张可,朱远祺,沈洁,杨子帆,钱慧敏,王贝贝

(1.北京市运输管理技术支持中心，北京 100073;2. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京 100044;3. 北京市交通运行监测调度中心，北京 100073)

近年来，随着我国经济的飞速发展，城市化进程加快，机动车出行比例提高，为了缓解制约城市扩张和经济发展的交通拥堵问题，政府大力发展公共交通[1-4]。为全面贯彻城市公交优先的政策，交通管理者需要掌握动态公交数据，深入了解公交运行特征，才能把握居民的公交出行行为规律，评估公交运行状态，制定科学的管理规划政策。目前的公共交通大数据主要包括交通基础路网数据、公交线网数据、车辆动态运行数据、用户刷卡数据、公交运营调度数据等几大类，这些数据是分析公交客流行为的基础，尤其是通过公交实时到站数据，可以实现对乘客的刷卡行为分析[5-9]，从而有效地鉴别和处理客流数据。

由于每天产生的公交数据众多，数据缺失的现象并不少见。公交数据缺失直接影响对车辆的有效控制和对客流的细化分析，对规划管理和科学决策造成极大的影响，但是目前对于公交缺失数据的填充和处理方法研究仍处于较不成熟阶段，因此对公交缺失数据填充方法的进一步探究是有必要的。公交数据的缺失主要由GPS数据的不稳定性、GPS设备损坏、车辆状态和信号的不稳定性导致鉴于此，本文提出通过分析交通状态的类型以及驾驶员和车辆的特点，以车辆拥堵具有传播效应为前提假设[10-11]，用其他路段、其他车辆的信息来模拟当前车辆的方法来填充缺失的公交数据。……