李 军，邓红平

(中山大学 广东省智能交通系统重点实验室，广东 广州 510006)

基于公交IC卡数据的乘客出行分类研究

李 军，邓红平

(中山大学 广东省智能交通系统重点实验室，广东 广州 510006)

为得到体现公交乘客出行时空规律的数据，采用基于出行链方法推导出公共汽车乘客的下车站点；建立了描述单个乘客多天出行的完整数据框架；根据乘客参加不同活动所产生的出行时空特征定义了3类出行：通勤类出行、普通类出行和随机类出行，将出行频次与出发时间的标准差作为分类标准对公交乘客出行进行分类。研究表明：39.1%的乘客具有普通类或通勤类出行，生成总客流的76.4%；60.9%的乘客只具有随机类出行，生成总客流的23.6%。通过对乘客出行的分类研究可以更好地掌握乘客公交出行的规律和需求。

交通运输工程；公共交通；IC卡数据；公交出行行为；时空分析

0 引 言

公共交通自动收费系统(Automated Fare System)目前已在很多城市公共交通系统中部署，除方便乘客采用公交IC卡刷卡支付外，系统还记录了大量个体公交乘客的公交出行。相比于传统的出行调查法，自动收费系统记录的IC卡刷卡数据具有数据收集时间跨度长、自动收集、样本量大等优点；但由于系统一开始并不是为收集公交出行数据而设计的，因此很多关于出行的关键信息如上下车站点、出行目的、出行者属性等，并不记录在原始数据中。

对公交IC卡数据的研究基于两个方面：①完善的原始数据可以更好地完整描述公交乘客出行，尤其是推断上下车站点以获取OD信息。……