多源大数据视角下基于居民出行需求匹配的城市公交系统优化策略

刘东虎 林娟玲 蔡李英杰 杨麒丙 时建平

（合肥工业大学，安徽合肥 230601）

公共交通对于城市的运转具有重要的作用。随着我国城镇化建设的加快，大量人口涌向城市，以一线城市为代表的城市快速扩张，逐渐形成结构体系和功能分区，城市居民的出行需求也更复杂和多样。城市公共交通是居民出行的重要的方式，其规划的合理性和便捷性直接关系城市的整体交通品质和居民的出行体验。近年来，大城市出现了早晚高峰时交通拥堵、公共交通系统运力不足、资源分配不合理等“城市病”，严重影响居民的生活品质。因此，城市公共交通的规划与居民需求的匹配度研究是重要的课题。

大数据的兴起为这一研究课题提供了有力手段。传统的城市公共交通规划主要依据城市规划、城市发展方向、城市结构等确定，是“自上而下”为主导的，精细程度低，对居民的出行需求考虑不全面。大数据具有海量、真实、实时等特点，源于每一个城市居民，能够真实地反馈居民的出行需求。采用大数据方法对城市居民的出行需求进行研究，评估城市公共交通规划的质量，使城市居民通过大数据的反馈间接参与城市规划，“自下而上”地辅助优化城市公共交通规划，提升城市品质。国内研究方面，公共交通大数据的获取和应用方法的相关研究较多，但较少使用大数据方法从城市居民需求的角度研究公共交通规划。本文基于相关研究，简要探讨大数据在公共交通规划中的作用和大数据的获取方法，提出用于测度城市公共交通与居民需求匹配度的方法，针对不同的匹配度形成机制提出优化策略。……