基于交通流理论的公交站点间行程时间预测

分析了公交站点间车辆运行过程,将行程预测时间划分为交叉口排队等待时间、路段行驶时间和停站时间3个部分,利用交通波理论和延误三角形,分别建立了无公交专用车道和有公交专用车道2种情况下排队等待时间的动态预测模型;根据乘客到站规律和上下车规律,提出了公交车进站停靠时间模型;针对无公交专用车道条件下的时间预测方法进行了实例演算.实验数据表明,基于交通波行程时间预测方法具有较高的精度,可以满足站点间行程时间预报要求.     

城市公交站点乘客候车时间可靠度分析

候车时间的可靠度可直接反映公交运输系统的运营状态和服务水平,是影响公交运输竞争力的一个重要因素.文中通过建立公交站点乘客候车时间的可靠度模型,计算出公交线路中各个站点乘客的候车时间可靠度,为公交站点布置和发车频率制定提供参考;并以成都市某公交线路为例,运用该模型对其站点早高峰乘客候车时间可靠度进行了分析.     

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。     

基于站点上下客人数的公交客流OD反推方法研究

通过公交出行行为特征调查分析,研究了公交乘客出行站数的概率分布.基于公交乘客下车概率,以公交站点上下客人数和路段客流量为约束条件,提出了单条公交线路客流OD矩阵的推算方法,通过实例分析,验证了该方法的可行性和有效性.     

港湾式公交站点泊位数优化方法

为合理确定港湾式公交停靠站的泊位数,以实际公交站点交通观测数据为基础,从优化公交站点供需平衡的角度分析公交停靠需求与通行能力之间的关系,结合经典的通行能力计算模型,并在模型中添加港湾式公交出站变道造成的延误,建立单位时间内公交停靠需求大于站点通行能力的概率计算方法,在此基础上建立了港湾式公交站点泊位数优化方法.以武汉市中山大道长江二桥公交站点为例,根据站点运行情况将站点公交车排队溢出概率的上限值设定为15%,经计算得出该站点单位时间(1 min)的公交动态停靠需求大于站点通行能力的概率高于15%,通过调整泊位数提高站点通行能力后,通行能力满足公交停靠需求(p<15%),表明该方法能准确确定港湾式公交站点的泊位需求数,为港湾式公交站点泊位数设计提供依据.      

公交狂躁症,你有没有?

<正>【事件回放】如今,公交狂躁症不再指向个别乘客,一些公交驾驶员也患上此症。日前,广州因一辆私家车在公交车停靠站台时突然出现在公交车右侧,导致公交女驾驶员大怒,一踩油门,将车开到私家车前面,将其逼停,并下车与私家车男车主掐架,40多名乘客被困车内20多分钟。直到民警赶到现场,这起风波才算平息。     

基于社会力模型的地铁站乘客上下车行为影响因素分析

在上下班高峰期,缩短乘客的上下车时间,更多乘客将会被送达目的地,从而可以提高现有地铁系统的载客能力.现有的国内外研究乘客上下车行为的文献,大多以全部乘客下车为前提进行研究,这与现实生活中只有部分乘客下车的现象不符.因此在社会力模型的基础上加入规定未下车乘客行为的等待模型,在等待模型中,未下车乘客倾向于停留在初始位置.模拟了部分乘客下车行为,并研究了乘客初始位置分布、上下车乘客比例、门的宽度等因素对部分上下车乘客所需上下车时间的影响.结果表明,车门宽度增加23.08%,最多可节约39.7%的上车时间和39.62%的下车时间;随着上下车人数比例不断上升,平均上车时间不断下降,平均下车时间不断上升;通过改变下车乘客初始分布位置,可以将乘客下车时间缩短至原来的72.16%.      

基于IC信息和概率理论的公交OD反推方法

针对现有公交OD调查成本高昂、数据可靠性不高、影响因素考虑不全等问题,通过对公交IC卡信息的处理获得公交站点上下乘客人数及对公交乘客出行特征的分析,结合站点吸引率,提出了单条公交线路站点间OD反推结构化算法,并通过实例分析进行了有效性验证。结果表明该方法经济节约,数据可靠,易于实现。     

站点驻留时间估计和预测方法研究

针对公交车站点驻留时间存在较大变异性的特点,为了准确地预测公交车在站点的驻留时间,提高公交信号优先控制的效果,首先尝试采用概率模型来对公交车站点驻留时间进行估计和预测,但通过对多个站点的大量数据相关系数的计算和分析发现,下车乘客数和车上的乘客人数之间并不存在一定的线性关系,不完全满足概率模型的假设条件,以此为基础,采用多重线性回归并排除不显著因素,最后采用加权最小二乘回归模型来产生精确的参数估计。文中利用大量的实际调查数据,采用各种统计分析方法验证提出的站点驻留时间估计和预测模型的正确性。     

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...