公交線網(wǎng)合理與否對公交發(fā)展起著決定性的作用,且利用大量、非集計(jì)的網(wǎng)絡(luò)開源數(shù)據(jù)研究城市交通問題的主題方興未艾。本次基于網(wǎng)絡(luò)開源數(shù)據(jù)構(gòu)建中小城市的公共交通線網(wǎng)優(yōu)化方法,不僅能為運(yùn)營提供依據(jù),而且可為新時(shí)代的交通應(yīng)用開拓新的思路。首先,通過分析網(wǎng)絡(luò)開源數(shù)據(jù)的生成與發(fā)展過程,闡述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的交通應(yīng)用意義;進(jìn)一步引申本次研究的POIs(興趣點(diǎn))、點(diǎn)評以及微博簽到數(shù)據(jù),并分析基于Python(計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架,為獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)提供了一種解決之道。其次,采取剔除、清洗、坐標(biāo)系變換與統(tǒng)一等手段對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理;同時(shí),為解決POIs分類與交通應(yīng)用的矛盾性問題,結(jié)合出行目的與城市用地分類的理論,構(gòu)建了基于交通應(yīng)用的POIs重分類體系;進(jìn)一步基于點(diǎn)評、城市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等多源信息,采用主觀AHP(層次分析法)與客觀熵權(quán)法組合確定各類POIs權(quán)重。再次,提出交通區(qū)POIs“標(biāo)準(zhǔn)化密度”指標(biāo),判斷其客流強(qiáng)弱,并結(jié)合布設(shè)條件確定可選公交停靠點(diǎn);結(jié)合重分類體系計(jì)算賦權(quán)POIs的組合占比,識別城市功能區(qū);采用DBSCAN聚類分析常駐點(diǎn),并結(jié)合用地與POIs特性將常駐點(diǎn)識別為工作地、居住地與其他地,構(gòu)建三種基于微博簽到數(shù)據(jù)的中小城市出行模型,利用Python推導(dǎo)OD(起訖點(diǎn))矩陣,進(jìn)一步考慮微博等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的局限性,基于規(guī)模與年齡結(jié)構(gòu)直接擴(kuò)樣與基于OD反推模型校核推導(dǎo)的OD矩陣。接著,構(gòu)建以可達(dá)性為目標(biāo)的強(qiáng)客流聯(lián)系層和以用戶最優(yōu)為目標(biāo)的非強(qiáng)客流聯(lián)系層,為契合分層優(yōu)化目標(biāo),分別采用全有全無與用戶平衡方法實(shí)現(xiàn)客流分配;從宏觀、中觀與微觀三層次布設(shè)待評價(jià)的初始公交線網(wǎng),并考慮優(yōu)化目標(biāo),以線網(wǎng)密度、站點(diǎn)覆蓋率、平均換乘系數(shù)等為技術(shù)指標(biāo)評價(jià)可達(dá)性,以線路服務(wù)范圍內(nèi)各類POIs占比等客流指標(biāo)評價(jià)用戶最優(yōu)性,采用整體與局部等7類中小城市線網(wǎng)優(yōu)化技術(shù)迭代優(yōu)化,構(gòu)建最終優(yōu)化線網(wǎng)。最后,以河南省滎陽市為例,驗(yàn)證了研究方法的有效性,并詳細(xì)闡述了研究方法的實(shí)現(xiàn)過程,得到了較好的公交線網(wǎng)優(yōu)化應(yīng)用結(jié)果。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U491.17
【部分圖文】：

主要存在以下地球坐標(biāo)系（WGS84）、火以及百度坐標(biāo)系。表 3.7 坐標(biāo)系簡介地球坐標(biāo)系（WGS84）火星坐標(biāo)系（GCJ-02）國際標(biāo)準(zhǔn) 中國標(biāo)準(zhǔn) GPS 設(shè)備 國內(nèi)各種首次加密地圖系統(tǒng)*OSM 路網(wǎng)數(shù)據(jù) 大眾點(diǎn)評及新浪微博簽到數(shù)據(jù) 各種地圖系統(tǒng)（包括電子形式），必須至少采用 GCJ-02 對地統(tǒng)一方法可通過基于變換理論的編程以及相關(guān)變換軟件兩種要采用未來交通實(shí)驗(yàn)室出品的“萬能坐標(biāo)轉(zhuǎn)換”軟示。

東南大學(xué)碩士學(xué)位論文”（HBO）以及“非基于家出行”（NBH）三類出行的基礎(chǔ)上，填補(bǔ)非工作出行的“其他地”。其他地采用文職住地識別結(jié)果中獲取的其他地結(jié)果，則直接使對識別出居住地的用戶識別兩個(gè)其他地）；其次，對的用戶，從原始微博簽到數(shù)據(jù)中隨機(jī)選擇一或兩個(gè)他地之間的識別結(jié)果，以某一用戶至少包含兩個(gè)識別

模型二其中②、③兩類與模型一相同，第一類人群識別人考慮均基于家出行，將其構(gòu)建于識別的居住地與其他地 1、其他地 2 人群，構(gòu)建居住地至其他地 1、居住地至其來往共 4 次出行。 模型三其中②、③兩類與模型一相同，第一類人群識別考慮最大化出行次數(shù)，將其構(gòu)建于識別的居住地與其他地 1、其他地 2 人群，構(gòu)建三者之間來往共 6 次出行。第①類人群（模型一） 第①類人群（模型二） 第①類人群（模型三
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2847916