近十年來,我國進入城市軌道交通建設的高峰期。以大城市和特大城市為主要聚集地的城市軌道交通線網經歷了快速的發(fā)展。隨著新建線路的密集開通,各個城市的軌道交通加速成網,乘客在線網中的路徑選擇行為日益復雜,傳統(tǒng)的基于均衡理論和Logit模型的客流分配方法在現實運用中存在各種問題。城市軌道交通AFC系統(tǒng)記錄的海量乘客出行數據,為客流分配問題的研究提供了新思路。本文首先梳理了國內外在交通網絡客流分配、智能交通卡數據挖掘等方面的研究現狀,確立了以城市軌道交通票務數據為出發(fā)點,借助大數據挖掘、機器學習等方法求解客流分配比例的思路。接著介紹了AFC系統(tǒng)數據的提取和處理方法,并分析了影響乘客路徑選擇行為的主要因素。選定基于最大換乘次數的有效路徑集生成算法,求解出客流分配所需的備選路徑集。考察一次出行旅行時間構成要素,并對其中的進出站時間消耗和換乘時間消耗做出估計,進而估計出路徑旅行時間分布參數初始值。其次,在單一路徑旅行時間近似服從正態(tài)分布的假設下,建立了描述多路徑OD對旅行時間分布的高斯混合模型,利用貝葉斯信息準則確定混合模型個數,并引入無監(jiān)督聚類算法——期望最大化算法（EM算法）求解模型,借用Pyth... 

【文章頁數】：84 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

成都地鐵原始閘機交易數據

成都地鐵不同換乘次數下至多能連通的OD對數(1)網絡構成及規(guī)模激變，客流換乘環(huán)境復雜化

EM算法流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]數據挖掘技術在軌道交通AFC系統(tǒng)中的應用[J]. 石莊彬,陸文學,張寧.  都市快軌交通. 2015(01)
[2]基于AFC數據的城軌乘客出行路徑選擇比例估計方法[J]. 石俊剛,周峰,朱煒,徐瑞華.  東南大學學報(自然科學版). 2015(01)
[3]基于AFC數據的城軌站間客流量分布預測[J]. 蔡昌俊,姚恩建,張永生,劉莎莎.  中國鐵道科學. 2015(01)
[4]基于AFC數據的城市軌道交通乘客出行路徑推算[J]. 孫延碩,徐瑞華.  交通與運輸(學術版). 2011(02)
[5]用于高斯混合模型參數估計的EM算法及其初始化研究[J]. 肖維.  電子測試. 2011(06)
[6]時序數據挖掘在AFC系統(tǒng)運營管理中的分析與應用[J]. 韓媛媛,成長生,蘇厚勤.  計算機應用與軟件. 2010(11)
[7]關于用SPSS中單樣本K-S檢驗法進行正態(tài)分布等的一致性檢驗時適用條件的研究[J]. 朱紅兵,何麗娟.  首都體育學院學報. 2009(04)
[8]基于GA的城市軌道交通客流分配問題[J]. 趙烈秋,孔繁鈺.  后勤工程學院學報. 2008(02)
[9]彈性需求下的軌道交通客流分配模型和算法研究[J]. 孔繁鈺,李獻忠.  西部交通科技. 2008(01)
[10]無縫換乘條件下城市軌道交通網絡客流分配模型及算法[J]. 四兵鋒,毛保華,劉智麗.  鐵道學報. 2007(06)

博士論文
[1]基于換乘的城市軌道交通網絡流量分配建模及其實證研究[D]. 劉劍鋒.北京交通大學 2012

碩士論文
[1]基于AFC數據的城市軌道交通網絡乘客出行路徑匹配及突發(fā)事件影響研究[D]. 吳麗娟.北京交通大學 2016
[2]基于高斯混合模型的EM算法及其應用研究[D]. 邱藤.電子科技大學 2015
[3]基于歷史客流數據的城市軌道交通網絡客流量預測及調度研究[D]. 王麗娜.北京交通大學 2011
[4]基于嵌入式技術的軌道交通自動檢票機軟件設計[D]. 蔣祥剛.上海交通大學 2008
[5]鐵路旅客乘車行為分析與客流分配研究[D]. 霍亮.中南大學 2006



本文編號：3689988