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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种地面公交站点客流量的预测方法，包括以下步骤：1获取公交刷卡数据并统计现有各公交站点的客流量；2获取车辆进出站数据并计算现有各公交站点的平均车头时距；3获取兴趣点PointofInterest,POI数据、居民小区数据、路网数据、土地利用数据；4建立客流量影响因素数据集；5建立车头时距影响因素数据集；6建立联立方程模型；7采用三阶段最小二乘法估计模型；8建立预测站点影响因素数据集；9采用估计后的客流量模型进行预测。本发明结合多源数据、考虑模型中内生性的影响，能够准确预测站点层面公交客流量，有助于有效配置公交站点设施，评价新建公交站点位置选择的合理性。

主权项：1.一种地面公交站点客流量的预测方法，其特征在于，包含以下步骤：1获取公交刷卡数据，并统计现有各公交站点的客流量；所述公交刷卡数据包括乘客的刷卡时间、上车站点及位置信息；2获取公交车辆进出站数据，并计算现有各公交站点的平均车头时距；所述公交车辆进出站数据包括站点名称、站点经纬度及车辆进站时间；3获取兴趣点POI数据、居民小区数据、路网数据、土地利用数据；4建立现有各公交站点吸引范围内的客流量影响因素数据集，所述客流量影响因素包括土地利用因素、交通基础设施、站点属性、社会经济因素；5建立现有各公交站点的车头时距影响因素数据集，所述车头时距影响因素包括公交站点周边设定范围内的交叉口个数、站点平均运营成本；6建立公交站点客流量回归方程与公交站点车头时距回归方程构成的联立方程模型；7采用三阶段最小二乘法估计联立方程模型，得到客流量方程；8建立待预测站点吸引范围内的客流量影响因素数据集，代入步骤7中估计得到的客流量方程中，得到预测结果；所述步骤5中站点平均运营成本的计算公式为： 其中，s为站点线路总数，k为站点第k条线路，lk为第k条线路的长度，bk为第k条线路的运营车次，dk为第k条线路的站点数，C为单位里程成本；联立方程模型的表达式如下： 其中：Y为公交站点客流量，H为公交站点车头时距，n为客流量影响因素总数，Xi为第i个客流量影响因素，αi为第i个客流影响因素对应的系数，m为车头时距影响因素总数，Zj为第j个车头时距影响因素，βj为站点车头时距影响因素对应的系数，v、u为误差项；三阶段最小二乘法的估计步骤为：A采用阶条件与秩条件检验联立方程模型中各方程的可识别性；B对联立方程模型中的每个方程采用两阶段最小二乘法估计；C根据B，估计整个联立方程模型的扰动项协方差矩阵；D对整个联立方程模型进行广义最小二乘估计。

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百度查询： 东南大学 一种地面公交站点客流量的预测方法