摘要
近几年国内的公交信息服务特别是到站预测信息服务发展迅速,为公共交通出行提供了高水平的信息服务。由于缺乏对预测准确度量化依据,公众和管理部门很难对到站预测信息服务质量进行定量的评价,而且国家层面也缺少对到站预测信息服务质量评价的标准。基于此背景本文通过对市区和郊区多条公交线路集合作为研究对象,主要针对所有公交线路的到站预测准确率、时刻表线路的到站准点率进行分析,利用相对偏差准确度、绝对偏差准确度等量化的评价指标,利用海量数据的聚类分析方法得到了准确度不同水平的分级以及对应评价标准结果,根据分析过程中突出问题提出了今后的公共汽电车到站预测信息服务质量工作改善建议。
Domestic bus info service,especially arrival prediction,has developed rapidly in recent years and provides high quality info service to public transit.Lack of quantitative indexes and national evaluation criterion,it is very hard for public and administrative department to evaluate info quality of arrival prediction.Choosing urban and suburban bus lines,this paper analyzes the accuracy of arrival prediction and the punctuality of timetable.Via quantitative indexes(such as relative deviation accuracy and absolute deviation accuracy),this paper uses mass data cluster analysis to determine the classification criteria and evaluation results.According to the problems found during the analysis,this paper gives certain suggestions to improve the bus arrival prediction info service.
出处
《交通与港航》
2020年第5期37-45,共9页
Communication & Shipping
关键词
到站预测信息服务
时刻表线路
相对偏差
绝对偏差
聚类分析
Arrival prediction info service
Timetable
Relative deviation
Absolute deviation
Cluster analysis
