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Medium好读版: https://reurl.cc/d04G9k 前言 在大台北地区的公车站普遍设有智慧站牌, 上面写着各路线公车的预估到站时间, 现在这些资料也能透过「公共运输整合资讯流通服务平台」(或称PTX) 的预估到站资料取得,其资料为各县市政府的交通局所提供。 本篇将以672路线为例,先将不同时段的到站资料集合後, 推算一天中不同时间点、各站点之间的行驶时间, 并观察该行驶时间於一天之中的变化, 最後再结合前一篇「制作以站为单位的公车路线」制作的公车路段资料, 观察各站行驶时间与区域的关系。 PTX预估到站资料处理 资料格式 PTX的预估到站资料以县市为单位, 可以一次取得该县市全部路线的资料,或是指定路线。 https://imgur.com/Q8gBdln 回传资料包含车站及路线的相关资料, 其中预估到站时间为EstimateTime,以秒为单位, 以下是672其中一个站点的回传格式, 可看到672、方向代码1在6/28下午4点37分时, 南势角(景平路)的预估到站时间是1052秒。 https://imgur.com/pBS3UER 到站时间vs行驶时间 有了各站的预估到站时间後,透过与前一站相减所得的差, 即可视为公车於该两站行驶所需的时间。若公车正行驶於该路段时,其差值则舍弃。 以下图为例,假设有A~E共五站,透过与前一站的预估时间相减, 即可得到该两站的行驶时间,若当下有一辆公车行驶於C、D两站间, D与C的时间因为依据的行驶公车不同,所以推估的行驶时间为负值故不具参考价值。 若能长时间累积足够的资料量,即可避免此问题。 https://imgur.com/odGTCgV 以672往民生社区为例 从左表可以看到永元路、仁爱新生路口及捷运南京复兴站等3站(黄色记号) 的预估时间较前一站少,代表有公车正靠近该站点中。 右表是将各时间点取得的到站资料加以整理并计算後的推估行驶时间, 第三栏(蓝色范围)开始是使用不同时间的到站资料计算的各站行驶时间, 例如:2020–6–22_0815即代表以6/22的上午8点15分取得的资料为基础 计算而来的结果, 以标上黄色的捷运古亭站为例,在8:15分从捷运古亭站到下一站师大, 需要花费的时间为60秒、到了8:30分则需要120秒,依此类推。 https://imgur.com/THZPzV4 https://imgur.com/9iZRGxg 最後再以小时为单位将推估行驶时间进行平均: https://imgur.com/Vj82tkO 成果 以各小时的平均行驶时间为基础, 将各个站点的平均行驶时间以最大值最小值正规化(Min-Max-Normalization)後, 越接近100,代表行驶时间越长,可视为该站的尖峰时段;反之则为离峰时段。 672往民生社区 透过热图将结果视觉化後如下右图所示, 纵轴为依站序排列的停靠站点、横轴为小时、 每一格的数值为该站点该小时的行驶时间标准化後的数值。 配合地图可以将本路线分成几个路段:起站到福和桥、路斯福路段、和平东路段、 新生南路段以及南京东路到民生社区等5个路段。 * 橘色:中正环河路口到福和桥(永元路),此组尖峰出现在上午7点及下午5、6点 * 绿色:罗斯福路段,此组除了台电大楼外,尖峰时段皆出现在下午4点以前,以捷运公馆站最忙碌 * 红色:和平东路段,捷运古亭站的尖峰出现在中午即下班时段, 师大站类似於前一组的捷运古亭站, 温州街口及师大综合大楼的尖峰则出现在上班时段。 * 水蓝色:新生南路段,仁爱新生路口及光华商场两站最忙碌 * 蓝色:南京东路到民生社区段,尖峰集中出现在下班时刻。 https://imgur.com/nPlmhGI https://imgur.com/7265b6U 672往大鹏新城 往大鹏新城方巷的变化相对单纯, 大部分站点的尖峰皆出现在下班时刻。 其中民生社区至光复南北路的部分白天都非常忙碌; 进入基隆路後,乔治商职开始一路到过桥後的终点站为止, 除了中兴二村外,上下班时间以外的时间皆为顺畅。 https://imgur.com/0Pwl2t3 https://imgur.com/akxtYjL 小结 本篇以PTX公车预估到站资料为基础,以672路线为例子, 计算各站点的行驶时间,在集合不同时间点的到站资料後, 推算出各小时、各站点的平均行驶时间後, 透过结合热图和地图来了解各路段一天之中的忙碌程度。 需要注意的是,预估到站资料的来源为市政府交通局, 由於不确定到站资料中秒数给予的标准, 所以得到的结果应加上“交通局认为…”较符合实际状况(甩锅)。 参考做法:https://github.com/ShihWen/bus-driving-time --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 118.168.135.78 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Bus/M.1593875692.A.C00.html
1F:→ hicker: 所以 如果进行大数据分析 亦即收集到大台北全路线全班次 07/04 23:27
2F:→ hicker: 的海量资料 显示出来应该会接近实际的正常路况 (?) 07/04 23:27
3F:推 HuanYuWu: 推个 07/04 23:39
4F:推 R101: 推 07/05 01:22
5F:推 jangjyyu: 突发状况,大雨,周五大雨、车祸、挖路......没差吗? 07/05 11:02
不确定资料会不会呼应到突发状况 不过在算每小时平均前 有先筛掉一次极端值
6F:推 meimeiamy: 推 07/05 11:02
7F:推 NiChu: 推分析 07/05 14:28
※ 编辑: unhumanWu (123.51.220.208 台湾), 07/05/2020 14:42:57
8F:推 physbook: 推 07/06 07:31
9F:→ Debian: 逼车出站逼车进站的顺便纪录一下。 07/06 11:59
10F:推 sulichun: 硕论吗? 07/07 10:05







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