【摘 要】
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随着经济的增长和城市间人口流动的增加,城市交通枢纽周边的交通压力与日俱增。通过大数据分析技术有助于引导交通服务优化,保障枢纽周边人群的及时疏运。本文以大型交通枢纽
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(6550141811)资助
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随着经济的增长和城市间人口流动的增加,城市交通枢纽周边的交通压力与日俱增。通过大数据分析技术有助于引导交通服务优化,保障枢纽周边人群的及时疏运。本文以大型交通枢纽为定制公交的研究对象,利用手机信令数据和基于密度的DBSCAN聚类算法进行定制公交合乘站点布局研究,得到面向特定枢纽的合乘需求站点。之后选取高峰时段的乘车需求,从乘客和企业两个方面着手,分别考虑乘客的时间成本和企业的收益,构建了时间成本最小、运输收益最大的定制公交线路模型,为选定时段内到达枢纽站的乘客出行定制公交方案。方案站点服务率与上座率较高,且非直线系数较小,能够保证定制公交的舒适性和直达性,较好地减少资源浪费,优化资源配置。
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