论文总字数：112665字

摘 要

近年来，为缓解日趋严重的交通拥堵、满足日益增长的交通需求，城市轨道交通作为城市公共交通的一部分，以其快捷、大运量、准时、安全、环保的特点，在我国迅猛发展。而传统的客流分析方法缺乏对动态多维度客流的可视化分析，无法为轨道交通管理部门的决策提供有力支持。本文将在对轨道交通客流数据进行深度挖掘的基础上，利用数据可视化技术进行客流特性分析，并在此基础上构建了轨道交通客流数据可视化平台。

本文以南京为例，基于轨道交通AFC系统的历史运营数据，经过数据预处理，将其集计为分时段的OD矩阵。结合聚类分析法和吸引权系数法将各时段的OD客流分配至有效路径集，通过对线网内每个断面进行路径客流的迭代，实现城市轨道交通线网内各断面客流量的实时估计。在完成客流数据分析挖掘的基础上，分别对轨道交通网络拓扑结构、路网客流分布、车站OD分布、断面客流分布进行可视化。最终，通过整合以上可视化功能模块，对南京轨道交通的基础信息、客流特性、实时客流数据等内容通过百度地图API和ECharts插件进行了集成化的可视化分析，构建了基于响应式网站的轨道交通客流数据可视化平台。

关键词：城市轨道交通；聚类分析；可视化；客流特性；响应式网站；

Abstract

In recent years, to alleviate the increasingly serious traffic congestion and meet the increasing traffic demand, as a part of urban public transport, urban rail transit has been developing rapidly in China with its features of rapidity, large capacity, punctuality, safety and environmental protection. However, the traditional method of passenger flow analysis lacks the visual analysis of dynamic multidimensional passenger flow, which cannot provide strong support for the decision-making of rail transit management department. The data visualization technology will be used to build a visual platform and analysis passenger flow characteristics based on the in-depth excavation of rail transit passenger flow data.

Taking Nanjing as an example, based on the historical operation data of the AFC system of rail transit, after data pretreatment, data is lumped into the OD matrix of time-segment. Combined with cluster analysis method and attracting weight coefficient method, the OD passenger flow in each time period is allocated to the effective path set. Through the iteration pof path passenger flow at each section in the network, real-time estimation of passenger flow at each section in the urban rail transit network is realized. On the basis of the completion of passenger flow data analysis and mining, the rail transit network topology, road network passenger flow distribution, station OD distribution, and section passenger flow distribution are respectively visualized. Finally, by integrating the above visualization function modules, the basic information, passenger flow characteristics and real-time passenger flow data, etc. of Nanjing rail transit were visually integrated through Baidu map API and ECharts plug-in. A platform of visualization of rail transit passenger data based on responsive websites is constructed.

Keywords: Urban Rail Transit; Cluster Analysis; Visualization; Passengers Flow Characteristic; Responsive Website;

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 选题背景和意义 1

1.2 国内外研究综述 1

1.2.1 轨道交通断面客流估计 1

1.2.2 轨道交通大数据可视化 2

1.2.3 轨道交通客流特征分析 3

1.2.4 研究现状总结 3

1.3 主要设计内容 4

1.4 技术路线 4

第二章 城市轨道交通客流数据获取与挖掘 6

2.1 客流数据采集与预处理 6

2.1.1 数据采集方法 6

2.1.2 数据预处理 6

2.2 客流数据生成 7

2.2.1 路网客流 7

2.2.2 OD矩阵 8

2.3 断面客流生成 9

2.3.1 OD路径分配概述 9

2.3.2 OD对可选路径 10

2.3.3 OD路径基准通行时间 10

2.3.4 OD对聚类分析 11

2.3.5 吸引权系数法 12

2.3.6 断面客流估计模型 13

2.3.7 轨道交通断面客流估计案例分析 14

2.4 本章小结 16

第三章 城市轨道交通网络客流数据可视化 17

3.1 概述 17

3.2 技术流程 19

3.3 轨道交通网络拓扑结构可视化 20

3.3.1 轨道交通网络组成 20

3.3.2 网络拓扑描述 20

3.3.3 线路地理位置可视化 21

3.3.4 拓扑结构可视化优化 22

3.4 总体客流可视化 23

3.4.1 路网客流 23

3.4.2 线路客流 24

3.4.3 车站客流 26

3.5 线网OD客流可视化 29

3.5.1 弦图 29

3.5.2 OD矩阵 30

3.5.3 线热力图 31

3.6 断面客流可视化 33

3.6.1 交通电子图 33

3.6.2 客流热力图 34

3.7 本章小结 35

第四章 基于响应式网站的轨道交通客流数据可视化平台设计 36

4.1 设计思路和亮点 36

4.2 功能需求分析 36

4.3 页面布局与功能设计 37

4.4 本章小结 44

第五章 结论与展望 45

5.1 研究结论 45

5.2 主要创新点 46

5.3 研究展望 46

致 谢 48

参考文献 49

附录A 南京地铁断面客流计算结果 51

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