1、第42卷第4期2023年4月Vol.42 No.4Apr.2023重庆交通大学学报(自然科学版)JOURNAL OF CHONGQING JIAOTONG UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)DOI：10.3969/j.issn.1674-0696.2023.04.13基于多源数据的城市群枢纽间多模式交通系统 异常状态影响研究 马书红1,杨涛1,岳敏1,陈西芳1(1.长安大学运输工程学院，陕西西安710064；2,生态安全屏障区交通网设施管控及循环修复技术交通运输行业 重点实验室，陕西西安710064)摘要:为探究城市群多模式交通系统异常状态的影响范围,从需求端非常态客流变化
2、和供给端运输能力下降两方面 对多模式交通系统异常环境进行分类，提出了基于手机信令数据、意向出行调查及客票信息等多源数据的异常状态 影响范围识别流程和分析方法;以京津冀城市群为例，确定强链接枢纽间通道客流动态安全阈值，提出了基于贝叶 斯预测的通道客流异常检测方法;利用提升度、余弦相似度及其标准化值来区分枢纽关联规则的有效性，提出了基 于强关联规则确定异常状态影响范围的方法。研究表明:基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法具有实时性，提 高了客流安全阈值精度;基于实际手机数据和假定异常情况下的意向调查数据并结合关联规则确定枢纽影响范围，可为利用数据挖掘技术分析突发异常状态的影响和对策提供借鉴。关 键
3、 词:交通运输工程;综合交通运输;城市群;异常状态;影响范围;关联规则;多源数据 中图分类号:U491.17 文献标志码:A 文章编号：1674-0696(2023)04-098-10Influence of Abnormal State of Multi-mode Transport System between Hubs in Urban Agglomeration Based on Multi-source DataMA Shu hong1,2,YANG Ta o1,YUE Min1,CHEN Xifa ng1(1.Col l ege of T r a nspor t a t ion E
4、ngineer ing,Cha nga n Univer sit y?Xia n 710064,Sha a nx i,China;(2.Key La b or a t or y of Tr a nspor t Ind u st r y of Ma na gement,Cont r ol a nd Cy c l e Repa ir Tec hnol ogy for Tr a ffic Net wor k Fa c il it ies in Ec ol ogic a l Sec u r it y Ba r r ier Ar ea,Xia n 710064,Sha a nx i,China)Ab s
5、t r a c t：In or d er t o ex pl or e t he infl u enc e r a nge of t he a b nor ma l st a t e o mu l t i-mod e t r a nspor t sy st em in u r b a n a ggl omer a t ion,t he a b nor ma l envir onment s in mu l t imod a l t r a nspor t a t ion sy st em wer e c l a ssified fr om t wo a spec t s：a b nor ma
6、l c ha nges in pa ssenger fl ow on t he d ema nd sid e a nd a d ec r ea se in t r a nspor t a t ion c a pa c it y on t he su ppl y sid e.A pr oc ess a nd a na l y sis met hod wer e pr oposed for id ent ify ing t he infl u enc e r a nge of a b nor ma l st a t es b a sed on mu l t isou r c e d a t a s
7、u c h a s mob il e signa l ing d a t a,int ent ion t o t r a vel su r vey s a nd pa ssenger t ic ket infor ma t ion.Ta king t he Beijing-Tia njin-Heb ei u r b a n a ggl omer a t ion a s a n ex a mpl e,t he d y na mic sa fet y t hr eshol d of pa ssenger fl ow b et ween st r ong l ink hu b s wa s d et
8、 er mined,a nd a n a b nor ma l d et ec t ion met hod of c ha nnel pa ssenger fl ow wa s pr oposed b a sed on Ba y esia n pr ed ic t ion.The effec t iveness of hu b a ssoc ia t ion r u l es wa s d ist ingu ished b y l ift ing d egr ee,c osine simil a r it y a nd t heir nor ma l ized va l u es,a nd a
9、 met hod t o d et er mine t he infl u enc e r a nge of a b nor ma l st a t es b a sed on st r ong a ssoc ia t ion r u l es wa s pr oposed The r esea r c h r esu l t s show t ha t t he c ha nnel pa ssenger fl ow a b nor ma l d et ec t ion met hod b a sed on Ba y esia n pr ed ic t ion ha s r ea l-t im
10、e per for ma nc e a nd impr oves t he a c c u r a c y of pa ssenger fl ow sa fet y t hr eshol d.The infl u enc e sc ope of t he hu b s is d et er mined b y t he a c t u a l mob il e phone d a t a,t he int ent ion su r vey d a t a u nd er t he a ssu med a b nor ma l c ond it ions a s wel l a s t he a
11、 ssoc ia t ion r u l es?whic h c a n pr ovid e r efer enc e for u sing d a t a收稿日期:2021-11-15；修订日期：2022-01-27基金项目：国家重点研发计划项目(2018YFB1601300)；陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JM-246)；中央高校基本科研业务费资助项 目(300102210214)；陕西省交通科技计划项目(21-13R)第一作者:马书红(1975-),女,河北藁城人，教授，博士，主要从事交通规划、交通经济与政策方面的研究。E-ma il：mshc hd.ed u.c n通信作者:
12、陈西芳(1998)，女，山东荷泽人，博士研究生，主要从事交通规划方面的研究。E-ma il：2682725938qq.c om第4期马书红，等:基于多源数据的城市群枢纽间多模式交通系统异常状态影响研究99mining t ec hnol ogy t o a na l y ze t he impa c t a nd c ou nt er mea su r es of su d d en a b nor ma l st a t es.Key wor d s：t r a ffic a nd t r a nspor t a t ion engineer ing；c ompr ehens冷e t r a
13、 nspor t a t ion；u r b a n a ggl omer a t ionj a b nor ma l st a t e;infl u enc e r a nge;a ssoc ia t ion r u l es;mu l t i-sou r c e d a t a0引言2019年交通强国建设纲要明确提出“构建便 捷顺畅的城市（群）交通网”、“城市群2小时通达”，2021年国家综合立体交通网规划纲要提出，综合 交通网络需要增强互联互通,推动融合发展,提升运 输整体效率,为进一步发展城市群交通指明了方向。随着城市群一体化多模式交通网络的建设，出行者 的联程出行需求不断扩大，但多模
14、式交通网络在组 合效率、换乘衔接、功能协作等方面还存在短板；同 时,突发异常状况（如突发客流、线路故障、自然灾害 等）也会对多模式交通网络带来极大冲击，需要提出 快速应对策略和提高网络韧性。因此，在异常状态 发生时，如何准确判别城市群多模式客运交通系统 的异常状态、受影响的通道/枢纽和影响范围，提出 应急对策，确保城市群枢纽间多模式交通一体化运 行效率成为当前亟待解决的重点问题之一。在枢纽异常事件的识别及影响研究方面，R.SILVA等基于智能卡数据提出一种用于量化因轨 道线路和车站关闭产生影响的方法；SUN Hu iju n 等利用贝叶斯方法对突发事件进行识别并建立 城市轨道交通网络中断影响评
15、估模型;杨灵分析 了突发大客流在城市轨道交通网络的扩散过程及传 播特性;李臣等利用地铁AFC数据对大客流下时 空影响范围做出识别。上述研究多基于网络理论对 异常影响范围进行界定,对乘客的实际出行需求考 虑较少。随着多源大数据分析技术的发展,利用手 机信令数据分析城际间乘客出行能够更加准确地反 映实际情况。结合多源出行数据,利用关联规则 挖掘方法能够更好地发现数据集中有意义的联系。比如，利用出租车GP S数据和关联规则，李勇分析 了城市道路拥堵的关联性和传播特性;YU Wenha o7 提出了挖掘一定时段内频繁项集的移动路径算法;项 译使用手机信令数据并基于出行轨迹的关联性，研 究了景区游客的路
16、线分布规律。基于轨道交通刷卡 数据、AFC数据提取相关出行信息，褚凡利用关联 规则挖掘方法分析轨道交通客流特征和出行行为;GUO Xi分析了通勤时段内强关联性的地铁站点 组合O基于此,笔者拟在获取手机信令数据的基础上，结合意向出行调查及客票信息等多源数据提出城市 群枢纽间多模式交通系统异常状态影响范围识别流 程与方法,并结合京津冀城市群枢纽间多模式交通 出行典型场景进行分析和验证，为利用数据挖掘方 法确定突发异常状态的影响和对策提供借鉴，为进 一步完善城市群多模式交通系统应急处置、韧性评 估和提升等提供理论基础。在此基础上，为提高管 理部门在面对灾害和突发事件等异常状态下的快速 反应能力和主动保障能力，提高城市群枢纽间多模 式交通系统衔接协调和整体运行效率提供支撑。1城市群多模式交通系统异常状态分 类笔者将异常状态定义为“由于突发事件所导致 的枢纽（间）客流的非正常状态”。突发事件指突然 发生、造成或可能造成严重社会危害、需要进行紧急 处理的事件,包括突发事故、自然灾害、恐怖主义行 为、重大群体性事件等。笔者从需求端非常态客流 变化和供给端运输能力下降2个方面对城市群多模 式交通系统异
