基于站点群体聚集性客流的公交串车调度优化

为提升城市公交准点率、减少延误，解决车辆串车问题，研究基于站点群体聚集性客流的公交调度优化方法。以乘客出行意愿、乘车属性、到站规律等标识公交客流变化特征，以车辆载客限制、站点延误、到达率、下车率等描述串车形成场景。考虑准时性、客流需求、调控策略等约束，采用实时混合控制策略，实现车头时距偏差与乘客总行程时间最小的多目标优化。提出的公交串车调度方法，考虑到乘客到达率的不确定性，并通过调控公交车辆站点驻站时间以及路段平均行驶速度，可满足站点时段性群体聚集公交客流出行需求，防范潜在的公交串车。在模型求解上，考虑到双目标优化视角的差异性，运用超车规则对串车场景下的出站车辆重新排序，设计基于NSGA-II的求解算法，以拥挤距离标定序度关系，以精英策略获取新种群，改进交叉算子，并基于TOPSIS法对获取的Pareto解集择优。最后，以实际公交线路为例进行案例分析，结果表明：基于站点群体聚集性客流的公交串车优化调度模型，系统考虑了乘客乘车属性与车辆载客限制，能够输出最优的车辆滞站与车速调整方案，并且能运算得出车辆离站时间、车头时距偏差、准点率、乘客等待时间以及乘客行程时间等多项运营指标。优化前后对比表...     

厦门市公交系统近期发展特征及对策研究

为保证可比性沿用公交连续性假设概念及算法分析厦门市2018年公共交通数据,通过对比分析2015年分析结果,发现常规公交系统效率提升、满载率居高不下;乘客出行距离更加集中优势区间、换乘习惯正在形成;全市客流集中本岛,本岛客流聚焦局部,岛外客流近湾发展.研究分析表明:常规公交面临轨道成网运营挑战、多元方式出行挑战和服务品质提升挑战;提出借助轨道成网运营契机,发挥常规公交便利高效优势;提出了以做大公共交通客流总量为目标,调整组织方式、深耕优势出行距离区间、构建错位发展的常规公交优势体系的建议.     

时变网络下轨道交通出行路径动态选择模型——以武汉市为例

轨道乘客出行路径选择模型在轨道站台设计、线网规划、运营管理等领域应用广泛.为解决传统换乘路径分配方法在考虑乘客出行自主性方面及在应对供需动态演化方面存在不足的问题,提出一种基于时变网络载体的轨道交通出行路径动态选择模型,可用于真实模拟不同时段的客运强度与设施服务对路径选择的影响.并结合全网乘客进出站信息、轨道运行时刻表、人工调查、静态线网结构等数据,分析个体出行与网络整体满载情况的相关性.在此基础上,将基于站点的轨道网络简化为基于换乘区间的拓扑结构,并结合客流指标获取算法,进行武汉市轨道乘客出行特征仿真测试.实验结果表明,该模型强调网络环境的时效差异,能够更加精细、完备地模拟出行偏好,模型具有普适性,并具有与轨道交通规划、土地利用规划等专项规划相结合的潜力.      

城市轨道交通突发事件下联动运输仿真评价方法

突发事件下城市轨道交通管理部门将调整列车运行并协调其它方式联动输送客流,事先评估与分析联动运输方案意义重大.研究以客流作为纽带构建应急联动运输方案仿真模型,从调度管理角度出发选取客流延误、站台聚集密度、乘客换乘时间、客流—运能匹配度作为主要评价指标.案例应用表明该仿真模型能够综合评价联动运输方案的整体服务效果,特别是能够对联动运输决策的重要参数——公交应急联动启动时机进行量化支持.      

一种基于物联网的智能公交系统

文章介绍一种基于物联网技术及乘客、司机的主观能动性的智能公交系统。以现行公交的车载和站台子系统为分析与研究背景,通过对现有智能站台进行技术改造,加入信息交互的微处理器模块,利用触屏系统实现信息采集,通过云服务器处理系统实现信息分配,从而实现乘客出行优化和公交司机对候车信息充分利用,逐步实现智能化,提高公共交通运行效率。     

考虑时间窗的定制公交线路时空分层优化模型

研究定制公交线网布局及调度优化对增强公交系统吸引力, 提高乘客出行效率具有重要意义。针对定制公交乘客需求点在时间和空间上分布离散的特点, 构建了考虑时间窗的定制公交时空分层优化模型, 并设计遗传算法对模型进行求解。通过渔网与核密度分析对需求点在时间和空间上进行了热点识别, 并实现热点区域聚类分析以及合乘站点分类。基于合乘站点集合, 综合考虑公交容量、线路长度、乘客出行距离构建了线路空间优化模型, 以乘客的时间花费最小作为优化目标构建了线路时间优化模型。以济南市城区定制公交为例对模型的性能进行评估, 案例结果表明: 模型优化后的线路方案, 乘客平均服务覆盖率可达96%, 服务区域内每个时段的单个乘客的平均节省时间为15 min, 公交的平均满载率为90%。      

基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究

为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题，降低公交运行中人为因素的影响，提高公交系统的运营效率，提出一种考虑乘客动态需求的调度模型，采用自动驾驶环境下的公交运营方式，结合站点实际乘客需求调配车辆，实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法，获取了乘客个体的实时出行需求，同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面，选取拉格朗日松弛算法，最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析，从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入，通过拉格朗日松弛算法的求解，得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比，论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明：自动驾驶车辆投入公交运营，能够缓解串车问题，同一线路上公交车的载客量分布更为均衡，在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低；同时高峰时段发车数量减少了20%，公交车的平均承载量提高了21.7%，车辆平均间隔缩短了29.9%。     

基于IC卡数据的居民公交乘车距离研究

了解居民公交出行乘车特征、掌握公交出行客流规律是公交规划和运营决策的基础.为了研究不同时段居民公交乘车的分布特性,以北京市分段计价线路公交IC刷卡数据为依据,基于数据挖掘工具分析了居民公交出行乘车的距离特性,并对乘车距离分布进行曲线拟合,结果表明:北京市居民公交乘车距离服从威布尔分布,在置信水平为95%的条件下,平方误差和小于0.01,拟合优度在0.97以上.      

广州快速公交线路客流特征和换乘效率研究

以广州快速公交(BRT)系统公交线路为研究对象,选择客流时间分布特征、站台集散量、车辆满载率、平均乘距、方向不均衡系数及免费换乘率等指标对客流特征进行计算分析,并针对广州BRT系统半开放、半封闭的特性讨论免费换乘问题,提出了基于IC卡信息匹配乘客出行起讫点的方法,通过获取乘客选择换乘路径信息优化BRT系统运营组织及线路运力配置计划,提升运营管理水平,同时为免费换乘补贴提供决策支持。     

淮安市公交乘客上下车行为特性分析

实施公交优先是缓解交通拥挤、降低空气污染的重要举措。为提高出行者使用公共交通的比例,除优化车辆运行外,还需优化公交系统,包括乘客使用公交车的便利性。然而现有研究并没有深入讨论乘客上下车行为对公共交通运行的重要作用。文中基于江苏淮安公交车运行现状,从上车时间、下车时间、公交车结构特征等方面探索乘客上下车行为特征,并对如何提高城市公交车上下车效率提出建议。     

公交信息条件下的公交出行意愿研究

深入解析公交信息对居民公交出行意愿的影响机理,是合理规划城市公交出行信息环境的理论基础,对于城市交通管理以及交通拥堵的缓解有着重要的意义。基于计划行为理论在行为态度、主观规范、知觉行为控制3个基本变量的基础上加入公交信息、出行经验、个人属性等变量,对计划行为理论加以改进,利用改进的计划行为理论建立公交信息条件下的公交出行意愿模型。以南京市居民为调查研究对象,运用结构方程模型对调查数据进行验证分析,确定了各变量的相互作用关系以及它们对公交出行意愿的影响效应。结果表明公交信息对公交出行态度、主观规范、知觉行为控制等变量有直接显著影响,且为正向关系,影响系数分别为0.533、0.451和0.576;公交信息会对公交出行意愿产生间接影响,影响总效应为0.92,说明高质量的公交信息可以提升公交吸引力,增强居民的公交出行意愿。      

城市客运交通走廊判定方法研究

如何正确判定城市客运交通走廊是进行城市大运量客运交通方式规划首先需要解决的问题。通过分析城市客运交通走廊对交通源和交通方式的集聚效应特点,提出采用效应场和场中介质的概念来模拟交通走廊对交通流和交通源的吸引作用。应用衰减函数或磁感函数作为效应场函数模拟分析城市客运交通走廊对附近范围产生的集聚效应,采用人口密度、出行生成密度或潜力密度作为介质函数来表现走廊附近范围的土地利用形态,提出了一种直接根据用地来确定城市客运交通走廊的方法。     

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

旅客行为时间价值确定方法研究

在旅客"理性经济人"的理论假定下,从旅客的选择行为出发,探讨基于最小费用和最大效用的时间价值模型构建方法,并着重就两模型的标定方法做深入研究,针对模型标定过程中出现的方程退化现象和存在的困难,提出简化的模型和参数估计方法,并以甘陕运输通道为例,对旅客的行为时间价值进行模拟分析和计算。     

神经网络于拥挤指针之研究

拥挤是国内外用来描述路况最通俗的代名词,主要在于简单易懂;目前以车速间距发布拥挤等级的方式常会发生与用路人主观之行车拥挤感知经验不符的现象。文中以路段固定侦测器之实时交通参数、CCTV信息画面,结合类神经网络理论,探究群体用路人于号志化干道上之拥挤感知。以台15线为例,进行主观拥挤指针之模式建构与评估。     

高速公路运输量研究

提出了高速公路运输量的统计方法,并以南京—上海高速公路为例,首次统计了中国高速公路的客运量、货运量、客运周转量、货运周转量以及客、货运输密度。研究表明:在南京—上海通道内,高速公路和铁路起着同样的关键作用;货运方面,高速公路和铁路运送货物价值相差很大,两者是互补性的,客运方面,高速公路客运量中个性化出行与铁路是互补性的,而群体性出行与铁路是替代性的。对高速公路上运行的车辆状况进行了分析,指出货运量主要是由四轴的半挂列车和两轴的单车完成的。客运中个性化出行的乘客占40%,车数占88%。     

基于步行到站者出行时间的独立BRT走廊站距优化模型

BRT站距影响乘客到达BRT 站点所花费的平均时间,这种影响对步行到站者的出行显得尤为明显。首先,对BRT走廊辐射区域进行了细致的解析,以到站时间受站距影响较大的步行到站者为研究对象,分析步行到站者的平均到站时间,得到了步行到站平均时间同站距的函数关系。在此基础上,以增加站点数量造成的平均步行到站时间减少同BRT车辆运行时间的增加两者之间的平衡为目标,建立了BRT走廊站距优化模型,给出了模型参数的标定方法。该模型对BRT 影响区进行细化,更加符合实际情况,能为BRT实际设站提供一定的参考。      

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据，基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素，选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据，选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练，另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间，预测值平均相对误差为3.23%，绝对误差集中在8 s左右，明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型，可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入，能够明显改善模型预测精度；组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好，泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标，结果进一步表明，组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。