公共交通智能化调度基础数据预测方法研究

智能公共交通系统是将信息、数据通信、电子控制、卫星定位、计算机网络等科学技术应用于整个公共交通系统中。站点、客流集散量预测及公交站点间运行时间预测是城市公共交通智能化调度最重要工作。本文研究的主要目的是为公共交通智能化调度基础数据提供预测方法。首先提出基于逐步回归分析的方法预测公交站点客流集散量，其次提出广义回归神经网络方法预测站点间运行时间，并在长春市实际应用中得到了验证。     

公交站点停靠时间预测模型研究

基于对北京市六环内各方向23条公交线路不同站点的现状数据采集,提出了一种公交站点停靠时间预测模型.分析了上下车人数、车内拥挤度、车门数及公交车台阶数等影响因素对公交停靠时间影响程度.根据分析结果,排除台阶数对停靠时间的影响.由于北京市3门铰接车与2门车的停靠时间存在一定的差异,考虑公交车门数对上下车时间的影响,得到3门车公交下车客流分配关系;然后选择上下车人数及车内拥挤度2个因素作为自变量,建立了乘客上下车时间预测模型;进而通过回归分析开门时间最长的车门乘客上下车时间与站点停靠时间的关系,选取二次函数作为公交站点停靠时间预测模型.最后,对2条不同公交线路的公交预测停车时间及实地调查停车时间进行比较,其标准化均方差分别为0.151 0,0.178 2,表明该模型具有较高可靠性,可应用于公交行程时间的研究.      

不完备信息下公交断面客流的推算模型

为解决不完备交通数据信息下城市公交线路的断面客流量的计算问题,以断面客流的预测为研究对象,探讨了公交车站下车客流的预测模型。运用区段覆盖的思想,将公交沿线以客流集散点为中心划分成不同的客流分布区段。结合各站点的区位条件、客流条件建立不同区段内的公交分担率模型。以此为基础结合公交IC卡上车客流数据构建各车站的下车客流预测模型,结合上车客流、下车客流与断面客流三者的关系模型,计算得到公交断面客流量。最后以西安市某条公交线路某个时段的上车刷卡数据为例进行了模型的适用性分析,统计该条线路沿线各个站点周边300 m吸引范围内的土地利用性质以及人口密度,采用改进的遗传算法对模型中的未知参数进行标定。结果显示,待确定参数α和β分别取0.419 1和0.482 3时目标函数取得最优解,利用标定的结果计算该线路各车站的下车客流,进而求得断面客流量。通过与实际跟车调查结果对比,运用构建的模型预测得到的断面客流量与实际值存在一定的差异,平均相对误差在23%以内,平均绝对误差约为5人/断面,从整体结果来看预测的断面客流的变化趋势与实际调查断面客流情况基本一致,表明构建的模型具有一定的可靠性。     

基于HRHN模型的城市常规公交线路客流预测

准确的公交客流预测对于城市公交线网规划设计和线路运营管理有着重要意义.为了提高公交客流预测的准确度,研究出一种基于HRHN模型的公交线路客流预测方法.在Encoder模块中,采用ConvNet对输入特征进行提取,利用RHN对提取到的特征建立时间依赖性关系;在Decoder模块中,历史客流量作为输入,利用RHN模型建立时序的关联性;输出值和特征之间的相互作用通过注意力模型进行分析,从而在Decoder中进行预测.对公交数据进行预处理并获取公交客流量,在考虑客流特性的基础上,结合气候因素,利用特征工程进行公交客流预测的特征选取,并利用HRHN模型对客流进行预测.使用了郑州市1个月的公交客流数据,其中选择前24 d数据进行训练,后7 d数据进行测试.分别预测60号公交线路上行方向和下行方向线路客流,并将HRHN模型预测结果与其他5种模型(ARIMA,BPNN,LSTM,RNN,SVR)进行比较.结果表明,HRHN模型在上行方向线路客流预测、下行方向线路客流预测的MAPE分别为0.1161,0.1444,HRHN模型精度最佳.      

基于综合路网分析的长沙地铁6号线客流预测

在长沙市综合路网分析的基础上,采用四阶段预测法,从全日客流和高峰客流等指标对长沙市轨道交通6号线客流进行预测,并结合城市公交网络系统进行客流分配,结果显示,轨道交通6号线近期客流增长较快,远期增长较慢;对预测结果进行敏感性分析,得出3个近期敏感性因素和3个远期敏感性因素,并提出客流稳定性保障措施,为工程建设和运营决策提供参考。     

城市公交客运量预测

随着经济的发展,同时也带来了城市公交客运流量的增大,目前许多城市客流量的预测精度不高,城市公交已无法完全满足人们出行的需要。文章针对城市公交客流量预测精度不足的难题,从城市公交客流量历史数据的特征分析入手,通过灰色马尔科夫预测模型,预测城市公交客流量变化趋势,提高城市公交的客运效率。通过实际工程应用的数据表明:该模型能在短期内较好的预测城市公交客流量变化趋势,提高了城市公交客运的各项服务指标。     

基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型

针对公交客流的时变特征,假设当前时刻的客流量仅与历史客流量和发车频率相关,提出一种基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型,给出了节点定义、网络结构与参数学习及推理算法,揭示了它们之间的因果关系;通过南通市301路公交线路某个站点的实际客流调查,利用该模型预测其发展趋势,并与神经网络、支持向量机等预测模型进行比较,验证了其有效性。     

基于SVM-KNN的降雨条件下短时公交客流预测

为了提高降雨条件下短时公交客流的预测精度,提出一种基于SVM-KNN的短时公交客流预测模型.分析了降雨天气与公交客流的相关关系,揭示不同降雨等级对公交客流量的影响.进一步发挥支持向量机(SVM)的快速归类和K近邻算法(KNN)的高预测精度的优点,提出了基于SVM-KNN的短时公交客流预测模型.具体方法为:用SVM训练少量数据生成子数据库,随后采用KNN识别相似模式预测短时公交客流.通过采集深圳市南山区4条公交线路降雨条件下的客流数据进行算例仿真,验证了模型和算法的有效性.结果表明,SVM-KNN算法的综合平均绝对误差(MAE)为8.437,综合均方误差(MSE)为10.725,综合平均相对误差(MAPE)为8.8%,综合均方相对误差(MSPE)为11.3%,比常用的RBF模型的MAE,MSE,MAPE及MSPE各类误差分别降低了3.646,3.631,4.6%,5.5%.      

城市轨道交通节假日客流预测研究

城市轨道交通短期客流预测是列车运力配置和网络化运营决策的基础,预测结果的准确性、精细度及科学合理性决定了运营过程的安全性、运营组织的高效性和资源配置的均衡性.节假日(包括节前一日)客流与平日有明显差异,不同节假日、不同车站的客流规律各异,预测过程同时面临路网结构改变、历史可用样本少等问题,本文综合考虑大型活动、恶劣天气、车站周边土地利用性质等影响因素,采用模糊C均值聚类法和一元线性回归模型,构建了适用于路网结构发生改变的车站进、出站量预测模型,并结合北京市轨道交通历史客流数据,对2015年清明节前一日车站进、出站量进行了预测,与神经网络模型、多元回归模型预测结果对比表明,本模型预测结果更好,全路网客运量误差率为0.27%,车站平均预测误差率为3.92%.     

基于灰色理论的公交候车排队客流预测

通过对公交站点的候车排队客流调查分析,研究了站点排队客流的特征,针对候车排队客流周期波动的特征,采用灰色理论的研究方法对于候车排队客流进行预测,并在此基础上应用最小二乘法的非线性拟合的方式对于残差进行预测,最后将灰色理论预测结果与残差预测结果进行整合.通过实例,验证了改进后的灰色理论在公交候车排队客流预测方面的有效性和可行性,并且取得了比较好的预测结果.     

城市公共交通在铁路客运枢纽内的布局和衔接研究

城市公共交通是铁路客运枢纽最重要的交通方式,公共交通设施也是铁路客运枢纽最主要的组成部分。通过对城市公共交通在铁路客运枢纽内的空间布局和衔接研究,提出城市公共交通空间布局和衔接的策略、形式,以实现铁路客运枢纽集约布置与衔接一体化。     

浅谈城市公交枢纽分类及布局

公交枢纽一般结合铁路、公路、航空和水运等交通方式综合设置。通过公交枢纽可以有效地组织客流,方便乘客换乘各种交通模式,构成一体化交通网络。因此,枢纽合理分类、布局及相应规模值得深入研究。该文就公交枢纽分类、布局、规模问题进行探讨,可供同行参考。     

综合客运枢纽出租车上客点管理模式和效率分析

综合客运枢纽中出租车上客点比下客点的短时客流集中特点更突出,采用合理的出租车管理模式可以有效提高出租车泊位的运行效率,满足短时间疏散客流的要求。抽象出3种典型的上客点出租车管理模式,分析不同管理模式的特点、上客点的运行效率和设置方式,并用微观仿真模型对于3种出租车上客点管理模式进行比较分析,得出不同模式的适用条件。     

长沙西站高铁枢纽片区交通规划研究

针对现状城市交通与高铁枢纽接驳耗时过多问题，以长沙西站高铁枢纽为例，研究提出高效的进出站快速集散系统，以协调整个城市的对外交通。首先，对大型交通枢纽片区的外部和内部快速集散系统进行了深入研究。一是对服务于高铁枢纽旅客进出站的快速集散道路交通系统进行研究，提出“双井”模式，适合于客流量大且客流来向分散的大型交通枢纽；二是对内部到达高铁枢纽的小汽车、出租车交通的进出站模式进行了分析探讨。其次，对站前广场周边各类交通设施布局进行研究，确保枢纽服务范围内的交通高效可达。最后，对服务于高铁周边商务区的地下环路交通的必要性进行了探讨，并提出了地下环路适用情况和单向逆时针交通组织方式，通过地库联络线连通周边地块，利用立体交通组织的方式，从空间上分离高铁枢纽进出站交通与周边商务区交通，减少交织，提高高铁枢纽片区交通效率。     

基于行人Agent的大型客运枢纽仿真系统框架研究

分析了大型客运枢纽仿真系统中的各子模块及其功能,构建了行人Agent模型,进行了枢纽内部设施的抽象方法研究;借鉴子整体系统仿真方法,提出了基于枢纽设施对象划分行人组织的子整体多层次仿真方法;最后构建出基于行人Agent的大型客运枢纽仿真系统框架。     

上海虹桥枢纽道路及市政配套设施规划设计

随着中国社会经济不断发展,大城市对外综合客运枢纽正由以往简单、单一型向大流量、综合型和集约化方向发展。如何规划和设计出高效便捷、快速集散的大型城市综合客运枢纽,增强城市对外联系和辐射力,同时又不致对城市自身的客运交通系统造成过大的压力,是枢纽规划和设计考虑的重点。该文力求通过对上海虹桥综合交通枢纽道路及市政配套设施规划设计方案的介绍,以及对该综合客运枢纽内部的综合交通组织的分析,为国内大型客运枢纽的规划设计提供参考。     

城市公共交通枢纽客流量预测实用方法研究

通过全面分析遗传算法和神经网络的优缺点,在充分考虑各种可量化因素的影响权重的基础上,建立了遗传神经网络模型,提出了城市公共交通枢纽客流量预测实用方法,并通过实例进行了分析验证。结果表明,该方法在城市公共交通枢纽客流量预测的应用过程中具有较强的学习能力和自适应性,,其预测的精度明显得到提高。     

基于机场的综合客运枢纽换乘需求与组织分析

研究了基于机场的综合客运枢纽内旅客在不同交通方式间换乘需求特点和换乘组织。分析旅客换乘需求,枢纽空间布局,枢纽内外交通流线组织原则、各种交通方式间的衔接,以及枢纽客流引导标识的布设原则。     

快速公交客流量影响因素解释结构模型构建与应用

针对当前交通拥堵、能源紧张、尾气污染等一系列问题,为加快快速公共交通的发展、提高公共交通利用率,本文找出了影响快速公交客流的主要因素,利用系统工程学中的ISM方法,构建了快速公交客流系统解释结构模型,通过分析探讨快速公交客流的主要影响因素,进而明确了各因素间的清晰结构,得到影响快速公交客流量的5级递阶结构;最后找出影响快速公交客流因素的各影响因素.通过影响因素,建立了多元回归模型,从影响程度、影响方向、影响时期分别归类分析.通过分析各层级因素对快速公交客流量的影响,可引导更多居民选择快速公交出行,对缓解交通压力提供了一定方法指导和决策支持.并通过合理分析为快速公交运输服务提出了建议.     

城乡公交一体化下农村客运班线定价方法研究

客运班线公交化改革可以有效推动城乡公交一体化的发展,客运班线公交化后票制、票价如何制定是决定经营者利益与公共交通的社会效益两者之间是否平衡的关键。通过分析不同乘距乘客的比例情况确定营运线路在不同情况下的最优票制,同时,考虑客运班线原有经营模式的盈利性质,在利用拉姆齐模型计算基本票价的基础上,以班线原有平均收益率作为政府补贴的基本计算标准,考虑到政府补贴的有限性,提出了补贴超出标准情况下的票价调整方法。