智能交通卡记录的轨道交通出行信息能够有效体现城市地铁客流分布受天气影响的程度,然而,在现有的诸多相关研究成果中缺乏从特定起讫点对间客流和不同人群地铁出行的角度探讨其受天气因素的影响。为填补天气因素对城市地铁客流时空分布影响研究的空缺,本文分别从时间维度和空间维度进行相关研究。以南京地铁为例,利用大量智能交...
天气因素作为一种外部环境变量,对地铁客流产生显著影响。因此,研究天气因素对城市地铁客流时空分布的影响,对优化地铁运营和提高乘客满意度具有重要意义。 2. 数据采集和预处理 本研究采用智能交通卡数据作为研究对象。该数据包括每个乘客在地铁站刷卡的时间、地点和交易金额等信息。首先,对数据进行清洗和去噪处理,排除异常...
智能交通卡数据客流时空分布天气因素南京市城市地理空间,气候环境及交通系统间存在复杂的相互联系,相互制约的关系,交通及地理时空数据为理解三者间关系带来了新的机遇.城市轨道交通是居民绿色出行,缓解中国大城市交通拥堵的重要交通方式.深入研究影响城市地铁客流时间和空间分布变化的因素,有利于制定合理的土地利用及交通需求...
城市地理空间、气候环境及交通系统间存在复杂的相互联系、相互制约的关系,交通及地理时空数据为理解三者间关系带来了新的机遇。城市轨道交通是居民绿色出行、缓解中国大城市交通拥堵的重要交通方式。深入研究影响城市地铁客流时间和空间分布变化的因素,有利于制定合理的土地
因此,上述情况下的客流时空分布分析由以下2个步骤实施:① 统计小时客流量以实现单变量的SARIMA模型;② 加入天气变量作为外界变量调整SARIMA模型以实现天气因素对地铁小时客流量影响的研究。 本文关注的天气因素包括气温、相对湿度、气压、风速和降雨,并分别从时间维度(工作日早、晚高峰以及周六、周日)和空间维度2个方面...