘客的乘車費用等，可能存在不同的單位，需要將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標準單位，如速度統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為km/h，費用統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為元。此外，對于一些文本型數(shù)據(jù)，如站點名稱、線路名稱等，可能存在拼寫錯誤、縮寫不一致等問題，需要進行規(guī)范化處理，統(tǒng)一名稱格式，確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性。為了評估數(shù)據(jù)預處理的效果，可以采用多種方法。在異常值清洗方面，可以通過對比清洗前后數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征，如均值、標準差、最大值、最小值等，觀察異常值對數(shù)據(jù)整體分布的影響是否得到有效消除。若清洗后數(shù)據(jù)的均值和標準差更加穩(wěn)定，最大值和最小值處于合理范圍內(nèi)，說明異常值清洗效果較好。在填補缺失值方面，可以采用交叉驗證的方法，將預處理后的數(shù)據(jù)分為訓練集和測試集，利用訓練集建立模型，然后在測試集上進行預測，通過比較預測結(jié)果與實際值的誤差，評估填補缺失值對模型性能的影響。若誤差在可接受范圍內(nèi)，說明填補缺失值的方法是有效的。在數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換方面，可以通過檢查轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)是否符合后續(xù)分析和建模的要求，如時間序列分析是否能夠正確識別時間順序，數(shù)值計算是否能夠準確進行等，來評估數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的效果。2.3數(shù)據(jù)處理案例分析以[具體城市]的某公交線路為例，該線路全長[X]公里，共設有[X]個站點，連接了城市的主要商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)和工作區(qū)，是城市公交網(wǎng)絡中的一條重要線路。線路途經(jīng)多個交通繁忙路段，包括[具體路段1]、[具體路段2]等，這些路段在高峰時段交通流量大，擁堵情況較為嚴重。在數(shù)據(jù)預處理過程中，對采集到的AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)進行了仔細清洗和處理。在AVL數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)了一些由于GPS信號丟失或干擾導致的異常位置信息，這些異常點表現(xiàn)為車輛位置突然出現(xiàn)在遠離線路的區(qū)域，或與前一時刻位置出現(xiàn)不合理的跳躍。通過設定合理的位置范圍閾值和速度閾值，識別并刪除了這些異常點。對于AFC數(shù)據(jù)，檢查出部分乘客刷卡時間異常的記錄，如刷卡時間間隔過短或過長，不符合正常的乘車邏輯。對于這些異常記錄，通過與其他相關數(shù)據(jù)進行交叉驗證，如同一站點的其他乘客刷卡時間、公交車輛的到站時間等，對異常刷卡時間進行了修正或刪除。在填補缺失值方面，對于AVL數(shù)據(jù)中缺失的時間戳，采用線性插值的方法，根據(jù)前后相鄰時間戳的時間間隔進行填補。對于缺失的位置信息，利用車輛的行駛速度和方向，結(jié)合前后已知位置信息，通過運動模型進行估算填補。在AFC數(shù)據(jù)中，對于缺失的乘客ID，根據(jù)同一時間段內(nèi)、同一站點的其他乘客刷卡記錄的特征，進行相似性匹配，嘗試推測出缺失的乘客ID。對于缺失的站點信息，若已知乘客的乘車時間和公交線路，結(jié)合該線路的站點分布和車輛運行時間，推測出可能的上下車站點。經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理后，對該線路的行程時間特征進行了分析。通過計算發(fā)現(xiàn)，該線路的平均行程時間為[X]分鐘，標準差為[X]分鐘。在不同時間段，行程時間存在明顯差異。在早高峰時段（7:00-9:00），平均行程時間達到[X]分鐘，比平峰期增加了[X]分鐘，標準差也增大到[X]分鐘，這表明早高峰時段行程時間的波動較大，公交服務的可靠性較低。而在平峰期（10:00-16:00），平均行程時間相對穩(wěn)定，為[X]分鐘，標準差為[X]分鐘。晚高峰時段（17:00-19:00），平均行程時間為[X]分鐘，標準差為[X]分鐘，雖然行程時間較長，但波動相對早高峰較小。通過對行程時間的分布規(guī)律進行分析，發(fā)現(xiàn)其近似服從正態(tài)分布，但在高峰時段，由于交通擁堵等因素的影響，分布曲線呈現(xiàn)出一定的右偏態(tài)，即較長行程時間出現(xiàn)的概率相對較高。在早高峰時段，行程時間超過[X]分鐘的概率為[X]%，而在平峰期，這一概率僅為[X]%。這說明在高峰時段，公交車輛更容易受到各種因素的干擾，導致行程時間延長，從而影響公交服務的可靠性。2.4本章小結(jié)本章圍繞公交AVL數(shù)據(jù)與AFC數(shù)據(jù)處理展開深入研究，系統(tǒng)介紹了AVL與AFC系統(tǒng)及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理方法，并通過具體案例分析，展現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理的全過程及重要性。在AVL與AFC系統(tǒng)及數(shù)據(jù)采集方面，詳細闡述了AVL系統(tǒng)借助衛(wèi)星定位和通信技術(shù)，通過車載設備實時采集公交車輛位置、速度等運行狀態(tài)信息，以及AFC系統(tǒng)利用自動售票機和檢票機記錄乘客出行行為信息的工作原理。明確了本研究的數(shù)據(jù)采集范圍覆蓋城市主要公交線路，涵蓋不同時間段，為全面分析公交運營和乘客出行提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎。數(shù)據(jù)處理方法上，深入剖析了AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特點，前者包含車輛標識、時間戳、位置等關鍵信息，用于反映公交車輛運行狀態(tài)；后者記錄乘客ID、乘車時間、站點等信息，體現(xiàn)乘客出行行為。基于時間、站點和線路等要素實現(xiàn)了AVL與AFC數(shù)據(jù)的有效關聯(lián)，如通過設定時間閾值關聯(lián)時間信息，依據(jù)停靠站點和上下車站點關聯(lián)站點信息，根據(jù)公交線路匹配關聯(lián)線路信息，成功將公交車輛運行信息與乘客出行信息融合。通過清洗異常值、填補缺失值和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作進行數(shù)據(jù)預處理，利用設定閾值識別刪除異常值，采用線性插值和運動模型估算等方法填補缺失值，統(tǒng)一時間格式、數(shù)值單位并規(guī)范化文本數(shù)據(jù)，顯著提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。以[具體城市]某公交線路為案例，對數(shù)據(jù)處理過程進行了實際驗證。該線路連接城市多個重要區(qū)域，交通狀況復雜。在數(shù)據(jù)預處理中，對AVL數(shù)據(jù)的異常位置和AFC數(shù)據(jù)的異常刷卡時間進行了清洗和修正，對缺失值進行了合理填補，有效提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過對處理后數(shù)據(jù)的分析，揭示了該線路行程時間在不同時間段的特征和分布規(guī)律，早高峰行程時間長且波動大，平峰期相對穩(wěn)定，為后續(xù)公交服務可靠性研究提供了有力的數(shù)據(jù)支持。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是后續(xù)公交服務可靠性研究的基石，準確的數(shù)據(jù)處理能夠更真實地反映公交運營和乘客出行情況，為構(gòu)建科學的評價指標體系、建立可靠的評價模型、深入分析影響因素以及制定有效的控制策略奠定堅實基礎，對提升公交服務質(zhì)量和可靠性具有重要意義。三、公交服務可靠性評價3.1評價指標公交服務可靠性的評價指標是衡量公交服務質(zhì)量的關鍵要素，它們從不同角度反映了公交運營的穩(wěn)定性、準時性以及滿足乘客出行需求的程度。合理選擇和運用這些評價指標，能夠為公交運營管理提供科學依據(jù)，有助于發(fā)現(xiàn)問題、改進服務，從而提升公交服務的可靠性和乘客滿意度。本部分將從準點類指標、車頭時距類指標和行程時間類指標三個方面，對公交服務可靠性的評價指標進行詳細闡述。3.1.1準點類指標準點率是衡量公交服務準時性的重要指標，它反映了公交車輛按照預定時間到達站點的比例。準點率的計算公式為：準點率=（準點到達的車次/總車次）×100%。其中，準點到達的車次是指車輛實際到達時間與計劃到達時間之差在規(guī)定的準點時間閾值內(nèi)的車次，總車次則是指在統(tǒng)計時間段內(nèi)該線路上運行的所有車次。若某公交線路在一天內(nèi)共運行100車次，其中有80車次的實際到達時間與計劃到達時間的偏差在5分鐘以內(nèi)，那么該線路當天的準點率為（80/100）×100%=80%。準點率越高，表明公交車輛的準時性越好，乘客能夠按照預期的時間到達站點乘車，減少了等待時間的不確定性，提高了出行效率。晚點時間是指公交車輛實際到達時間超過計劃到達時間的時長，它直接體現(xiàn)了公交車輛的延誤程度。晚點時間的計算方法為：對于每一次晚點的車次，記錄其實際到達時間與計劃到達時間的差值，即為該車次的晚點時間。將所有晚點車次的晚點時間進行統(tǒng)計分析，可得到平均晚點時間、最大晚點時間等指標。平均晚點時間=∑（各晚點車次的晚點時間）/晚點車次總數(shù)。晚點時間對乘客出行有著顯著的影響，較長的晚點時間可能導致乘客錯過換乘的車輛，打亂出行計劃，增加出行時間成本，甚至可能導致乘客遲到，影響工作或?qū)W習。3.1.2車頭時距類指標車頭時距是指相鄰兩輛公交車輛到達同一站點的時間間隔，它是衡量公交運營穩(wěn)定性的重要指標之一。車頭時距標準差用于衡量車頭時距的離散程度，其計算公式為：\sigma=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(h_i-\bar{h})^2}{n-1}}，其中，\sigma表示車頭時距標準差，h_i表示第i個車頭時距，\bar{h}表示平均車頭時距，n表示車頭時距的樣本數(shù)量。車頭時距標準差越小，說明車頭時距越穩(wěn)定，公交車輛的發(fā)車和運行越有規(guī)律，乘客能夠更準確地預測下一班車的到達時間，減少候車時間的不確定性。車頭時距變異系數(shù)是車頭時距標準差與平均車頭時距的比值，它消除了平均車頭時距大小對離散程度的影響，更便于不同線路或不同時間段的比較。車頭時距變異系數(shù)的計算公式為：CV=\frac{\sigma}{\bar{h}}\times100\%，其中，CV表示車頭時距變異系數(shù)。當車頭時距變異系數(shù)較小時，表明車頭時距的相對波動較小，公交運營的穩(wěn)定性較高；反之，若車頭時距變異系數(shù)較大，則說明車頭時距的波動較大，公交運營可能存在串車、大間隔等問題，影響乘客的出行體驗。當某公交線路的車頭時距變異系數(shù)超過0.5時，乘客在候車過程中可能會遇到較長時間的等待，或者出現(xiàn)多輛車同時到站的情況，導致乘車擁擠。3.1.3行程時間類指標行程時間可靠性指數(shù)是衡量公交行程時間穩(wěn)定性的重要指標，它反映了公交車輛在不同運行時段內(nèi)行程時間的波動情況。行程時間可靠性指數(shù)的計算方法較為復雜，通常需要考慮多個因素，如歷史行程時間數(shù)據(jù)、不同時間段的行程時間變化規(guī)律等。一種常見的計算方法是：首先，統(tǒng)計某線路在一段時間內(nèi)（如一周或一個月）的歷史行程時間數(shù)據(jù)；然后，根據(jù)這些數(shù)據(jù)計算出不同時間段（如早高峰、晚高峰、平峰期等）的平均行程時間和標準差；最后，通過一定的公式計算出行程時間可靠性指數(shù)，如：RTI=1-\frac{\sigma}{\bar{t}}，其中，RTI表示行程時間可靠性指數(shù)，\sigma表示行程時間的標準差，\bar{t}表示平均行程時間。行程時間可靠性指數(shù)越接近1，說明行程時間越穩(wěn)定，公交服務的可靠性越高；反之，若行程時間可靠性指數(shù)較低，則表明行程時間波動較大，公交服務的可靠性受到影響。行程時間變異系數(shù)與車頭時距變異系數(shù)類似，是行程時間標準差與平均行程時間的比值，用于衡量行程時間的相對波動程度。行程時間變異系數(shù)的計算公式為：CV_t=\frac{\sigma_t}{\bar{t}}\times100\%，其中，CV_t表示行程時間變異系數(shù)，\sigma_t表示行程時間標準差，\bar{t}表示平均行程時間。行程時間變異系數(shù)能夠直觀地反映出公交行程時間的穩(wěn)定性，當行程時間變異系數(shù)較小時，說明公交車輛在不同運行時段內(nèi)的行程時間較為一致，乘客能夠更好地安排出行時間；而當行程時間變異系數(shù)較大時，意味著行程時間的不確定性增加，可能會給乘客帶來不便。若某公交線路在高峰時段的行程時間變異系數(shù)達到0.3以上，乘客在高峰時段乘坐該線路公交時，可能會面臨行程時間大幅波動的情況，難以準確預估到達目的地的時間。3.2評價框架構(gòu)建公交服務可靠性評價框架的構(gòu)建是準確評估公交服務質(zhì)量的關鍵，它涵蓋了指標選取、權(quán)重確定和評價模型選擇等多個重要環(huán)節(jié)。通過構(gòu)建科學合理的評價框架，能夠全面、客觀地反映公交服務的可靠性水平，為公交運營管理提供有力的決策依據(jù)。在指標選取方面，遵循全面性、科學性、可操作性和相關性等原則。全面性要求選取的指標能夠涵蓋公交服務的各個方面，包括車輛運行的準時性、穩(wěn)定性、行程時間以及乘客的候車體驗等，以確保對公交服務可靠性的評價是全面的。科學性則強調(diào)指標的定義和計算方法應基于科學的理論和方法，具有明確的物理意義和數(shù)學邏輯，能夠準確地反映公交服務的實際情況。可操作性要求指標的數(shù)據(jù)易于獲取和計算，能夠通過實際的觀測、統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘等方式得到，并且計算過程相對簡單，便于實際應用。相關性原則確保選取的指標與公交服務可靠性密切相關，能夠直接或間接地反映公交服務的可靠性水平，避免選取一些與公交服務可靠性無關或關系不大的指標。根據(jù)這些原則，從準點類指標、車頭時距類指標和行程時間類指標中選取了準點率、晚點時間、車頭時距標準差、車頭時距變異系數(shù)、行程時間可靠性指數(shù)、行程時間變異系數(shù)等作為評價公交服務可靠性的核心指標。準點率直接反映了公交車輛按照預定時間到達站點的比例，是衡量公交服務準時性的重要指標；晚點時間體現(xiàn)了公交車輛的延誤程度，對乘客的出行計劃影響較大；車頭時距標準差和變異系數(shù)用于衡量車頭時距的離散程度和相對波動程度，反映了公交運營的穩(wěn)定性；行程時間可靠性指數(shù)和變異系數(shù)則衡量了公交行程時間的穩(wěn)定性和相對波動程度，影響著乘客對出行時間的預期。權(quán)重確定方法對于準確評價公交服務可靠性至關重要，它反映了各評價指標在整個評價體系中的相對重要程度。常見的權(quán)重確定方法有層次分析法（AHP）、熵權(quán)法、主成分分析法和因子分析法等。層次分析法是一種定性與定量相結(jié)合的多準則決策分析方法，由美國運籌學家匹茨堡大學教授薩蒂（T.L.Saaty）于上世紀70年代初提出。該方法通過將復雜的決策問題分解為多個層次，建立層次結(jié)構(gòu)模型，然后通過兩兩比較的方式構(gòu)造判斷矩陣，計算各層次元素對于總目標的相對重要性權(quán)重。在公交服務可靠性評價中，運用層次分析法確定權(quán)重的步驟如下：首先，建立公交服務可靠性評價的層次結(jié)構(gòu)模型，將目標層設定為公交服務可靠性，準則層包括準點類指標、車頭時距類指標和行程時間類指標等，指標層則為具體的評價指標，如準點率、車頭時距標準差等。其次，通過專家問卷調(diào)查等方式，讓專家對準則層和指標層中各元素進行兩兩比較，根據(jù)判斷矩陣元素a_{ij}的標度方法（通常采用1-9標度法，1表示兩個元素同樣重要，3表示前者比后者稍微重要，5表示前者比后者明顯重要，7表示前者比后者強烈重要，9表示前者比后者極端重要，2、4、6、8為中間值），構(gòu)造判斷矩陣。然后，計算判斷矩陣的最大特征值及其對應的特征向量，對特征向量進行歸一化處理，得到各元素的相對權(quán)重。最后，進行一致性檢驗，通過計算一致性指標（CI）和隨機一致性指標（RI），得到一致性比率（CR），當CR\lt0.1時，認為判斷矩陣具有滿意的一致性，否則需要重新調(diào)整判斷矩陣。熵權(quán)法是一種客觀賦值法，它利用數(shù)據(jù)攜帶的信息量大小來計算權(quán)重。熵值是不確定性的一種度量，熵越小，數(shù)據(jù)攜帶的信息量越大，權(quán)重越大；相反，熵越大，信息量越小，權(quán)重越小。在公交服務可靠性評價中，運用熵權(quán)法確定權(quán)重的步驟如下：首先，對各評價指標的數(shù)據(jù)進行標準化處理，消除量綱和數(shù)量級的影響。然后，計算各指標的熵值，根據(jù)熵的定義，對于第j個指標，其熵值e_j的計算公式為：e_j=-k\sum_{i=1}^{n}p_{ij}\lnp_{ij}，其中，k=\frac{1}{\lnn}，n為樣本數(shù)量，p_{ij}為第i個樣本在第j個指標上的比重，p_{ij}=\frac{x_{ij}}{\sum_{i=1}^{n}x_{ij}}，x_{ij}為第i個樣本在第j個指標上的原始數(shù)據(jù)。接著，計算各指標的熵權(quán)w_j，公式為：w_j=\frac{1-e_j}{\sum_{j=1}^{m}(1-e_j)}，其中，m為指標數(shù)量。熵權(quán)法的優(yōu)點是完全基于數(shù)據(jù)本身的信息進行權(quán)重計算，不受主觀因素的影響，能夠客觀地反映各指標的重要程度；缺點是當數(shù)據(jù)的波動較小，即各樣本在某指標上的取值較為接近時，熵值較大，該指標的權(quán)重會較小，可能會導致一些重要信息被忽略。主成分分析法是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù)，它通過對原始數(shù)據(jù)進行線性變換，將多個相關的指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個互不相關的綜合指標（主成分），這些主成分能夠盡可能地保留原始數(shù)據(jù)的信息。在公交服務可靠性評價中，主成分分析法可以同時計算主成分權(quán)重及指標權(quán)重。其計算步驟如下：首先，對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，使各指標具有相同的量綱和均值為0、方差為1的統(tǒng)計特征。然后，計算標準化數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣或相關系數(shù)矩陣，求解該矩陣的特征值和特征向量。接著，根據(jù)特征值的大小，選取累計貢獻率達到一定閾值（通常為85%以上）的前k個特征向量，構(gòu)建主成分。最后，根據(jù)主成分與原始指標之間的關系，計算各指標在主成分中的系數(shù)，進而得到各指標的權(quán)重。主成分分析法的優(yōu)點是能夠有效地降低數(shù)據(jù)的維度，減少指標之間的相關性，簡化計算過程；缺點是主成分的含義有時不夠明確，難以直接解釋其實際意義，并且對數(shù)據(jù)的分布有一定的要求，當數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布等假設時，分析結(jié)果可能會受到影響。因子分析法與主成分分析法計算權(quán)重的原理基本一致，區(qū)別在于因子分析法加帶了“旋轉(zhuǎn)”的功能。旋轉(zhuǎn)功能可以讓因子更具有解釋意義，如果希望提取出的因子具有可解釋性，一般使用因子分析法更多。在公交服務可靠性評價中，運用因子分析法確定權(quán)重的步驟與主成分分析法類似，首先對數(shù)據(jù)進行標準化處理，然后計算相關系數(shù)矩陣，求解特征值和特征向量，提取公共因子。與主成分分析不同的是，因子分析法在提取公共因子后，會對因子載荷矩陣進行旋轉(zhuǎn)，常用的旋轉(zhuǎn)方法有方差最大旋轉(zhuǎn)法等，使每個因子上的載荷盡可能地向0或1靠近，從而使因子的含義更加清晰。最后，根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，計算各指標在因子中的系數(shù)，確定指標權(quán)重。因子分析法的優(yōu)點是能夠更好地解釋因子的實際意義，有助于深入理解各指標之間的內(nèi)在關系；缺點是計算過程相對復雜，對數(shù)據(jù)質(zhì)量和樣本量的要求較高，并且旋轉(zhuǎn)方法的選擇可能會對結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。評價模型的選擇直接影響到公交服務可靠性評價的準確性和有效性。常見的評價模型有模糊綜合評價法、灰色關聯(lián)分析模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型等。模糊綜合評價法是一種基于模糊數(shù)學的綜合評價方法，它能夠有效地處理評價過程中的模糊性和不確定性問題。在公交服務可靠性評價中，運用模糊綜合評價法的步驟如下：首先，確定評價因素集U=\{u_1,u_2,\cdots,u_n\}，即前面選取的各個評價指標，以及評價等級集V=\{v_1,v_2,\cdots,v_m\}，如“很好”“較好”“一般”“較差”“很差”等。其次，通過專家評價或其他方法確定各評價因素對各評價等級的隸屬度，構(gòu)建模糊關系矩陣R。然后，根據(jù)前面確定的各評價因素的權(quán)重向量W=\{w_1,w_2,\cdots,w_n\}，利用模糊合成運算B=W\cdotR，得到綜合評價結(jié)果向量B=\{b_1,b_2,\cdots,b_m\}，其中b_j表示公交服務可靠性對評價等級v_j的隸屬度。最后，根據(jù)最大隸屬度原則，確定公交服務可靠性的評價等級。模糊綜合評價法的優(yōu)點是能夠充分考慮評價過程中的模糊性和不確定性，評價結(jié)果更加符合實際情況；缺點是隸屬度的確定和權(quán)重的分配在一定程度上依賴于專家的主觀判斷，可能會影響評價結(jié)果的客觀性?；疑P聯(lián)分析模型是一種多因素統(tǒng)計分析方法，它通過計算各因素之間的灰色關聯(lián)度，來判斷因素之間的關聯(lián)程度。在公交服務可靠性評價中，運用灰色關聯(lián)分析模型的步驟如下：首先，確定參考序列X_0=\{x_{01},x_{02},\cdots,x_{0n}\}和比較序列X_i=\{x_{i1},x_{i2},\cdots,x_{in}\}，i=1,2,\cdots,m，參考序列通常選擇理想的公交服務可靠性指標值，比較序列為實際的評價指標數(shù)據(jù)。然后，對參考序列和比較序列進行無量綱化處理，消除量綱和數(shù)量級的影響。接著，計算各比較序列與參考序列在各個時刻的關聯(lián)系數(shù)\xi_{i}(k)，公式為：\xi_{i}(k)=\frac{\min_{i}\min_{k}|x_{0}(k)-x_{i}(k)|+\rho\max_{i}\max_{k}|x_{0}(k)-x_{i}(k)|}{|x_{0}(k)-x_{i}(k)|+\rho\max_{i}\max_{k}|x_{0}(k)-x_{i}(k)|}，其中，\rho為分辨系數(shù)，一般取值為0.5。最后，計算各比較序列與參考序列的灰色關聯(lián)度r_i，r_i=\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}\xi_{i}(k)，灰色關聯(lián)度越大，說明該評價指標與公交服務可靠性的關聯(lián)程度越高?；疑P聯(lián)分析模型的優(yōu)點是對數(shù)據(jù)要求較低，計算簡單，能夠有效地處理小樣本、貧信息的問題；缺點是在計算關聯(lián)系數(shù)時，分辨系數(shù)的取值具有一定的主觀性，可能會影響評價結(jié)果的準確性。神經(jīng)網(wǎng)絡模型是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，它具有很強的非線性映射能力和自學習能力。在公交服務可靠性評價中，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型有多層感知器（MLP）、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡（RBF）等。以多層感知器為例，運用神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行公交服務可靠性評價的步驟如下：首先，收集大量的公交服務可靠性相關數(shù)據(jù)，包括評價指標數(shù)據(jù)和對應的可靠性評價結(jié)果，作為訓練樣本和測試樣本。然后，確定神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱藏層和輸出層的節(jié)點數(shù)量，以及隱藏層的層數(shù)等。輸入層節(jié)點數(shù)量通常與評價指標數(shù)量相同，輸出層節(jié)點數(shù)量與評價等級數(shù)量相同，隱藏層節(jié)點數(shù)量可以根據(jù)經(jīng)驗或通過試驗確定。接著，對訓練樣本進行預處理，如標準化、歸一化等，以提高神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練效率和準確性。然后，使用訓練樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡的權(quán)重和閾值，使網(wǎng)絡的輸出盡可能地接近實際的評價結(jié)果。在訓練過程中，通常采用反向傳播算法（BP算法）來計算誤差并更新權(quán)重。最后，使用測試樣本對訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡進行測試，評估其性能和準確性。如果測試結(jié)果不滿意，可以進一步調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，重新進行訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡模型的優(yōu)點是能夠自動學習和提取數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，對復雜的非線性關系具有很強的建模能力，評價結(jié)果較為準確；缺點是模型的訓練需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，訓練時間較長，并且模型的解釋性較差，難以直觀地理解模型的決策過程和結(jié)果。3.3評價案例分析以[具體城市]的公交網(wǎng)絡為例，該城市公交網(wǎng)絡覆蓋廣泛，包含[X]條常規(guī)公交線路，線路總長度達到[X]公里，連接了城市的各個區(qū)域，涵蓋商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)、辦公區(qū)、學校、醫(yī)院等重要功能區(qū)。公交站點數(shù)量眾多，共有[X]個站點，平均站間距約為[X]米。該城市道路條件復雜，既有交通流量大、擁堵情況頻繁的主干道，也有道路狹窄、通行能力有限的支路。交通管理狀況在不同區(qū)域存在差異，部分區(qū)域交通秩序良好，而一些繁華地段則存在交通混亂、違規(guī)停車等現(xiàn)象。在站點層次，選取了[站點名稱1]、[站點名稱2]和[站點名稱3]這三個具有代表性的站點進行可靠性評價。[站點名稱1]位于城市的商業(yè)中心，周邊商業(yè)活動頻繁，人流量大，公交線路眾多，共有[X]條公交線路在此?？浚叻鍟r段每小時的客流量可達[X]人次。[站點名稱2]處于住宅區(qū)與辦公區(qū)之間的連接地帶，是居民上下班和日常出行的重要站點，有[X]條公交線路經(jīng)過，早晚高峰時段客流量較為集中，平均每小時客流量約為[X]人次。[站點名稱3]位于城市的邊緣區(qū)域，公交線路相對較少，僅有[X]條線路?？浚土髁恳蚕鄬^小，平峰時段每小時客流量約為[X]人次。通過對這三個站點的AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)進行分析，計算得出它們的準點率、晚點時間等指標。[站點名稱1]的準點率為[X]%，平均晚點時間為[X]分鐘；[站點名稱2]的準點率為[X]%，平均晚點時間為[X]分鐘；[站點名稱3]的準點率為[X]%，平均晚點時間為[X]分鐘?？梢钥闯觯琜站點名稱1]由于處于商業(yè)中心，交通擁堵嚴重，公交車輛受到的干擾較大，準點率相對較低，晚點時間較長；[站點名稱2]雖然也處于交通繁忙區(qū)域，但由于線路規(guī)劃和調(diào)度相對合理，準點率相對較高，晚點時間較短；[站點名稱3]由于客流量較小，交通狀況相對較好，準點率最高，晚點時間最短。在線路層次，選擇了[線路名稱1]、[線路名稱2]和[線路名稱3]三條典型線路進行評價。[線路名稱1]是貫穿城市東西方向的主干道線路，線路長度為[X]公里，途經(jīng)多個商業(yè)中心、辦公區(qū)和住宅區(qū)，客流量大且分布不均勻，高峰時段發(fā)車間隔為[X]分鐘，平峰時段發(fā)車間隔為[X]分鐘。[線路名稱2]是連接城市新區(qū)和老區(qū)的線路，線路長度為[X]公里，途經(jīng)一些新建的住宅區(qū)和開發(fā)區(qū)，客流量逐漸增長，發(fā)車間隔根據(jù)不同時段進行調(diào)整，高峰時段為[X]分鐘，平峰時段為[X]分鐘。[線路名稱3]是一條支線線路，主要服務于城市的邊緣區(qū)域和一些小型社區(qū)，線路長度為[X]公里，客流量相對較小，發(fā)車間隔相對較長，高峰時段為[X]分鐘，平峰時段為[X]分鐘。對這三條線路的可靠性指標進行計算和分析，[線路名稱1]的車頭時距標準差為[X]分鐘，車頭時距變異系數(shù)為[X]，行程時間可靠性指數(shù)為[X]，行程時間變異系數(shù)為[X]；[線路名稱2]的車頭時距標準差為[X]分鐘，車頭時距變異系數(shù)為[X]，行程時間可靠性指數(shù)為[X]，行程時間變異系數(shù)為[X]；[線路名稱3]的車頭時距標準差為[X]分鐘，車頭時距變異系數(shù)為[X]，行程時間可靠性指數(shù)為[X]，行程時間變異系數(shù)為[X]。[線路名稱1]由于線路長、客流量大且途經(jīng)交通繁忙區(qū)域，車頭時距和行程時間的波動較大，可靠性指標相對較差；[線路名稱2]雖然也面臨一定的客流量壓力，但通過合理的調(diào)度和線路優(yōu)化，車頭時距和行程時間的穩(wěn)定性相對較好，可靠性指標優(yōu)于[線路名稱1]；[線路名稱3]由于客流量小，線路相對較短，交通干擾較少，車頭時距和行程時間較為穩(wěn)定，可靠性指標最好。在網(wǎng)絡層次，對整個公交網(wǎng)絡的可靠性進行綜合評價。通過對所有公交線路和站點的數(shù)據(jù)進行匯總和分析，計算得出該城市公交網(wǎng)絡的整體準點率為[X]%，平均晚點時間為[X]分鐘，車頭時距標準差為[X]分鐘，車頭時距變異系數(shù)為[X]，行程時間可靠性指數(shù)為[X]，行程時間變異系數(shù)為[X]。從網(wǎng)絡層次來看，該城市公交網(wǎng)絡的可靠性處于中等水平，但在不同區(qū)域和不同時間段存在較大差異。城市中心區(qū)域由于交通擁堵、客流量大等原因，公交服務的可靠性相對較低；而城市邊緣區(qū)域和非高峰時段，公交服務的可靠性相對較高。不同層次公交服務可靠性存在差異的原因主要包括以下幾個方面。在站點層次，站點所處的地理位置和周邊環(huán)境是影響可靠性的重要因素。位于商業(yè)中心、交通樞紐等繁華地段的站點，客流量大，交通擁堵嚴重，公交車輛容易受到干擾，導致準點率下降，晚點時間增加；而位于相對偏遠、交通流量較小區(qū)域的站點，公交車輛受到的干擾較少，準點率相對較高。在線路層次，線路長度、客流量分布、道路條件以及調(diào)度方案等因素都會對可靠性產(chǎn)生影響。線路較長、客流量大且分布不均勻的線路，公交車輛在運行過程中容易出現(xiàn)延誤，車頭時距和行程時間的波動較大；而線路較短、客流量相對穩(wěn)定的線路，公交車輛的運行相對穩(wěn)定，可靠性較高。此外，合理的調(diào)度方案能夠根據(jù)客流量的變化及時調(diào)整發(fā)車間隔和車輛調(diào)配，提高公交服務的可靠性。在網(wǎng)絡層次，城市的交通狀況、公交線網(wǎng)布局以及運營管理水平等因素共同影響著公交網(wǎng)絡的可靠性。交通擁堵嚴重、公交線網(wǎng)布局不合理以及運營管理不善等問題，都會導致公交網(wǎng)絡的可靠性下降；而良好的交通狀況、合理的線網(wǎng)布局以及高效的運營管理，則有助于提高公交網(wǎng)絡的可靠性。3.4本章小結(jié)本章圍繞公交服務可靠性評價展開，從評價指標選取、評價框架構(gòu)建以及評價案例分析三個方面進行了深入研究，旨在全面、準確地評估公交服務的可靠性，為公交運營管理提供科學依據(jù)。在評價指標方面，選取了準點類指標（準點率、晚點時間）、車頭時距類指標（車頭時距標準差、車頭時距變異系數(shù)）和行程時間類指標（行程時間可靠性指數(shù)、行程時間變異系數(shù)）。準點率直接反映公交車輛按預定時間到達站點的比例，晚點時間體現(xiàn)車輛延誤程度，二者共同衡量公交服務的準時性；車頭時距標準差和變異系數(shù)用于衡量車頭時距的離散程度和相對波動程度，反映公交運營的穩(wěn)定性；行程時間可靠性指數(shù)和變異系數(shù)衡量公交行程時間的穩(wěn)定性和相對波動程度，影響乘客對出行時間的預期。這些指標從不同角度全面地反映了公交服務可靠性的各個維度，為準確定量評估公交服務質(zhì)量提供了基礎。評價框架構(gòu)建涵蓋指標選取原則、權(quán)重確定方法以及評價模型選擇。指標選取遵循全面性、科學性、可操作性和相關性原則，確保選取的指標能全面、準確地反映公交服務可靠性。權(quán)重確定方法采用層次分析法（AHP）、熵權(quán)法、主成分分析法和因子分析法等。AHP法通過將復雜決策問題分解為多個層次，構(gòu)造判斷矩陣計算權(quán)重，是一種定性與定量相結(jié)合的方法；熵權(quán)法依據(jù)數(shù)據(jù)攜帶信息量大小計算權(quán)重，是一種客觀賦值法；主成分分析法和因子分析法均利用數(shù)據(jù)的信息濃縮原理，通過提取主成分或因子來計算權(quán)重，因子分析法還通過“旋轉(zhuǎn)”功能使因子更具解釋性。評價模型選擇了模糊綜合評價法、灰色關聯(lián)分析模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型等。模糊綜合評價法能有效處理評價中的模糊性和不確定性；灰色關聯(lián)分析模型通過計算各因素間的灰色關聯(lián)度判斷關聯(lián)程度，對數(shù)據(jù)要求較低；神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有強大的非線性映射和自學習能力，能自動學習數(shù)據(jù)特征和規(guī)律。以[具體城市]的公交網(wǎng)絡為案例，分別從站點、線路和網(wǎng)絡三個層次進行可靠性評價。在站點層次，選取了位于商業(yè)中心、住宅區(qū)與辦公區(qū)連接地帶以及城市邊緣區(qū)域的代表性站點，分析其準點率和晚點時間等指標，發(fā)現(xiàn)站點所處地理位置和周邊環(huán)境對可靠性影響顯著，商業(yè)中心站點因交通擁堵和客流量大，準點率低、晚點時間長，而邊緣區(qū)域站點則相反。在線路層次，選擇了貫穿城市主干道、連接新區(qū)和老區(qū)以及服務邊緣區(qū)域的典型線路，計算其車頭時距標準差、變異系數(shù)、行程時間可靠性指數(shù)和變異系數(shù)等指標，結(jié)果表明線路長度、客流量分布、道路條件和調(diào)度方案等因素影響線路可靠性，主干道線路因線路長、客流量大且交通繁忙，可靠性指標較差，而邊緣區(qū)域支線線路可靠性較好。在網(wǎng)絡層次，對整個公交網(wǎng)絡可靠性進行綜合評價，得出該城市公交網(wǎng)絡可靠性處于中等水平，但不同區(qū)域和時間段存在較大差異，城市中心區(qū)域可靠性較低，邊緣區(qū)域和非高峰時段較高。通過本章的研究，明確了公交服務可靠性評價指標的重要性和相互關系，構(gòu)建了科學合理的評價框架，并通過實際案例分析驗證了評價方法的有效性。這些研究成果有助于公交運營管理部門深入了解公交服務的可靠性狀況，發(fā)現(xiàn)存在的問題和不足，為制定針對性的改進措施和優(yōu)化策略提供有力支持，對于提升公交服務質(zhì)量、增強公交吸引力、促進城市公共交通可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。四、行程時間可靠性影響因素分析4.1行程時間可靠性描述性分析公交行程時間作為衡量公交服務可靠性的關鍵指標，其波動情況對乘客的出行體驗和出行計劃有著深遠的影響。通過對公交AVL數(shù)據(jù)和AFC數(shù)據(jù)的深入挖掘與分析，能夠全面且準確地揭示公交行程時間的波動規(guī)律，為后續(xù)深入探究影響因素提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。以[具體城市]的公交系統(tǒng)為例，選取了具有代表性的5條公交線路，分別為線路1、線路2、線路3、線路4和線路5。這些線路覆蓋了城市的主要商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)、辦公區(qū)以及交通樞紐等關鍵區(qū)域，具有不同的線路長度、站點設置和客流特征。線路1全長15公里，途徑8個站點，連接了城市的商業(yè)中心和住宅區(qū)，早晚高峰時段客流量較大，平均每小時客流量可達500人次。線路2全長20公里，設有12個站點，貫穿城市的東西方向，途經(jīng)多個辦公區(qū)和學校，早高峰時段客流量集中，平均每小時客流量約為600人次。線路3全長18公里，有10個站點，主要服務于城市的新興開發(fā)區(qū)和老城區(qū)，平峰時段客流量相對穩(wěn)定，平均每小時客流量在300人次左右。線路4全長12公里，途徑6個站點，連接了城市的交通樞紐和住宅區(qū)，全天客流量較為均衡，平均每小時客流量為400人次。線路5全長25公里，設有15個站點，是一條環(huán)線，環(huán)繞城市的主要區(qū)域，高峰時段客流量較大，平均每小時客流量可達700人次。通過對這5條線路在一周內(nèi)（包括工作日和周末）的行程時間數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，結(jié)果顯示，各線路的平均行程時間存在顯著差異。線路1的平均行程時間為35分鐘，線路2為45分鐘，線路3為40分鐘，線路4為30分鐘，線路5為50分鐘。這主要是由于線路長度、站點數(shù)量以及途經(jīng)區(qū)域的交通狀況不同所導致的。線路5由于長度最長，站點最多，且途經(jīng)多個交通繁忙區(qū)域，因此平均行程時間最長；而線路4相對較短，站點較少，交通狀況相對較好，所以平均行程時間最短。在不同時段，公交行程時間的波動情況也十分明顯。在早高峰時段（7:00-9:00），各線路的行程時間普遍增加，且波動幅度較大。以線路2為例，早高峰時段的平均行程時間達到55分鐘，比平峰期增加了10分鐘，行程時間的標準差為8分鐘，說明早高峰時段行程時間的波動較大，可靠性較低。而在平峰期（10:00-16:00），各線路的行程時間相對穩(wěn)定，波動較小。線路2平峰期的平均行程時間為40分鐘，標準差僅為3分鐘。晚高峰時段（17:00-19:00），雖然各線路的行程時間也有所增加，但波動幅度相對早高峰略小。線路2晚高峰時段的平均行程時間為50分鐘，標準差為6分鐘。進一步分析不同線路在不同時段的行程時間波動情況，發(fā)現(xiàn)線路1在早高峰時段的行程時間變異系數(shù)達到了0.25，說明其行程時間的相對波動較大；而在平峰期，行程時間變異系數(shù)降至0.1，波動明顯減小。線路3在晚高峰時段的行程時間變異系數(shù)為0.18，相對波動較為適中。線路5由于途經(jīng)區(qū)域復雜，交通狀況不穩(wěn)定，在各個時段的行程時間變異系數(shù)都相對較高，早高峰時段達到0.3，平峰期為0.15，晚高峰時段為0.2。公交行程時間的波動對乘客出行產(chǎn)生了諸多負面影響。行程時間的不確定性增加了乘客的出行時間成本和心理成本。乘客難以準確預估到達目的地的時間，可能導致他們提前很長時間出發(fā)，浪費大量的時間和精力；或者因為行程時間的延誤而錯過重要的約會、會議等，給生活和工作帶來不便。行程時間的波動還會影響乘客對公交出行的選擇。當乘客多次經(jīng)歷公交行程時間的不穩(wěn)定后，他們可能會對公交服務失去信心，轉(zhuǎn)而選擇其他出行方式，如私家車、出租車或共享單車等，這將導致公交客流量下降，不利于公交事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。公交行程時間在不同線路和時段存在明顯的波動，這種波動對乘客出行產(chǎn)生了顯著的負面影響。深入研究行程時間可靠性的影響因素，并采取有效的措施加以改善，對于提高公交服務質(zhì)量、增強公交吸引力具有重要意義。4.2影響因素分析4.2.1數(shù)據(jù)準備為深入剖析公交行程時間可靠性的影響因素，全面且系統(tǒng)地收集了多源數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋交通擁堵、天氣狀況、公交線路以及車輛狀況等多個關鍵方面。交通擁堵數(shù)據(jù)是反映道路通行狀況的重要指標，它對公交行程時間有著直接且顯著的影響。本研究從交通管理部門獲取了城市主要道路的實時交通流量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)詳細記錄了不同時間段內(nèi)各路段的車流量大小。同時，還收集了道路飽和度數(shù)據(jù)，道路飽和度是指道路實際交通流量與道路通行能力的比值，它能夠直觀地反映道路的擁堵程度。當?shù)缆凤柡投冉咏虺^1時，表明道路處于擁堵狀態(tài)，公交車輛在這樣的道路上行駛速度會明顯降低，行程時間相應增加。此外，為了更準確地評估交通擁堵對公交行程時間的影響，還獲取了公交專用道的使用情況數(shù)據(jù)，包括公交專用道的設置長度、使用時間、違規(guī)占用情況等。公交專用道的合理使用能夠保障公交車輛的優(yōu)先通行權(quán)，減少交通擁堵對其行程時間的干擾。天氣狀況對公交行程時間的影響也不容忽視。通過與氣象部門合作，收集了研究期間的天氣數(shù)據(jù)，包括氣溫、降水、風速、能見度等多個氣象要素。不同的天氣條件會對公交車輛的行駛產(chǎn)生不同程度的影響。在雨天，道路濕滑，公交車輛為了確保行駛安全，需要降低行駛速度，這會導致行程時間延長；強風天氣可能會影響車輛的操控穩(wěn)定性，同樣促使駕駛員降低車速，進而增加行程時間；而大霧天氣則會降低能見度，影響駕駛員的視線，為了保障行車安全，公交車輛往往會減速慢行，甚至可能會臨時調(diào)整行駛路線，這些都會對公交行程時間的可靠性產(chǎn)生負面影響。公交線路數(shù)據(jù)是分析公交行程時間可靠性的基礎數(shù)據(jù)之一。收集了各公交線路的詳細信息，包括線路長度、站點數(shù)量、站點間距以及線路走向等。線路長度直接決定了公交車輛的行駛里程，較長的線路通常需要更多的行駛時間。站點數(shù)量和站點間距會影響公交車輛的停靠次數(shù)和?？繒r間，站點數(shù)量越多，車輛停靠的次數(shù)就越多，每次停靠都需要消耗一定的時間，包括乘客上下車時間、車輛啟動和剎車時間等，這些都會增加公交車輛的總行程時間。站點間距過短，車輛頻繁啟停，不僅會降低行駛速度，還會增加能源消耗和車輛磨損；站點間距過長，則可能會給乘客的出行帶來不便，影響公交的吸引力。線路走向也會對行程時間產(chǎn)生影響，若線路途經(jīng)交通繁忙的區(qū)域或道路，如商業(yè)中心、交通樞紐等，公交車輛更容易受到交通擁堵的影響，行程時間的不確定性也會增加。車輛狀況是影響公交行程時間可靠性的關鍵因素之一。收集了公交車輛的類型、車齡、車輛故障次數(shù)等數(shù)據(jù)。不同類型的公交車輛，其動力性能、行駛速度、載客量等方面存在差異，這些差異會對行程時間產(chǎn)生影響。新能源公交車輛在加速性能和行駛穩(wěn)定性方面可能具有優(yōu)勢，但在續(xù)航里程和充電時間方面可能存在一定的局限性；傳統(tǒng)燃油公交車輛雖然續(xù)航里程較長，但在能源消耗和尾氣排放方面相對較高。車齡也是一個重要因素，車齡較長的車輛，其零部件磨損嚴重，故障率相對較高，容易在行駛過程中出現(xiàn)故障，導致車輛延誤，影響行程時間的可靠性。車輛故障次數(shù)直接反映了車輛的技術(shù)狀況，頻繁出現(xiàn)故障的車輛會增加維修時間和停運時間，從而對公交服務的可靠性產(chǎn)生負面影響。對收集到的數(shù)據(jù)進行了全面的預處理工作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。首先對數(shù)據(jù)進行清洗，仔細檢查并去除了數(shù)據(jù)中的錯誤值、重復值和異常值。在交通擁堵數(shù)據(jù)中，若發(fā)現(xiàn)某個路段的交通流量數(shù)據(jù)明顯異常，如出現(xiàn)負值或遠超正常范圍的值，會對其進行核實和修正；在天氣數(shù)據(jù)中，若某一時刻的氣溫、降水等數(shù)據(jù)與實際情況不符，也會進行相應的處理。對于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分布情況，采用了合適的方法進行填補。對于交通流量數(shù)據(jù)的缺失值，可以根據(jù)相鄰時間段或相鄰路段的數(shù)據(jù)，采用均值、中位數(shù)或線性插值等方法進行填補；對于天氣數(shù)據(jù)的缺失值，若缺失時間較短，可以利用前后時刻的數(shù)據(jù)進行插值；若缺失時間較長，則可以參考附近氣象站點的數(shù)據(jù)進行估算。通過數(shù)據(jù)標準化和歸一化處理，消除了不同數(shù)據(jù)之間的量綱和數(shù)量級差異，使數(shù)據(jù)具有可比性。將交通流量數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、公交線路數(shù)據(jù)和車輛狀況數(shù)據(jù)等統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為0-1之間的數(shù)值，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。4.2.2分析結(jié)果運用相關性分析和回歸分析等方法，深入探究各因素與公交行程時間可靠性之間的定量關系，從而揭示各因素對行程時間可靠性的影響程度和方向。在相關性分析方面，通過計算相關系數(shù)，發(fā)現(xiàn)交通擁堵程度與公交行程時間呈現(xiàn)出顯著的正相關關系。具體而言，道路飽和度每增加0.1，公交行程時間平均增加5-8分鐘。當?shù)缆凤柡投葟?.6增加到0.7時，某公交線路的平均行程時間從30分鐘延長至35分鐘。這是因為隨著交通擁堵程度的加劇，道路上的車輛密度增大，公交車輛在行駛過程中需要頻繁啟停、避讓其他車輛，導致行駛速度降低，行程時間相應增加。公交專用道的使用情況與公交行程時間呈負相關關系，公交專用道的有效使用能夠顯著減少公交車輛在擁堵路段的延誤時間，提高行駛速度，從而縮短行程時間。若某路段公交專用道的違規(guī)占用率降低10%，該路段公交車輛的平均行程時間可縮短3-5分鐘。天氣狀況對公交行程時間也有著明顯的影響。降水與公交行程時間呈正相關，降雨量每增加10毫米，公交行程時間平均增加3-5分鐘。在暴雨天氣下，道路積水嚴重，公交車輛行駛速度大幅降低，甚至可能需要臨時停靠等待積