Towards Better Bus Networks: A Visual Analytics Approach

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作者

浙江大学：

• Di Weng
• Chengbo Zheng
• Yingcai Wu

之江实验室

• Zikun Deng
• Mingze Ma

京东智能城市研究院

• Jie Bao
• Yu Zheng

郑州大学

• Mingliang Xu

摘要

巴士路线通常每3-5年更新一次，以满足不断变化的旅行需求。然而，由于分析复杂的公交网络的困难和包含备选路线的大的解决方案空间，识别有缺陷的公交路线并找到它们的最佳替代仍然具有挑战性。如果不对候选人进行费力的检查和评估，大多数自动化方法在现实环境中不能产生令人满意的结果。这些方法中观察到的局限性促使我们与领域专家合作，并提出了一种基于现有公交网络的公交线路性能分析和增量规划的可视化分析解决方案。开发这样的解决方案涉及三个主要挑战，即a)对复杂公交线路网络的深入分析，b)交互式生成改进的候选线路，以及c)对替代公交线路的有效评估。对于挑战a，我们采用了一种从概述到详细的方法，将复杂的公交网络分析分为三个层次，以方便有效地识别有缺陷的路线。对于挑战b，我们改进了一个路线生成模型，并用定制的可视化解释了生成的性能。对于挑战c，我们在渐进决策过程中引入了冲突解决策略，以帮助用户评估替代路线并找到最佳路线。基于真实世界的数据，利用两种使用场景对所提出的系统进行评估，并从专家那里得到积极的反馈。

Introduction

开发这样解决方案会带来以下三个挑战：

• 复杂公交线路网络的深入分析
• 改进路线候选的交互式生成
• 替代公交路线的有效评估

贡献：

• 我们在分析和改进公交线路网络的性能方面描述了用户需求；
• 我们扩展了帕累托最优路径生成模型，以支持来自实际场景的附加约束；
• 我们开发了一个新的公交路线规划可视化分析系统，其特点是具有用于客流分析的路线矩阵视图和用于渐进路线决策的冲突解决策略；
• 我们基于真实数据集，用两种使用场景来评估我们的方法，并收到了专家的积极反馈。

Related Work

• Transit Network Design
• Visual Analytics of Urban Data

Background

Requirement Analysis
阶段探索§
P1:获取公交网络及其性能的空间概述。
P2:分析公交线路客流，找出薄弱环节。
阶段操纵(M)
M1:基于约束生成一组备选路线。
M2:实时检查生成路线的质量。
阶段评估(L)
L1:根据拓扑比较生成的路由。
L2:根据多个标准比较生成的路线。

Model

在这一节中，我们介绍了支持公交线路规划可视化分析的线路生成方法，并提出了修改和改进措施，以使这种方法适合交互式分析。

System Architecture

BNVA是一个基于网络的可视化分析应用程序，由三部分组成，即数据存储、后端和前端(图。3)。数据存储对数据集进行预处理，并在数据库中对它们进行空间索引。后端处理路由生成请求，并向前端公开生成模型的内部状态和应用编程接口。前端包括三个可视界面，即探索、操作和评估界面。探索界面有助于现有公交网络的性能分析，操纵界面使用户能够与渐进模型交互，评估界面帮助用户基于拓扑和性能标准在候选路线之间进行比较。

VISUAL DESIGN

为促进公交线路网络的有效探索和改善，北京公交系统分析由三个可视化界面组成，即探索(P2 P1)、操纵(M2 M1)和评价(L2 L1)界面。

EVALUATION

在这一部分，我们提出了两个使用场景和一个专家访谈来说明所提出的系统的有效性。

DISCUSSION

• Implications.
• Lessons learned
• Limitations and future wo

CONCLUSION

本研究介绍了BNVA，一种新颖的视觉分析系统，帮助专家直观地探索公交网络，识别有缺陷的路线，获得候选路线，并确定最佳替代方案。探索、操作和评估界面旨在解决三个已确定的挑战，即复杂公交路线网络的深入分析、改进路线候选的交互式生成以及替代公交路线的有效评估。基于真实世界的数据，已通过使用场景和专家访谈对建议的系统进行了评估。未来，我们将实施额外的路由生成标准，并通过集成调度和资源管理功能来扩展BNVA的能力。

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