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基于多源数据的北京轨道交通客流特征分析李臣;陈艳艳;刘小明;路尧【摘要】为提高城市轨道交通成网条件下客流预测与运营管理水平,有必要对轨道交通客流特征进行研究.结合实地调研数据,利用海量的市政交通“一卡通”(IC卡)数据和移动通信定位数据对北京市轨道交通乘客属性特征、时空特征、接驳特征、票价调整影响特征等进行分析,最后对客流需求高增长的北京轨道交通客流特征进行总结.结果表明:北京轨道交通工作日主要服务于中低收入的中青年通勤族,77.25％的乘客轨道交通出行时间在10—60 min之间;轨道交通线路高峰客流有明显的潮汐现象,受职住分离现象的影响,客流空间分布的不均衡性突出;现阶段轨道交通网络发展较为成熟,但仍有部分区域对轨道交通的需求较大;轨道交通站点接驳设施的便利性和完善性程度影响乘客对轨道站点交通方式的选择;在可接受范围内,票价调整对客流的影响在短期内较明显,经过渡期后客流量呈增加趋势.%In order to improve the accuracy of passenger flow forecasts and the operation management level of urban rail transit networks,it is necessary to study the passenger flow characteristics of rail transit.This paper analyzes the passengers' attributes,the time-space and transferring characteristics as well as fare adjustment impacts of Beijing rail transit,using the field survey data,massive municipal transportation IC card data and mobile positioning data.Finally,it summarizes the characteristics of the increasing passenger flows of Beijing rail transit.The results show that Beijing rail transit mainly serves the middle and low-income commuters who are young or middle-aged on weekdays,and that the travel time of 77.25 ％ passengers is between 10 to 60 minutes.There is obvious tidal flow during peakhours.The imbalance of the space distribution of passenger flows is salient due to home-work separation.The development of rail transit network has reached a mature stage,and it is greatly demanded in some areas.The convenience and integrity of transfer facilities in rail stations has an impact on passengers' travel mode selection.Within the acceptable range,fare adjustment has an obvious short-term influence on passenger flows,butthe flows increase after the transition period.【期刊名称】《都市快轨交通》【年(卷),期】2017(030)005【总页数】10页(P7-16)【关键词】轨道交通;客流特征;“一卡通”数据;移动通信;定位数据;北京市【作者】李臣;陈艳艳;刘小明;路尧【作者单位】北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京100124;北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京100124;北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京100124;北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京100124【正文语种】中文【中图分类】U231城市轨道交通以速度快、拥堵少、可靠性高的特点吸引越来越多的人们选择其出行，客流需求的增加使轨道交通线网客流特征呈现新的特点。
北京通勤圈范围识别、特征与跨界通勤模式探究随着北京城市进步的不息扩大，人口流淌和通勤需求也日益增长。
北京已经逐渐形成了一个巨大的通勤圈，囊括了周边城市和地区的居民。
本文旨在探讨北京通勤圈的范围识别、特征和跨界通勤模式，并探讨可能的解决方案。
起首，我们需要确定北京通勤圈的范围。
通勤圈是指以北京市为中心的一定范围内，人们进行平时通勤活动的地区。
我们可以通过探究人员的通勤方式和通勤距离来确定通勤圈的边界。
据统计，大约有50%的人选择在距离北京市30公里以内的地区居住并通勤到市区工作。
因此，我们可以将这个范围视为北京通勤圈的一部分。
其次，北京通勤圈的特征是多样的。
由于北京是中国的政治、经济和文化中心，吸引了大量的人口涌入。
因此，通勤圈内的人口结构复杂多样，包括北京市的市民、外来务工人员、留同砚等。
此外，由于北京交通便利，通勤圈内的人们通常选择公共交通工具如地铁、公交车等进行通勤。
同时，通勤圈内的地区也面临着环境保卫和资源利用的挑战，因为大量人口集中在有限的土地上。
在跨界通勤模式方面，人们通常会选择跨城市通勤，即在通勤圈内的不同城市之间进行通勤活动。
这种模式下，人们需要面对交通拥堵、时间成本和心理压力等问题。
然而，我们也可以通过优化交通网络、提高公共交通便利性和进步智能交通系统等手段来改善这一状况。
此外，我们还可以鼓舞企业提供弹性工作时间和灵活的工作模式，以缩减通勤高峰期的交通压力。
为了应对北京通勤圈的挑战，我们需要实行一系列措施。
起首，我们可以进一步进步和完善交通网络，包括城市间高速公路、轨道交通等，以提高通勤效率。
同时，我们还可以鼓舞和支持绿色出行方式，如自行车和步行，以缩减对环境的影响。
此外，我们可以建立智能交通系统，通过实时监测交通状况并提供实时导航服务，以援助人们选择最佳的通勤路线。
除了交通方面的改进，我们还可以通过进步虚拟办公和遥程工作等方式来缩减通勤需求。
这将不仅提高个人的工作效率和生活质量，还有助于缩减通勤对环境造成的负面影响。
基于大数据的交通出行特征分析近年来，随着大数据技术的不断发展和应用，人们对于如何利用大数据来提高交通出行的效率和便利性越来越感兴趣。
基于大数据的交通出行特征分析正成为研究人员和决策者关注的焦点。
本文将通过分析大数据在交通出行领域的应用，探讨大数据对于交通出行特征的深入了解以及对未来交通规划的影响。
首先，大数据的应用范围已经渗透到交通领域的方方面面。
通过对公共交通乘客上下车记录、道路交通流量数据、出租车定位数据等进行收集和分析，结合人工智能技术，可以获取更精确的交通出行特征。
以此，交通部门能够更好地了解市民的出行需求，优化交通线路设置和调整出行策略，提供更高质量的服务。
同时，大数据还可用于分析驾驶行为数据，例如急刹车、超速行驶等，从而加强交通管理和安全监控。
其次，大数据对于交通出行特征的分析能够揭示出人们出行的规律和特点。
通过对大量的出行数据的统计和分析，可以发现交通拥堵的高发时段、高发地点，了解人们出行的偏好和流向等信息。
例如，根据出租车定位数据可以分析出某些区域的繁忙程度，以便调整交通信号灯的时间设置和交通管理措施，减少交通堵塞。
这种基于大数据的交通出行特征分析不仅能够提高交通出行的效率，还能够为交通规划和城市建设提供依据。
另外，大数据分析还可以为交通部门的决策提供重要的数据支持。
比如，通过对大数据的分析，可以了解到人们在特定时间段内的出行需求，从而合理安排公交车的数量和发车间隔，减少人们的等车时间；也可以分析出特定地段的交通流量，为道路的规划和建设提供指导。
此外，大数据分析还可以对交通出行模式进行优化，提供更加智能化的出行方案，例如通过推荐最佳道路或最佳交通工具，从而减少出行时间和成本。
最后，大数据的应用还能够为个体的出行需求提供更加定制化的解决方案。
通过对个人的出行偏好和历史数据进行分析，可以为每个人量身定制出行计划和路线推荐，在出行的过程中提供更加个性化和便利的服务。
例如，通过手机定位数据和通勤时间的记录，可以为用户提供最佳的乘车路线和出行提示，包括提醒潜在的拥堵路段，推荐更方便的换乘方案等。
《运用大数据及回归分析探索北京城市道路交通拥堵问题》篇一一、引言随着城市化进程的加快，北京等大型城市的交通拥堵问题日益凸显，对城市居民的生活质量和城市发展造成了显著影响。
运用大数据及回归分析等现代科技手段对交通拥堵进行深入分析，不仅可以揭示其成因，还有助于提出更为精准有效的治理策略。
本文以北京为例，结合实际数据和回归分析模型，探索交通拥堵现象及解决方案。
二、数据收集与处理首先，收集了北京各主要道路的交通流量数据、道路类型、天气状况、交通政策变化等相关信息。
通过大数据技术对这些数据进行清洗、整合和预处理，以备后续分析使用。
三、回归分析模型构建针对交通拥堵问题，构建了多元线性回归分析模型。
该模型以交通拥堵指数为因变量，选取了道路类型、交通流量、天气状况、交通政策等作为自变量。
通过回归分析，可以探究各因素对交通拥堵的影响程度及其相关性。
四、回归分析结果及解释1. 影响因素分析：通过回归分析发现，道路类型、交通流量和交通政策是影响北京城市道路交通拥堵的主要因素。
其中，道路类型和交通流量与交通拥堵指数呈正相关关系，即道路类型越繁忙、交通流量越大，拥堵指数越高；而交通政策则与拥堵指数呈负相关关系，表明合理的交通政策有助于缓解交通拥堵。
2. 天气状况的影响：天气状况也是影响交通拥堵的重要因素之一。
在雨雪雾等恶劣天气条件下，道路能见度降低、路面湿滑等都会导致车辆行驶速度下降，从而加剧交通拥堵。
3. 交互效应：除了单因素影响外，各因素之间还存在交互效应。
例如，在特殊天气条件下，道路类型和交通流量的影响可能会更加显著；而合理的交通政策可以部分抵消这些不利影响，降低拥堵程度。
五、对策建议根据回归分析结果，提出以下对策建议：1. 优化道路类型布局：根据城市规划和交通需求，合理规划道路类型和布局，提高道路通行能力。
2. 疏导交通流量：通过信号灯控制、交通诱导等手段，合理疏导交通流量，避免道路拥堵。
3. 制定合理交通政策：根据实际情况，制定合理的交通政策和管理措施，如限行、限购等，以缓解交通压力。
基于多元数据的高速公路交通运行特征研究摘要：高速公路在综合交通运输系统中不仅起到了主骨架、大动脉的作用，同时也是综合运输方式之间顺畅衔接的有效载体。
相比较普通公路而言，高速公路可实现客流及货物的快速集散和中转，在综合运输现代化体系中处于优先发展地位。
关键词：多元数据；高速公路；运行特征；随着信息通讯技术在交通领域的发展，使高速公路传统的交通数据采集向电子化设备与高级应用转变，并向稳定的多元数据融合方向发展，交通运输从数据贫乏转向数据丰富的大数据时代，交通大数据为“感知现在、预测未来、面向服务”提供了最基本的数据支撑，是解决道路交通问题的最基本条件，是制定宏观交通发展战略和建设规划，进行微观道路交通管理与控制的重要保障。
1.高速路网交通运行数据采集现状分析1.高速路网运行基础数据采集现有数据分为传统数据和信息化数据，传统数据包括高速公路收费站联网数据（包括ETC数据）、交调站点数据以及其它统计数据，信息化数据包括手机信令数据，两客一危车辆GPS数据、大型货运车辆GPS数据、互联网数据（导航数据、网约车数据等）。
合理对交通运输大数据进行分类、采集与整理，综合分析高速公路网现状发展情况，通过现有数据基础情况梳理，充分挖掘数据源潜力，为分析工作奠定基础。
2.国内外实际应用情况应用云计算、无线移动、物联网、车联网等各种新技术，建设新一代智能交通体系是国际国内特大城市应对交通问题的重要手段。
在美国、欧洲、日本等发达国家，通过协调交通行业相关部门，实现对高速公路交通运行特征信息的全方位汇聚、管理、融合分析。
国内北上广深等大城市已重视交通大数据的作用，实现交通数据汇集，用信息化技术辅助政府决策和管理。
通过梳理国内外有关交通大数据的研究方案，单纯依靠加大交通基础设施建设已不能解决日趋严重的交通问题，在推动城市空间结构调整、加强交通需求管理的同时，依托高新技术手段，积极开展基于多元数据的高速公路交通运行特征研究，对最大限度发挥已有高速公路等交通基础设施的能力、缓解交通压力、改善交通出行安全，以及提高交通运行效率具有直接作用，是解决城市交通问题的必然趋势与重要举措。
《基于多源探测数据对北京一次重污染天气的粒子微物理特征和热、动力机制分析》篇一一、引言近年来，随着工业化和城市化的快速发展，空气质量逐渐成为人们关注的焦点。
北京作为我国首都，其空气质量对周边地区乃至全国都具有重要影响。
重污染天气事件频发，对人们的健康和生活造成严重影响。
因此，对重污染天气的粒子微物理特征和热、动力机制进行分析，对于理解污染成因、预测预警及制定控制措施具有重要意义。
本文基于多源探测数据，对北京一次重污染天气的粒子微物理特征和热、动力机制进行了深入分析。
二、数据与方法本研究采用的多源探测数据包括卫星遥感数据、地面观测数据以及气象探测数据等。
通过对这些数据的综合分析，可以更全面地了解重污染天气的粒子微物理特征和热、动力机制。
在分析方法上，本文采用了物理模型与数值模拟相结合的方法。
首先，通过物理模型对粒子微物理特征进行分析；其次，结合数值模拟对热、动力机制进行深入探讨。
三、粒子微物理特征分析通过对多源探测数据的分析，我们发现重污染天气中，大气粒子主要包括PM2.5、PM10等细颗粒物。
这些颗粒物主要由大气中的污染物经过一系列化学反应和物理过程形成。
其中，PM2.5由于其粒径小、比表面积大等特点，在大气中具有较高的活性和危害性。
在微物理特征方面，这些颗粒物具有较高的吸湿性和吸湿增长性。
当相对湿度增加时，颗粒物会吸湿增长，进而影响其在大气中的分布和传输。
此外，颗粒物的化学成分和光学特性也会影响其在大气中的行为和危害程度。
四、热、动力机制分析在重污染天气中，热、动力机制起着重要作用。
通过对多源探测数据的分析，我们发现大气中的温度、湿度、风速等气象因素对污染物的传输、扩散和转化具有重要影响。
在热力方面，城市热岛效应加剧了污染物在低空层的积累。
而大气中的湿度则通过影响颗粒物的吸湿性和吸湿增长性，进一步加剧了污染程度。
在动力方面，风速和风向的变化对污染物的传输和扩散具有重要影响。
当风速较低时，污染物难以有效扩散，导致污染程度加重。
基于多源数据的交通流量预测模型研究在当今社会，交通流量的准确预测对于城市规划、交通管理以及公众出行都具有至关重要的意义。
随着信息技术的不断发展，多源数据的获取变得日益便捷，为交通流量的预测提供了更丰富、更全面的信息支持。
基于多源数据的交通流量预测模型研究逐渐成为交通领域的热门课题。
多源数据包括但不限于以下几种类型。
首先是传感器数据，如道路上的环形检测器、微波检测器等设备所采集的实时车速、车流量等信息。
这些数据能够直接反映道路的使用状况，但由于检测设备的覆盖范围有限，可能存在数据缺失的情况。
其次是视频监控数据，通过摄像头获取道路上的车辆图像，经过图像处理技术可以提取车辆的数量、类型等信息。
不过，视频监控数据的处理较为复杂，且受天气、光照等因素的影响较大。
再者是移动终端数据，如手机的定位信息、车载导航数据等。
这些数据能够反映出行者的轨迹和出行习惯，但数据的准确性和隐私保护是需要重点关注的问题。
此外，还有公交卡数据、出租车轨迹数据等，它们都从不同的角度为交通流量的预测提供了有价值的线索。
在利用多源数据进行交通流量预测时，面临着诸多挑战。
首先是数据的融合问题。
由于不同来源的数据格式、精度、采集频率等存在差异，如何将这些数据有效地融合在一起，以获得全面、准确的交通状态信息是一个关键难题。
其次是数据的噪声和异常值处理。
实际采集到的数据可能存在误差、缺失或异常值，需要采用合适的方法进行清洗和修复，以保证数据的质量。
另外，交通系统是一个复杂的动态系统，具有非线性、时变性和不确定性等特点，传统的预测方法往往难以准确描述其内在规律。
为了解决上述问题，研究人员提出了各种各样的预测模型和方法。
一种常见的方法是基于统计学的模型，如时间序列分析、回归分析等。
时间序列分析方法通过对历史数据的分析，建立数据的时间依赖关系，从而进行预测。
回归分析则通过建立交通流量与其他相关因素（如时间、天气、节假日等）之间的数学关系来预测未来的流量。
《运用大数据及回归分析探索北京城市道路交通拥堵问题》篇一一、引言随着城市化进程的加速，北京作为我国首都，其城市道路交通拥堵问题日益凸显。
这不仅影响了市民的出行效率和生活质量，也对城市的经济社会发展带来了诸多挑战。
为了有效解决这一问题，本文尝试运用大数据技术及回归分析方法，对北京城市道路交通拥堵问题进行深入研究，以期为相关决策提供科学依据。
二、大数据在交通拥堵研究中的应用1. 数据来源与收集本文所采用的大数据主要来源于北京市交通委员会发布的交通流量数据、GPS轨迹数据、社交媒体上的交通信息等。
这些数据能够全面反映北京城市道路交通的实际情况。
2. 数据处理与分析通过对收集到的数据进行清洗、整理和转换，我们得到了可用于分析的交通大数据集。
利用数据挖掘和机器学习技术，我们可以从海量数据中提取出有用的信息，为后续的回归分析提供基础。
三、回归分析在交通拥堵问题中的应用回归分析是一种常用的统计学方法，可以用于探讨变量之间的关系。
在交通拥堵问题中，我们可以将交通流量、道路类型、时间段、天气状况等作为自变量，将交通拥堵程度作为因变量，建立回归模型，以探讨各因素对交通拥堵的影响程度。
四、实证分析以北京市某一段道路为例，我们采用了多元线性回归模型进行分析。
通过分析发现，道路的交通流量、上下班高峰时段、天气状况等因素对交通拥堵程度具有显著影响。
其中，交通流量和上下班高峰时段的拥堵程度呈正相关关系，而雨雪天气则会显著增加道路拥堵的可能性。
五、结果与讨论根据回归分析的结果，我们可以得出以下结论：一是交通流量越大，道路拥堵的可能性越高；二是上下班高峰时段的交通压力较大，容易导致拥堵；三是雨雪等恶劣天气会进一步加剧道路拥堵。
这些结论为我们提供了解决交通拥堵问题的思路和方向。
在解决交通拥堵问题上，我们可以采取以下措施：一是优化交通流量的管理，通过智能交通系统实时监测道路流量，合理分配交通资源；二是调整上下班高峰时段的交通政策，如实行错峰上下班、鼓励公共交通等；三是加强天气预警系统建设，提前做好道路维护和疏导工作。
《运用大数据及回归分析探索北京城市道路交通拥堵问题》篇一一、引言随着城市化进程的加快和汽车保有量的增长，城市交通拥堵已成为影响北京居民日常生活的重要问题。
通过分析城市交通的动态变化规律，发现其深层次的原因和预测未来的拥堵情况，成为了一个重要的研究课题。
本文以北京城市为例，利用大数据及回归分析的方法对城市道路交通拥堵问题进行深入探索。
二、数据来源与预处理本研究采用了北京市交通管理部门发布的实时交通数据、卫星定位系统（GPS）数据以及气象、经济、人口等相关的数据信息。
这些数据提供了道路的交通流量、速度、拥堵指数等信息。
在进行回归分析之前，需要先对数据进行预处理。
这一步包括数据清洗、格式化转换、缺失值处理和异常值剔除等操作，以保证数据集的完整性和准确性。
此外，我们还进行了必要的特征提取，包括时间段、区域特征、道路类型等。
三、回归分析方法介绍本研究主要采用多元线性回归分析方法，以交通流量、道路类型、天气状况等作为自变量，以拥堵指数作为因变量。
通过建立数学模型，分析这些因素对交通拥堵的影响程度。
同时，为了验证模型的准确性，我们还采用了交叉验证和残差分析等方法。
四、实证分析1. 模型构建我们首先根据前述的自变量和因变量建立了多元线性回归模型。
通过逐步回归的方法，筛选出对拥堵指数影响显著的变量。
最终构建了一个较为简洁且解释力较强的模型。
2. 模型检验与优化我们对模型进行了多次检验和优化，包括使用不同时间段的交通数据来验证模型的稳定性，调整模型参数以提高拟合度等。
通过不断优化，我们发现模型的解释力度得到了显著提高。
3. 结果分析根据回归分析的结果，我们发现交通流量和道路类型对拥堵指数的影响最为显著。
具体来说，当交通流量超过一定阈值时，拥堵指数会明显上升；不同类型的道路由于设计通行能力不同，也会影响拥堵指数的变化。
此外，天气状况对拥堵也有一定影响，例如雨雪天气容易加剧拥堵。
五、讨论与建议根据回归分析的结果，我们提出以下建议：1. 针对交通流量过大的问题，建议通过优化交通网络布局、建设更多公共交通设施等方式来缓解交通压力。
北京市交通委员会关于推荐2022年度北京市科学技术奖候选项目的公示文章属性•【制定机关】北京市交通委员会•【公布日期】2023.04.19•【字号】•【施行日期】2023.04.19•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】科技奖励正文北京市交通委员会关于推荐2022年度北京市科学技术奖候选项目的公示我单位推荐“基于海量多源数据的超大城市轨道公交两网融合及公交线路匹配技术”申报2022年度北京市科学技术奖，特此公示，公示期2023年4月19日至年4月24日，公示期内如对公示内容有异议，请您向市交通委员会科技处反映。
联系人及联系电话：卫文哲57078905一、项目名称：基于海量多源数据的超大城市轨道公交两网融合及公交线路匹配技术二候选单位：北京交通发展研究院三、候选人：1、郭继孚;2、刘雪杰;3、陈静;4、王昊;5、马腾腾;6、姚越;7、温慧敏;8、孙建平;9、缐凯;10、朱家正;11、马毅林;12、张璋;13、雷方舒;14、朱珊;15、徐春玲四、项目简介：1.研究目的针对当前地面公交客运量持续下降、服务效率及可靠性较低等问题，融合手机信令、公共交通、网约车等多源大数据，深入研究乘客出行特征，全面评价北京市地面公交供需匹配情况;基于城市综合交通运输体系发展趋势及各子系统竞合关系，明确地面公交发展方向和功能定位，研究提出公交网络结构匹配及分层分类精准表征方法;面向通勤乘客研究公交骨干走廊筛选方法，提出轨道公交两网融合策略下的各层级线路规划技术方法，以提高地面公交供需匹配效率，实现提质增效。
2.主要技术创新点(1)基于海量多源数据的超大城市乘客出行特征提取技术。
应用包括手机信令数据和公交线路空间分布数据等至少10 种以上数据，数据规模和数据跨度为国内最大，解决了多源海量大数据的数据融合处理问题，研究提出了超大城市乘客全方式、全过程出行链条匹配技术和通勤乘客识别、特征挖掘技术。
(2)基于轨道公交两网融合的公交网络结构匹配及层级划分技术。
