城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型

为定量分析成网运行条件下乘客在轨道交通系统内的换乘路径选择行为,在梳理乘客换乘路径选择直接与间接影响因素的基础上,引入开销系数用于描述由于列车过度拥挤导致乘客心理感受运行时间的额外增加值.提出含有惩罚系数的乘客换乘时间函数,基于乘客心理感知构建以乘车时间和换乘时间为广义费用的路径选择行为模型,并设计模型的求解算法.最后,将模型运用于重庆轨道交通网络实例分析中,结果表明:乘客倾向于选择换乘次数更少的路径3,较传统模型选择概率提高1.44%;同时,换乘惩罚系数对路径选择结果的影响灵敏度高于运行时间开销系数.     

轨道交通乘客个性化出行路径规划算法

随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理.     

手机提供拥挤信息的公交路径选择研究

在公交网络中，智能手机提供的出行信息可为公交出行乘客提供有效帮助. 在手机提供车内拥挤信息条件下，对乘客的路径选择过程进行模拟，构建乘客出行和换乘两种路径选择模型，包括车内的座位分配过程和在站台的排队过程. 通过仿真计算，比较了提供拥挤信息与不提供拥挤信息条件下车内拥挤程度改善情况，揭示了提供拥挤信息条件下乘客的路径选择规律. 结果表明，手机提供车内拥挤信息可以大幅度降低车内的拥挤程度，有效改善乘客的乘车环境.     

手机提供拥挤信息的公交路径选择研究

在公交网络中，智能手机提供的出行信息可为公交出行乘客提供有效帮助. 在手机提供车内拥挤信息条件下，对乘客的路径选择过程进行模拟，构建乘客出行和换乘两种路径选择模型，包括车内的座位分配过程和在站台的排队过程. 通过仿真计算，比较了提供拥挤信息与不提供拥挤信息条件下车内拥挤程度改善情况，揭示了提供拥挤信息条件下乘客的路径选择规律. 结果表明，手机提供车内拥挤信息可以大幅度降低车内的拥挤程度，有效改善乘客的乘车环境.     

基于出行成本分析的公交系统乘车均衡模型与制度安排

公交优先是缓解城市拥堵的重要方法.按照Wardrop 用户均衡原则,通过考虑乘客候车时间成本、乘车时间成本、换乘时间成本和车内拥挤成本,对包含两条线路（一条为一票直达线路,一条为支线干线线路）的公交系统建立出行选择均衡模型,并基于乘客个人出行成本的分析,得到了固定需求下用户均衡时两条线路选择人数和系统最优时两线路的最优发车频率.还在弹性需求情形下比较了系统最优和公交公司垄断情形两种不同政策所导致的均衡出行人数、公交票价、发车频率、公司利润和社会净收益等指标.算例结果验证了理论分析,得到了与传统经济学理论研究一致的结果,为相关管理政策的制定提供了理论科学依据.     

考虑时间窗的通勤定制公交线路优化

针对常规定制公交线路规划方法不能满足乘客高峰通勤需求等问题,在考虑乘客期望时间窗和最大容忍时间窗的基础上,引入柔性时间窗的概念,基于通勤者居住地与工作地时空分布差异性特点分别设置上下车站点罚函数,以车辆固定成本、车辆运行成本、车辆延误惩罚成本和未提供乘车服务惩罚成本之和最小为优化目标,以时间窗、运行距离和最大站点数量等为约束,建立考虑柔性时间窗的通勤定制公交线路优化模型。在兰州市通勤乘客数据基础上,选取两组大小不同规模的算例集,使用Gurobi和传统TS算法求解小规模算例与基于目标控制原则的动态禁忌长度TS算法求解大规模算例验证模型有效性。结果表明,在小规模算例中Gurobi求解可得到较优的目标值,但随着数据规模的增加其求解效率逐渐劣于TS算法,设置柔性时间窗车辆提供乘车服务的人数比硬时间窗背景下增加了276人,且有效规避了软时间窗背景下车辆到达末站点的时刻波动。本文所提方法在均衡乘客和运营方利益的同时,可通过调节柔性系数产生多元化的运行方案,能够为通勤定制公交运营及管理提供决策支持。     

考虑换乘次数阈值的城轨乘客路径选择行为分析

为分析通勤与非通勤乘客通常因不同的到达时间约束而表现出不同的路径选择行为差异,基于非集计理论构建了路径选择模型.该模型首先提出了换乘次数阈值概念,用以分析不同换乘次数条件下,换乘时间对乘客感知效用的影响;其次,在利用广州地铁实际路网数据生成有效路径集合的基础上,利用乘客实际路径选择数据确定乘客的换乘次数阈值;最后,基于改进PSL(path sized logit)模型的标定结果,对乘客路径选择行为进行对比分析.研究结果表明,通勤和非通勤乘客在高次数与低次数换乘条件下的换乘时间系数的比值分别为1.114 5、1.037 9,说明通勤者对高换乘次数的换乘时间更加敏感.     

市域快慢车越行组织下乘客选择行为研究

快车对慢车的越行影响了市域轨道交通快慢车运营组织下乘客换乘选择行 为.本文考虑乘客的时间感知差异,按照乘客出行起讫点的车站种类划分乘客,建立出行 广义费用模型;采用了Logit 模型求解案例中各类乘客的路径选择概率,并分析影响因素 的灵敏度.结果表明：换乘时间感知系数或始发站发车间隔增加时,乘客选择需换乘路径 的概率减小而选择慢车直达的概率增加;乘客出行途经车站数量或快车越行慢车次数增 加时,乘客选择需换乘路径的概率增加而选择慢车直达的概率减小.说明快慢车运营方式 适用于线路较长且乘客出行距离较远的市域轨道交通,能诱发乘客为了节省出行时间而 选择可能需要换乘的快车.     

换乘效率对城市轨道交通分担率的影响研究

为评估换乘效率对轨道交通分担率的影响,引入拥挤感知系数、环境修正系数及换乘次数惩罚系数,将客观换乘时间转化为感知换乘时间,并以此为基础构建了轨道交通分担率模型.利用北京市第4次出行调查数据对该模型进行标定,探讨了轨道交通网络换乘效率改善对不同出行距离乘客分担率的影响.结果表明:换乘次数、换乘走行时间、换乘等待时间及换乘环境的改善能够有效地提高轨道交通的分担率,尤其是对中短距离乘客的影响巨大;换乘拥挤是影响中长距离乘客选择轨道交通的重要因素,当换乘通道通过能力及换乘站台容量较小时,拥挤感知系数快速增加,严重降低轨道交通网络的分担率.     

基于GP算法的城市轨道交通客流分配问题研究

城市轨道交通客流分配问题是城市轨道交通规划领域的重点,也是城市轨道交通运营管理和列车开行方案的基础。结合城市轨道交通系统的基本特性,考虑客流在站点的停车时间和换乘时间费用,以及拥挤导致乘客无法上车的现象,建立包括延误时间在内的客流出行费用函数,构建城市轨道交通均衡配流模型,针对经典的FrankWolfe算法难以给出有效路径解的不足,提出基于路径配流的改进GP算法。最后,通过算例验证模型和算法的有效性。     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

基于铁路车站作业时间的高峰时段下旅客出行优化模型

目前针对旅客出行时刻与出行路径选择的研究虽然在一定程度上能够为旅客出行提供参考,但由于旅客的出行目的具有多样性,以至于限制了出行时刻与出行路径选择的精准性。本论文针对城市中的旅客到铁路车站乘车这一出行目的明确的出行行为进行模型构建,在传统的出行时刻与出行路径选择问题基础上考虑旅客在铁路车站的作业时长,并在模型中引入经济学思想,针对旅客乘车紧急程度的不同在高峰时段分析不同出发时刻时间成本最低的出行路径,从而为旅客提供精准的出行时刻与出行路径参考。论文结尾通过对一个具体算例进行分析,证明了模型的正确性与适用性。     

考虑换乘站客流疏解的地铁列车跳站与客流控制协同优化

早高峰时段，各大城市地铁线路和换乘站的客流运输与疏解压力巨大。本文首先说明部分列车在换乘站跳站，可延缓换乘客流乘车过程、降低换乘站客流疏解压力。在此基础上，构建地铁单线双方向列车换乘站跳站开行与客流控制协同优化模型，极小化乘客在始发站等待延误时间和换乘延误时间。其次，对相关非线性约束进行近似线性替代，将原模型转化为线性整数规划模型。最后，以北京地铁5号线早高峰为背景设计数值实验，使用优化求解器CPLEX调用分支定界算法求解模型，验证了模型的实际优化效果。实验结果表明，相较于列车站站停和既有客流控制，优化所得方案在14 min内使得列车运载的乘客增加了2954人，并使乘客在站外延误时间、换乘延误时间和总延误时间分别降低了58.9%、16.9%和41.6%。     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

城市轨道交通网络OD间路径旅行时间可靠性研究

在大规模复杂城市轨道交通网络条件下,同一OD间不同路径旅行时间的可靠性差异加大,进而对乘客出行选择产生影响。将乘客一次出行的路径旅行时间划分为走行时间(包括进站、换乘和出站走行时间)、候车时间(包括起始站和换乘站的候车时间)和乘车时间,运用概率密度函数对各分段时间进行定量解析与拟合。界定OD间路径旅行时间可靠性的内涵,提出以标准差和缓冲指数作为可靠性评价指标并给出计算方法。以北京地铁网络为例进行计算与分析,证明了评价指标能够较好地反映OD间路径旅行时间可靠性,并从实证角度说明了城市轨道交通系统在平峰时段具有较高的可靠性。由于高峰时段列车运行延误与乘客走行差异是影响OD间路径旅行时间的重要因素,以上海地铁网络中某一OD为研究实例,结果表明高峰时段不同路径旅行时间可靠性对乘客实际出行路径选择产生影响。     

基于能力影响的城市轨道交通跨线列车开行方案研究

城轨跨线运营可减少乘客换乘,提高资源利用率.本文以企业车辆使用成本,列车运营成本和乘客出行成本最小为目标,考虑跨线列车对线路通过能力的影响,以列车发车间隔、满载率、可用车辆数为约束,构建跨线运营模式下的运力配置模型,结合算例提出判定跨线运营模式适用的必要条件.研究表明,实施跨线运营线路需具备一定的冗余能力,其实施效果依赖于跨线客流强度、接轨站的换乘条件、行车组织等多个因素;同台换乘易实现跨线运营,因线路通过能力和可节省的换乘时间都有限,高峰期实施跨线运营优势并不明显;与单线独立运营开行方案相比,实施跨线运营可减少企业运营成本和乘客出行成本,且随着跨线客流强度的增加,成本节约效益越明显.     

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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

超级拥挤公交网络均衡配流

使用公交路段的表示方法描述公交网络,公交路段上的出行费用受拥挤影响,公交车辆上的乘客流量受车辆运营能力限制.在拥挤影响和能力限制的双重约束下,建立公交乘客均衡配流模型,设计求解算法并给出算例.模型和算法尤其适用于高峰时期乘客流量大于线路运营能力的超级拥挤公交网络均衡配流.     

轨道交通单线接运电动公交调度优化模型

针对乘客由轨道交通换乘接运电动公交过程中等待时间长、候车成本高等问题,提出一种面向高峰时段乘客换乘情况的轨道交通接运电动公交的时刻表优化方法。通过分析换乘过程,以换乘乘客等候时间成本、换乘失败成本、电动公交使用成本和充电成本共4项成本之和最小为目标函数,以电动公交的发车顺序、换乘乘客的等待意愿、电动公交充放电特性对行驶里程产生的影响等作为约束条件,构建混合整数非线性规划模型。在接运公交的运输需求方面,考虑了除换乘乘客外本地乘客出行需求变化对接运电动公交时刻表的影响。最后提出一种混合人工蜂群算法求解模型,通过与遗传算法、粒子群算法的对比,进行了算法的敏感性分析。结果表明：目标函数总成本为1 355.32元,相比原成本降低了23.56%,其中,换乘乘客等候时间成本为298.17元,换乘失败成本为84.03元,公交公司运营成本为867.40元,电动公交充电成本为105.71元,验证了构建的模型对时刻表优化问题的有效性。     

基于时空路径推算的城轨网络客流分配方法

针对城市轨道交通客流分布推算问题,根据自动客票采集系统（AFC）数据和列车时刻表数据,提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先,利用前述两类数据估算乘客出行时间参数;其次,使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD (origin–destination)对的可行路径集合;再次,基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合,构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型,获得有效出行结果集;进一步,结合所得有效结果集合与列车载客量限制,并根据列车时刻表完成列车运行推演,确定唯一的有效出行路径和所乘列车;最后,设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统,对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明：客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%;列车满载率变化趋势符合线路路由特点;早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定,但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.