交通行业数据挖掘之公共交通规划

一、案例背景

某城市的公共交通系统面临着客流量不均衡、部分线路拥堵、资源利用率不高等问题，交通管理部门希望通过数据挖掘技术来优化公共交通规划，提高运营效率和服务质量，满足市民的出行需求。

二、数据挖掘实施步骤

1. 数据收集

   • 从公交卡刷卡系统收集乘客上下车的时间、站点信息，涵盖所有公交线路和站点，时间跨度为一年，以获取不同时段和线路的客流量数据。
   • 从公交车辆的 GPS 系统收集车辆的实时位置和行驶速度信息，包括一年内的运营数据，用于分析线路运行状况和车辆行驶效率。
   • 从交通管理部门获取城市道路的路况信息，如道路拥堵情况、交通事故发生地点和时间等，数据更新频率为每日，以便考虑外部因素对公交运营的影响。
   • 收集城市人口分布数据、主要商业区和居民区的位置信息以及大型活动举办地点和时间等社会经济数据，这些数据为长期规划提供参考，更新频率为年度。

2. 数据预处理

   • 对公交卡刷卡数据进行清洗，去除无效刷卡记录（如重复刷卡、异常时间刷卡等），并将上下车时间和站点信息进行标准化处理，确保数据的准确性和一致性。
   • 对 GPS 数据进行筛选，剔除异常的位置点和速度值，通过数据插值等方法填补缺失值，保证车辆行驶轨迹的完整性和连续性。
   • 将路况信息与公交运营数据进行时间和空间上的匹配，以便分析道路拥堵对公交运行的影响。对社会经济数据