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近年來，機動車、電動自行車保有量和使用量的迅猛增長導致道路交通擁堵加劇，公交運行秩序及行車安全受到較大影響、公交運行效率降低、乘客對公交快速出行的滿意度不高。為準確掌握公交運營速度規(guī)律，剖析制約公交運營速度提升的關鍵因素，有針對性地解決公交出行不快捷的問題，提升公交出行吸引力及公交出行分擔率，我們開展了公交速度分析相關研究，現(xiàn)簡要敘述主要研究過程。

1、數(shù)據(jù)源

（1）線路站點基礎信息

該數(shù)據(jù)源包含各線路各運行方向各站點的站序、名稱及站點經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，可用于后續(xù)數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度匹配，并輔助分析結(jié)果的可視化展示。

（2）線路站間距數(shù)據(jù)

該數(shù)據(jù)源包含各線路各站間的距離數(shù)據(jù)，主要用于站間速度計算。

（3）線路車輛GPS到離站數(shù)據(jù)

該數(shù)據(jù)源主要包含各線路各車輛每天到達及離開各站點的時間，可用于計算站點停靠時間、站間到站時間間隔、站間速度等指標。

圖1一1 GPS到離站數(shù)據(jù)示例

2、數(shù)據(jù)處理過程

數(shù)據(jù)處理過程主要借助SQL Server數(shù)據(jù)庫進行，包括：數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、重復數(shù)據(jù)篩選、異常數(shù)據(jù)刪除、字段內(nèi)容匹配等步驟。

（1）數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換

該步驟主要是為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式、便于指標計算。需要進行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的字段主要包括：日期（datetime類型）、運行方向（int類型）、車輛編號（int類型）、到離站時間（time類型）、站序（int類型）等。

圖1一2 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換語句

（2）重復數(shù)據(jù)篩選

該步驟主要涉及對線路站點信息、站間距數(shù)據(jù)的去重，以減少指標分析過程中的無效工作。

（3）異常數(shù)據(jù)刪除

該步驟貫徹數(shù)據(jù)分析全過程，目的是提高分析結(jié)果的可靠性，主要涉及對異常站點經(jīng)緯度、異常站間距數(shù)據(jù)、異常停站時間及異常站間速度的刪除，其中，異常站點經(jīng)緯度指超出市域范圍的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)；異常站間距數(shù)據(jù)指站間距為負值或站間距過小、過大的數(shù)據(jù)；異常停站時間指站點停站時間小于等于0秒、大于等于3分鐘的數(shù)據(jù)；異常站間距速度指速度超過城市道路限速值或者平峰低峰時段速度過低的速度數(shù)據(jù)。

圖1一3 部分異常數(shù)據(jù)刪除語句

（4）字段內(nèi)容匹配

該步驟主要包括站點名稱、站間距等字段的數(shù)據(jù)匹配，匹配過程中設置的限制條件需保證同線路、同運行方向、同日期、同車號、同站序的數(shù)據(jù)完成匹配。

圖1一4 站間距數(shù)據(jù)匹配語句

3、分析結(jié)果

分析指標主要包括：各時段速度、各區(qū)域速度、各道路速度、各分公司速度、各線路速度、不同線路類型速度、速度同比環(huán)比變化情況及相關影響因素分析，下面主要介紹一下各時段速度及影響因素分析情況。

（1）各時段速度

選取一周的GPS到離站數(shù)據(jù)，計算得到每天各時段速度有很明顯的規(guī)律性，一天內(nèi)公交運行速度呈雙波谷（“W”型）分布，高峰、平峰及低峰時段速度差異明顯，其中，周一、周五規(guī)律相似；周二、周四規(guī)律相似；周三較工作日的其他幾天略有變化；周六、周日規(guī)律相似。

圖1一5 一周內(nèi)每天各時段速度變化

（2）影響因素分析

對比各線路長度、站點數(shù)量、平均站間距、計劃周轉(zhuǎn)時間、非直線系數(shù)等指標與線路速度的相關關系發(fā)現(xiàn)：濟南公交線路速度主要受站臺停站時間、計劃周轉(zhuǎn)時間與非直線系數(shù)的負面影響較大，受平均站間距、線路長度的正面影響較大，與線路站點數(shù)量的關系較小。其中，站臺停靠對線路速度的提升有相對明顯的制約。

圖1一6 各影響因素與速度相關關系

通過本文所述公交速度分析過程可較全面、客觀地掌握速度變化規(guī)律及影響因素，為下一步公交系統(tǒng)內(nèi)部的速度提升對策提供參考。