公共交通智能卡数据的多视图融合可视化分析系统

本文主要探讨了基于公共交通智能卡数据的可视化分析方法，针对现有公共交通数据处理中的局限性，即在不同空间尺度下难以同时进行乘客时空分布、客流时空分布以及区域间客流时序变化的多任务分析。作者团队设计并实现了一个创新的多视图融合的可视化分析系统。 该系统的关键技术包括乘客起讫点（Origin-Destination，OD）推断。通过整合城市公共交通的智能卡数据、车辆GPS数据和地铁及公交线路信息，系统采用出行链路模型和基于出行时空特征的回归模型，实现了对乘客出行路径的精确预测。OD推断是理解城市交通流量的重要环节，它有助于规划者优化公共交通路线和服务。 为了深入理解区域间的客流特性，论文提出了层次聚类的地图可视化方法。这种方法结合了融合方位信息的玫瑰图，这种图形能够清晰展示各区域之间的客流密度差异，以及动态对比堆叠折线流图，用于捕捉客流随时间的变化趋势和各时段的对比。这些图表形式有助于研究人员和决策者快速掌握客流的时间序列模式和不同区域间的关联关系。 作者们还用深圳市的真实公共交通数据对系统进行了有效性验证，结果显示，他们的可视化分析系统在揭示公共交通数据的深层次信息方面具有显著的优势，能够提供有价值的洞察，帮助提升城市交通管理效率。 这篇论文不仅关注了公共交通数据的处理和分析，而且强调了可视化手段在理解和优化城市交通系统中的重要作用。通过将多源数据整合、高级分析模型和直观的可视化工具相结合，研究者们为公共交通数据分析提供了一种新的解决方案，对于推动智能交通系统的发展具有重要意义。