Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Trích xuất thông tin điểm dừng xe buýt từ dữ liệu giao dịch thẻ thông minh
Tóm tắt
Hệ thống thu phí tự động (AFC) dựa trên thẻ thông minh đã trở thành phương pháp chính để thu phí xe buýt và vận chuyển đường sắt đô thị tại nhiều thành phố trên thế giới. Các công nghệ thẻ thông minh này cung cấp cơ hội mới cho việc thu thập dữ liệu giao thông, vì dữ liệu giao dịch thu được qua hệ thống AFC chứa nhiều thông tin lưu trữ quan trọng có thể được thu thập và sử dụng để giúp ước lượng ma trận điểm xuất phát – điểm đến của phương tiện giao thông công cộng. Việc phát hiện địa điểm lên xe là một bước quan trọng, đặc biệt là khi không có hệ thống định vị xe tự động (AVL) hoặc thông tin GPS trong cơ sở dữ liệu trong một số trường hợp. Với phân tích dữ liệu thô mà không có thông tin AVL trong bài báo này, một thuật toán để phát hiện hướng chuyến đi được xây dựng và các hướng cho bất kỳ xe buýt nào đang hoạt động có thể được xác nhận. Khoảng thời gian giao dịch giữa mỗi bản ghi liền kề cũng sẽ được phân tích để phát hiện các cụm lên xe cho tất cả các chuyến đi theo thứ tự. Các điểm dừng lên xe sẽ được phân phối với sự trợ giúp của thông tin lộ trình và lịch trình hoạt động. Cuối cùng, tính khả thi và thực tế của phương pháp được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu thẻ thông minh của dịch vụ xe buýt thu thập tại Quảng Châu, Trung Quốc.
Từ khóa
#hệ thống thu phí tự động #thẻ thông minh #dữ liệu giao thông #điểm dừng xe buýt #phát hiện địa điểm lên xe #ma trận xuất phát – điểm đến #công nghệ giao thông công cộngTài liệu tham khảo
Cui A (2006) Bus passenger origin–destination matrix estimation using automated data collection systems, Dissertation, Massachusetts Institute of Technology
Devillaine F, Munizaga M, Trépanier M (2012) Detection of activities of public transport users by analyzing smart card data. Transp Res Rec J Transp Res Board 2276:48–55
Kusakabe T, Asakura Y (2014) Behavioural data mining of transit smart card data: a data fusion approach. Transp Res Part C Emerg Technol 46:179–191
Long Y, Liu X, Zhou J (2016) Early birds, night owls, and tireless/recurring itinerants: an exploratory analysis of extreme transit behaviors in Beijing, China. Habitat Int 57:223–232
Kieu L, Bhaskar A, Chung E (2013) Mining temporal and spatial travel regularity for transit planning. In: Proceeding of 36th Australasian Transport Research Forum (ATRF), Brisbane, Queensland, Australia
Ma X, Wu Y, Chen F, Liu J (2013) Mining smart card data for transit riders’ travel patterns. Transp Res Part C Emerg Technol 36:1–12
Barry J, Newhouser R, Rahbee A, Sayeda S (2002) Origin and destination estimation in New York City with automated fare system data. Transp Res Rec J Transp Res Board 1817:183–187
Alsger A, Mesbah M, Ferreira L, Safi H (2015) Public transport origin–destination estimation using smart card fare data. In: Proceeding of transportation research board 94th annual meeting, Washington, DC, United States
Nassir N, Khani A, Lee S, Noh H, Hickman M (2011) Transit stop-level origin–destination estimation through use of transit schedule and automated data collection system. Transp Res Rec J Transp Res Board 2263:140–150
Bagchi M, White P (2004) What role for smart-card data from bus systems? Munic Eng 157(1):39–46
Hofmann M, O’Mahony M (2005) Transfer journey identification and analyses from electronic fare collection data. In: Intelligent transportation systems, 2005 proceedings. IEEE, pp 34–39
Wang W, Attanucci J, Wilson N (2011) Bus passenger origin–destination estimation and related analyses using automated data collection systems. J Public Transp 14(4):131–150
Barry J, Freimer R, Slavin H (2009) Use of entry-only automatic fare collection data to estimate linked transit trips in New York City. Transp Res Rec J Transp Res Board 2112:53–61
Song Z (2016) Research on large scale OD matrix estimation method based on bus IC card data. Appl Res Comput 33(7):2007–2013
Yu Y, Deng T, Xiao Y (2009) A novel method of confirming the boarding station of bus holders. J Chongqing Jiaotong University (Nat Sci) 28(1):121–125
Ma X, Wang Y, Chen F, Liu J (2012) Transit smart card data mining for passenger origin information extraction. J Zhejiang Univ Sci C 13(10):750–760
Trépanier M, Tranchant N, Chapleau R (2007) Individual trip destination estimation in a transit smart card automated fare collection system. J Intell Transp Syst 11(1):1–14
Wang W (2010) Bus passenger origin–destination estimation and travel behavior using automated data collection systems in London, UK. Dissertation, Massachusetts Institute of Technology
Zhang L, Zhao S, Zhu Y, Zhu Z (2007) Study on the method of constructing bus stops OD matrix based on IC card data. In: Proceeding of wireless communications, networking and mobile computing, WiCom 2007. International IEEE conference, Shanghai, China
Chang Y, Zhao C (2016) Travel pattern recognition using smart card data in public transit. Int J Emerg Eng Res Technol 4(7):6–13
Seaborn C (2009) Smart card data for multi-modal network planning in London: five case studies. In: European transport conference, Leeuwenhorst, Netherlands
Tantiyanugulchai S, Bertini R (2003) Arterial performance measurement using transit buses as probe vehicles. In: Intelligent transportation systems, 2003. Proceedings. IEEE, pp 102–107
Liu L, Hou A, Biderman A, Ratti C, Chen J (2009). Understanding individual and collective mobility patterns from smart card records: a case study in Shenzhen. In: 12th International IEEE conference on intelligent transportation systems, St. Louis, MO, USA
Tao S, Rohde D, Corcoran J (2014) Examining the spatial–temporal dynamics of bus passenger travel behaviour using smart card data and the flow-comap. J Transp Geogr 41:21–36