智慧城市：大数据挖掘助力城市公交规划

　　随着城市发展及人口增长，城市公交线路需要随之调整，才能保证城市居民的出行方便及公交公司的运营效益。公交规划调整需要 看看“每天有多少人坐公交车?”“每天有多少人需要坐公交车?”即进行客流量及客流分布的预测。

　　“每天有多少人坐公交车?”随着公交IC卡的普遍使用，通过对公交IC卡的刷卡记录进行统计分析，较之与传统的为每辆公交车配备调查员的随车观测调查法，已经可以非常方便地获取到公交运营的基本客流信息。

　　“每天有多少人需要坐公交车?”即对居民出行实际需求的客流OD调查，这目前还是公交公司最为头痛的问题。目前的做法是进行居民问卷调查。通过设计合理的问卷内容，向居民随机发放问卷调查，然后回收问卷收集数据资料，并对数据资料进行统计分析。需要市民积极配合，且问卷质量及问卷回收率都对调查结果有很大影响。

　　如何解决公交规划中的痛点问题---客流OD调查?

　　客流OD调查(“O”来源于英文ORIGIN,指出行的出发地点，“D”来源于英文DESTINATION，指出行的目的地。)即交通起止点调查又称OD交通量调查，OD交通量就是指起终点间的交通出行量。客流OD调查内容主要有：起止点分布、出行目的、出行时间、出行距离、出行次数等。

　　目前移动电话普及率大大提高，在大多数省市都达到80部/百人以上，预计到2015年，中国移动电话普及率将达到并超过100部/百人，对移动通讯信令数据的大数据挖掘可以及时方便地获得以上信息。

　　中兴通讯基于大数据挖掘的位置BDS产品给出的解决方案：采集移动用户实时动态位置信息，通过对海量匿名数据进行分析，对城市的人口数量、分布、流动性进行分析与预测，挖掘基于海量人口位置信息的位置应用服务，为城市公交规划提供决策数据支持。具体实现方式简述如下：

　　1、从运营商获取如下数据源：待规划区域(如城市/区县)统计时段(如上一年度/上半年/上一季度)内所有用户的移动信令位置更新数据、用户登记信息和基站小区信息。

　　2、对海量匿名数据进行如下分析：

　　人流量分析：获得目标区域的实时人流量/新增人流量/驻留情况/用户来源等

　　人口出行分析：不同区域间的出行分布/出行量，上下班的出行分析/出行量，用户的出行快照等

　　用户属性挖掘：通过用户大量的移动信令数据的规则和特定，分析确定用户是居住人口、工作人口、临时人口

　　3、将大数据分析结果与地理位置信息结合，可视化展示实时的人流量(可根据该城市的人均手机拥有量进行扩充)分布及人流方向，结合GIS地图的道路信息方便公交规划，有如下几种主要应用场景：

　　根据人流量及人流方向规划公交路线，结合特定功能地点(如住宅区，机场、码头、商场、办公区、学校、公园等)及城市规划发展趋势进行适当调整。

　　根据人流量的驻留点规划公交站点位置，并可根据不同时段内人流量分布及人流方向的动态变化对公交线路的首末站进行动态调整。

　　根据人流量规划公交调度，包括发车间隔及发车车型。人流量大的时段，则缩短发车间隔增加公交班次，安排大容量车型。

　　根据人群特点调度车辆安排。对老年乘客，安排座位多的、低踏板的车型。

　　根据人群特点调整公交移动电视的广告投放内容，精细化营销。

　　中兴通讯的位置BDS产品，基于移动通讯数据的大数据挖掘，充分依托现有的移动通信网络资源，利用已有手机通信网络中的定位信息，可获得区域的实时客流密度及集散情况、客流移动的历史回放、客流的区域时空变化规律等内容，解决现有采集手段无法持续跟踪交通出行群体的出行轨迹和线路，以及总体人群客流出行特征等问题。能够低成本、高频度、自动化、迅速地获取大范围城市路网范围内的客流出行阵数据。除可以为城市公交规划提供决策数据支持外，亦可在如下方面挖掘新的应用价值：

　　为政府公共管理、城市规划、实时交通监控提供数据

　　为零售商提供人群分布、流向、热点区域等

　　针对大型活动比如运动会、展会、或者集会的人群分布、流向