谭倩，李远东，李旺

(1. 中南大学 交通运输工程学院，湖南 长沙410075；2. 长沙海信智能系统研究院有限公司，湖南 长沙410208；3. 长沙理工大学 交通运输工程学院，湖南 长沙410004)

公交客流分配，是交通系统规划、设计与运营管理中至关重要的一环，主要任务是分析公交乘客在出行中的路径选择行为，而出行时间、费用、舒适性等是影响公交乘客选择路径的关键因素。随着公交系统的智能化以及公交信息化技术的普遍应用[1−5]。公交GPS 数据、公交站IC 卡刷卡数据可更好的记录公交乘客出行信息，为城市公交阻抗分析提供了一种更可行和科学的途径[6−9]。城市公交网络复杂且数据繁多，传统的方法获取公交阻抗尤为不易，目前已有学者通过大数据推算公交阻抗。LIU 等[10]使用常规公交车GPS数据以及公交发车时刻表等数据，提出了基于GPS 数据的公交车辆路段行程时间的推算模型；李晓丹等[11]建立了公交车辆在两个紧邻公交站点之间的行驶时间的回归表达式，并对公交车辆行程时间进行短时预测；胡郁葱等[12]采用数据挖掘技术，结合IC 卡获取的信息，推算了公交出行的OD 矩阵；IDRIS 等[13]以多伦多市的公交数据为基础，建立了基于卡尔曼滤波算法的公交车辆行程时间的推导模型；汤月华[14]依据常规的地图匹配算法，提出了一种新的投影匹配算法，将其够用于公交行程时间的计算；在区间阻抗不确定研究方面，KHOS‐RAVI 等[15]在公交到站时间预测的研究中考虑了公交运行时间的不确定性，使用区间数的方法表示公交到站时间，结果表明考虑不确定性的预测模型具有更高的稳定性；……