公交持卡乘客下车站点推导方法研究及验证

本文通过分析公交持卡乘客的出行数据,挖掘乘客的出行规律,改进基于出行链理论的下车站点推导方法,并建立、检索站点邻域集以提升下车站点的推导效率。借助攀枝花市特殊的自动收费系统,利用分段计费线路的下车数据验证了方法的有效性,结果表明下车站点的推导结果具有较高的精度。同时探究了最大步行距离阈值对推导结果的影响,给出不同场景下的应用建议。此外研究分析了不同线路、不同群体的推导效果,对其内在原因做出解释,提供了模型方法的改进方向。研究结果有助于分析乘客的公交出行行为,支撑辅助型公交的需求分析和布设,提升公交服务水平。     

基于排队论的公交站台优化设计

公交站台是城市公共交通的重要组成部分,多线路公交站台进行的优化设计有助于方便车辆有序停靠,满足乘客候车空间需求,提高公交运行效率。通过分析国内外常用的公交站台尺寸设计方法,基于排队论模型引入了公交到达率、服务台数、站台服务率等参数,建立了公交站台尺寸设计模型。研究选择北京市某公交站台作为优化对象对模型进行验证,重新设计了多线路公交站台所需的长宽尺寸,在合理利用空间资源的基础上优化站台的泊位数和尺寸可以有效地减少站台处进站公交车辆排队长度,减少车辆在停靠站的延误,提高公交体系的运营效率。     

成都市通勤客流地铁-公交换乘系数分析

充分考虑通勤客流的地铁-公交换乘系数分析对交通管理部门和公共交通运营公司优化线网设计、提升通勤效率起着重要的作用，本文创新性提出了基于多日重复出现的OD刷卡数据识别地铁-公交换乘行为的算法。在选取了成都市典型性的7个地铁站点和其周边的公交站点后，利用3天的全网刷卡数据，得到了站点的地铁-公交换乘系数、换乘客流比例等数据，发现小于近年的地铁换乘系数。计算结果表明在不同的站点，地铁-公交的换乘系数差异较大，且地铁首尾站点的换乘系数明显较高，随后分析了算法可能的缺陷。基于以上结果提出了三条针对成都市公共交通运营的建议，并给出了后续值得研究的方向。     

城市公交密集线路设站方式探讨

针对公交线路重复,站点密集,导致多车停靠产生交通拥挤的现象,对公交站点的设置形式进行研究,以平均排队长度作为评价指标,运用Vissim加以仿真,得到不同情形下适合的站点选型。     

考虑二次停车的公交驻站时间分布拟合

公交车驻站时间是刻画公交站点服务状况的重要指标,也是影响交通网络运行效率的重要因素。在我国大多数城市,公交车在站点进行服务时常常会有二次停车的情况发生。想要改进站点服务状况,首先需要对公交驻站时间进行准确分析。本文研究有二次停车的公交车驻站时间分布,在实测数据的基础上,分别对第一次服务时间和第二次服务时间进行分布拟合,然后依据概率论的相关理论由两次服务时间的分布计算出公交车总服务时间(驻站时间)的概率分布。进一步由公交驻站时间概率密度函数推导出单辆公交平均在站服务时间的表达式,并且通过分析二次停车发生比例与公交第一次服务时长之间存在的制约关系,求解最佳二次停车比例。     

基于BP神经网络算法的共享单车需求预测

文章选取某地区不同时段的共享单车需求数据,采用BP神经网络算法构建了基于Tanh函数、Logistic函数、Relu函数、Identiey函数四种不同激活函数下的需求预测模型,并应用RMSE、MSE、MAE、R2四种模型评估指标对模型进行评估,从而选出最优需求预测模型进行共享单车的需求预测。结果表明:无论在检验训练数据下还是检验测试数据下,精度最高的模型为Tanh函数下的BP神经网络模型,其测试集下的标准误差(RMSE)比训练集下的标准误差(RMSE)略有上升,测试集下的拟合优度(R2)比训练集下的拟合优度(R2)略有下降,说明该模型具有强泛化性能。     

城市交叉口交通拥挤最大排队长度估算模型

文章针对交通波模型应用于城市道路排队长度估算所存在的问题，评述了累计到达-离去模型应用的优势。通过对累计到达-离去模型的三种变形形式的分析比较，选用出其中的一种模型为基础模型进行改进，得到城市交叉口交通拥挤最大排队长度估算模型，并通过VISSIM仿真实验验证了这一改进模型的实用性。     

连续流交叉口几何模型研究

为了降低常规交叉口中左转车流对通行效率的影响,给设计及施工人员在实际的连续流交叉口改造中提供借鉴,基于车辆到达分布情况和排队论方法给出了左转存储车道的计算模型;考虑不同速度下跨越车道的问题,给出了圆曲线及回旋线两种不同的横向渐变段形式及相应的长度计算模型;基于车流波理论给出了引道长度的计算模型。该模型可有效运用于实际连续流交叉口的设计中。     

预信号在次右侧型公交专用道中的应用研究

为了减少次右侧型公交专用道的公交延误和乘客人均延误,针对不饱和进口道建立了一种基于公交候驶区的公交预信号控制方法。分析了公交预信号的工作原理,研究了车辆到达率、信号配时参数、候驶区长度之间的关系,提出了预信号配置的方法。通过车辆到达-离开曲线来研究车辆延误与信号配时的关系,分析公交预信号设置前后公交车辆与社会车辆的延误变化。并对给定条件的交叉口进口道设置预信号,结果表明公交车的平均延误减少57.2%,社会车辆平均延误增加35.6%,所有乘客平均延误减少25.7%。     

基于结构方程模型的公共交通服务评价方法

实行公交优先是缓解城市道路交通压力的重要手段,鼓励居民公交出行的同时必须提升公共交通的服务水平,公共交通服务评价可为其提供依据。本文首先建立了公共交通服务评价指标体系;然后以居民对北京市公共交通服务的心理感知为潜在变量,构建了潜在因素因果关系模型与公交总体服务评价模型;基于调查问卷所得数据,利用AMOS软件对模型参数进行拟合与评价;最后,经过模型修正,得到适配度最优的模型。研究表明,对北京市公共交通总体服务的量化评分为2.89分,乘客的满意度较低,迅捷性与准时性的影响权重最大。     

突发公共卫生事件下公交调度时刻表优化方法研究

在新冠疫情等突发公共卫生事件下,公交调度在保障出行的同时如何应对疫情防控要求是一个新的课题,本文分析了公交车内环境特点、防控措施等影响病毒传播的主要因素,基于SEIR传染病模型,以降低病毒传播风险和社会经济运行损失为目标,考虑疫情期间乘客出行需求和公交企业提供服务水平相匹配,在乘客满载率不超过安全阈值、发车时间间隔等约束条件下,构建突发公共卫生事件下公交发车时间间隔非线性规划模型.使用matlab求解该模型,并结合实例予以验证,为公交企业在突发公共卫生事件下的发车时刻表编制提供理论依据.     

科学发展观带来公交营运管理革命性变革

每天上午8点左右，正值上班客流早高峰，上海巴士一汽五分公司123路运光新村终点站，却看不到车辆排队、客流拥挤，候车乘客排成长龙的场面。每隔两分钟左右，就有一辆空调车准点驶进站点，乘客井然有序稳笃笃上车，车上乘客基本都有座位，按照线路长度和客流量，这一场面在其他居住人口稠密的公交终点站是不多见的。     

快速公交系统站台停靠时间模型研究

快速公交系统停靠站台停车延误是影响快速公交运行车速的关键因素之一,因此构建快速公交系统站台停靠时间模型是提升快速公交服务水平的基础理论研究。本文选取盐城BRT-1号线的起始站、中途站、客流离散站等三类站点为研究对象,综合运用数理统计法与数据挖掘法,构建快速公交系统站台停靠时间模型,并对该模型的合理性进行了检验。研究表明:盐城市BRT-1号线三类站台的快速公交车辆停靠时间与上下车乘客人数呈线性关系,即快速公交车辆停靠时间与上下车乘客人数的检验参数R2均大于0.8。     

基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测方法

交通拥堵是造成城市交通延误和运输资源浪费的重要原因。为了实时有效的对交通拥堵现象进行检测及预测,本文搭建了一套基于无人驾驶车数据的快速路排队长度实时检测系统。针对交通拥堵中的交通流现象和特点,本文基于无人驾驶车采集数据的特点,应用交通波理论,提出基于斜率法和LWR交通流模型法的两种方法对交通波波速进行估计,进而对排队长度的实时检测,最后使用NGSIM数据集对该系统进行验证。结果表明,基于LWR交通流模型法的方法二估计结果更接近于真实值,且无人驾驶车比例越高,估计结果越准确。实验证明该系统具有实时性、高效性和准确性的优点。     

基于Kirchhoff分布方程的轨道交通多方式接驳选择解析

轨道交通出行与多种出行方式有效衔接，不仅能充分发挥轨道交通的运输能力，且可以有效利用低碳、环保的出行工具。通过建立接驳方式选择模型，可以研究接驳方式选择概率与多要素之间的关系。本文以厦门市为例，研究使用Kirchhoff分布方程建立接驳方式选择模型，并考虑综合出行成本对选择概率的影响，该方法具有考虑各接驳方式综合成本相对差异、计算简单的优势。结果表明：该方法能够较好地分析轨道交通站点的接驳方式选择，合理推导出站点周边接驳出行选择概率与出行距离的关系，能够一定程度反映接驳需求的空间分布。     

基于GPS数据的公交线路校核:以厦门市为例

实际运营中,公交车辆服务的线路编号调整频率高,而在车辆信息表中存在更新不及时及只增加不删除的情况,极大地影响了结合GPS数据匹配上车站点方法的准确性。本文提出了一种基于公交GPS到离站数据的线路校核方法,首先根据距离最近原则为每条公交GPS到离站数据匹配上车站点,并对途经该上车站点的线路号计数一次;然后按照车辆编号对GPS到离站数据进行分组,分别统计各组中,线路号计数值最大的线路号,以此作为该车辆编号的校核线路;最后根据GPS数据点、原始线路、校核线路进行抽样人工复核,验证校核的准确度。案例数据表明,校核有效率高达98%,并将人工检查的比例降至20%以下,在保证准确度的同时提高了处理效率。     

基于概率图模型的机动车逆行行为识别

由于车载定位设备精度的不断提高，利用车辆的轨迹数据可以识别车辆的逆行行为，但设备或环境会产生噪声，本文主要针对轨迹处理过程中的噪声问题，研究概率图模型下的逆行行为概率判断。首先对机动车出行轨迹进行识别，拆分成出行轨迹，解决因为掉头等对概率判断的影响；再利用动态贝叶斯网络建立马尔科夫模型，对识别结果空间推断；进而基于方向角数据结合卡尔曼滤波法进行去噪后与地图匹配，计算定位点在道路上的先验概率和条件概率，再利用相邻轨迹点的条件概率计算该点的逆行概率，最终设定逆行行为判定阈值，并利用已知的轨迹数据验算准确性。结果显示，利用动态贝叶斯网络能够发现机动车的逆行行为，对提高道路安全有重要意义。     

基于轨道交通的社区公交客流预测分析

以基于距离衰减理论的可达性模型为基础,运用GIS栅格数据分析方法,获得了社区公交出行预测的新方法。主要过程包括社会经济活动的空间分解、可达性模型标定参数及可达性概率计算。以大连市七贤岭街区作为实例进行了社区公交出行客流分布预测研究,并基于实际调查对结果进行了验证。结果表明,基于GIS的可达性模型对公交出行发生预测方法在微观层次提供了一个有效的方法。该方法所需数据较少,数据分析周期短,建模成本低,适应我国目前城市建设量大、速度快的国情,是一种值得深入研究的方法。     

基于AFC数据的城市轨道交通OD客流动态预测

路网客流实时状态是城市轨道交通系统进行日常运营及关键决策的重要基础，针对目前城市轨道交通客流预测中站点层次预测方法较成熟，而客流分布预测较少的情况，提出基于时序神经网络的量测方程OD客流动态预测方法。利用地铁AFC数据，确定时序神经网络预测的最优数据粒度为15mins和最优时间序列阶数为4，以此构建时序神经网络框架，对站点进站量进行预测；对于站点进站客流与OD客流间的时空关联性，主要体现在进站客流的不同去向以及相同去向下不同的到达时间，建立量测方程反应这一联系，将进站客流转化为OD客流，并以成都地铁为例，对路网条件下不同分布特征OD客流进行预测验证，加权相对误差为14.08%，验证了模型的有效性。     

基于弹性概念的城市轨道交通公交桥接问题研究

信号系统是肩负地铁行车安全和效率的安全苛求系统,为了应对信号系统故障难以避免的行车效率波动,提前制定地铁-公交联动应急预案是行之有效的手段之一。文章从轨道交通乘客体验出发,以轨道交通受扰后的恢复能力(即弹性)为优化目标,提出了一种综合考虑路面交通状况、地铁站点地理位置、地铁客流潮汐分布等因素的优化公交桥接应急预案生成方法。首先,在地铁站周边的地图数据的基础上叠加拥堵系数,建立道路拓扑网络模型;而后基于改进的k短路径法计算连接起点和终点地铁站点的最短路径,利用遗传算法优化相关站点所需公交数量,并将该方法应用于地铁5号线。仿真结果表明,通过在故障区域增加临时公交服务,对提升信号系统故障后的城市轨道交通系统弹性具有重要意义,且适当的公交桥接线路的调整更有助于系统弹性的提升。