大数据环境下基于个体出行时空可达的公交线网评价与优化

Giving priority to the public transportation is an inevitable choice for China to alleviate urban traffic congestion. Multi-source heterogeneous big data such as bus smart card data, bus GPS data, and mobile phone signaling data can provide reliable basic guarantee for transit network analysis, evaluation and optimization. However, most of the existing transit network evaluation and optimization studies use small sample survey data and static indicators for analysis, and fall to consider both the spatiotemporal correlation of multi-source data and the spatial and temporal heterogeneity of individual travel. This project starts from the perspective of space-time coupling between public transport supply and demand, and focuses on the evaluation and optimization of public transport network considering the individual-level time-space accessibility of travelers. First, individual-level travel spatio-temporal information and travel mode are obtained through multi-dimensional fusion analysis of mobile phone signaling data, bus smart card data and bus GPS data.Second, Bus network evaluation indicators are proposed considering the spatio-temporal accessibility of public transport networks to individual travel. Then transit network optimization method and the solution algorithm are design to improve the spatio-temporal accessibility of public transport networks to individual travel. The outcomes of this research can provide theoretical and methodological support for transit network evaluation and transit network optimization from the perspective of supply and demand coupling.

优先发展公共交通是我国缓解城市交通拥堵的必然选择，公交刷卡数据、公交GPS数据、手机信令数据等多源异构大数据能够为公交网络分析评价和优化提供可靠的基础保障。已有公交线网评价及优化研究大多采用小样本调查数据和静态指标进行分析，未充分考虑多源数据之间的时空关联和个体出行的时空异质性。本项目从公交出行供需时空耦合角度出发，重点研究考虑个体出行时空可达性的公交网络评价与优化方法：通过手机信令数据、公交数卡数据和GPS数据的大样本、关联性和多维度融合分析，获取个体出行时空信息和出行模式，考虑公交网络对个体出行的时空可达性覆盖构造公交网络评价指标，并结合乘客出行规律以及个体出行的时空可达性构建公交线网优化方法并设计求解算法。研究成果可为供需耦合角度的公交网络评价、公交网络优化提供理论和方法支撑。

公交刷卡数据、公交GPS数据、手机信令数据等多源异构大数据能够公交网络分析评价和优化提供可靠的基础保障。本项目从公交出行供需时空耦合角度出发，重点研究考虑个体出行时空可达性的公交网络评价与优化方法，为供需耦合角度的公交网络评价、公交网络优化提供理论和方法支撑。.具体研究如下：.（1）借助手机信令数据、公交刷卡数据、公交GPS数据等多源异构交通大数据的大样本、关联性和多维度特性，研究基于多源数据融合的居民个体出行时空特性获取方法，并利用张量分解模型挖掘出行者的出行特征和规律，揭示了城市尺度的公交出行模式和组团特征。.（2）以公交网络对居民出行时空可达的覆盖为研究对象，从公交出行供需时空耦合角度出发，构建了公交网络评价指标模型，弥补当前评价指标仅考虑空间可达或时间可达的不足，研究居民出行需求异质性、步行距离阈值、换乘等三因素对公交网络时空可达性指标的影响。.（3）研究考虑个体出行时空可达的公交线网优化建模与求解算法。从公交出行供需时空耦合角度，考虑居民出行需求异质性以及个体出行的公交时空可达性，以最大化时空可达乘客数为目标建立公交线网优化模型和算法，并基于城市尺度实际数据对模型进行验证。.以上研究成果有助于从居民出行供需角度提升公交网络服务水平，为优化公交网络提供理论与决策支撑。