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.     

公交联动发车模型的研究

乘客的候车时间可分为2部分(在出发站点的等待时间及在换乘站的换乘时间),仅考虑换乘时间最短的区域公交协调调度模型无法降低乘客在出发站点的等待时间。针对此问题,提出了公交联动发车的概念及需满足的条件。在对乘客类型分类的基础上,分析了弹性乘客候车时间的计算方法,统计了各类型乘客的各部分候车时间,以所有乘客总的候车时间最短为目标建立公交联动发车模型。针对模型变量多的特点,选用遗传算法进行了求解。采用实例对模型的有效性进行了验证。结果表明,在维持发车间隔不变的基础上,联动发车模型较区域协调调度模型在降低乘客候车时间方面具有明显的优势,乘客候车时间降低了15.2%。      

公交实时信息对乘客出行的影响

以近几年迅速普及的实时公交APP为研究对象,研究公交实时信息对乘客出行产生的影响。通过站点调查(步行调查和候车调查)和跟车调查的数据收集方式,主要调查其对乘客的步行速度、感知候车/乘车时间、实际候车/乘车时间及乘客在候车/乘车时的情绪水平的影响,然后用平均差检验分析调查数据。结果表明:使用实时公交APP和不使用的乘客在步行速度、感知候车和乘车时间及候车和乘车情绪水平等方面存在显著差异;公交实时信息不仅可以降低乘客的感知候车/乘车时间,同时还可以降低乘客的实际候车时间。     

城市外围非高峰时段多线路柔性公交协调调度研究

利用柔性公交灵活度高和成本低的优点,考虑公交线路交互对乘客出行选择的影响,提出了城市外围非高峰时段多线路柔性公交的协调调度。首先阐述了柔性公交的运营模式和适用条件以及柔性公交与定制公交的区别。其次分析了城市外围非高峰时段多线路柔性公交的协调调度问题,并给出了柔性公交协调调度的具体流程。接着以乘客的候车时间、乘客减少的步行时间、乘客增加的乘车时间、公交车的运营成本为指标,考虑常规乘客的候车时间约束和公交车响应预约请求时的综合效益约束,建立了多线路柔性公交协调调度的双层规划模型,其中上层模型以乘客的出行时间最少为目标,下层模型以公交的运营成本最低为目标。然后设计了遗传算法,对公交车响应预约站点时的车上乘客数量进行编码来求解该模型。最后以重庆市180路和396路公交为例设置了预约站点,并在4种预约比例下对多线路柔性公交的协调调度和单线调度进行了对比分析。结果表明:有多条柔性公交线路可响应预约站点时,进行协调调度可减少实时预约乘客的候车时间;有共同目的站点的乘客数量越多,进行多线路柔性公交协调调度时乘客整体减少的出行时间越多;预约站点所有乘客有共同目的站点时,进行多线路柔性公交协调调度能降低公交的运营成本。     

基于多目标模型的城市公交越站调度研究

作为优先发展的交通方式,公共交通以其运量大、运输成本低和节能环保的优势广受青睐。然而,准点率低、乘客候车时间及运输时间过长等问题使其对于乘客的吸引力难以提高。因此,为优化公交调度、降低公交系统运营成本、提升服务水平和工作效率,对平峰时段单向行驶的某一线路公交车的停靠与越站优化问题进行研究。以公交车是否在站台停靠为决策变量,建立了以最小化停靠成本、乘客在站候车时间、被越站站点的乘客额外候车时间及车辆在站停靠时间为目标的城市公交越站调度的多目标优化模型,在MATLAB软件中使用改进的遗传算法进行求解,选取了广州市126路公交为实例进行计算以验证方法可行性,并进行了各目标权重的灵敏度分析。最终得到的公交越站调度方案可达到10%的优化效果,且最大权重目标为乘客站点候车时间。故该模型具有一定实用性和可操作性。     

基于换乘时间窗的公交区域时刻表优化方法

先进的公共交通系统(APTS)为公交乘客换乘实现最佳衔接提供了基础条件。文中以多条公交线路的区域调度为服务对象,设计了基于换乘时间窗的公交调度策略,建立了以全网络乘客等待时间(换乘乘客等待时间、车内乘客等待时间、非换乘站点乘客候车时间)最短为目标的区域公交发车时刻表模型;采用遗传算法对模型进行求解,并设计算例对模型性能进行验证。结果表明公交线网中协同发车可有效减少换乘乘客的等待时间,基于换乘时间窗的公交调度策略能对区域时刻表作进一步优化。     

公交线路最优选择设计

本文研究的是公交线路最优选择问题。以满足乘客需求为基本依据,考虑了公交直达、公交与公交之间换乘1次和2次到达三种情况,提出了基于最小换乘次数的城市公交网络最优路径算法。     

公交车辆运行微观交通仿真模型研究

介绍了上海交通大学与吉林大学共同开发的微观交通仿真系统MTSS的体系结构;建立了公交网络描述模型、公交车辆产生模型、乘客需求模型、公交站点事件反应模型和公交车辆运行模型;以微观交通仿真系统MTSS为仿真平台构建了公交车辆运行微观仿真模型;对上海市斜土路非港湾式站点与华山路港湾式站点进行了实地数据调查,利用实测数据对建立的公交车辆运行微观交通仿真模型进行了验证,测量值与仿真值之间的误差在10%以内。验证结果表明,建立的公交车辆运行微观交通仿真模型可以较好的描述公交车辆的运行过程以及与其他交通流之间的相互影响关系。     

高铁客运枢纽乘客候车时间预测模型研究

为了对高铁客运枢纽乘客候车时间分析预测提供理论支撑,从探寻高铁乘客候车时间的分布特性入手,在对高铁枢纽内乘客候车时间实地调查的基础上,进行了乘客候车时间分布拟合。基于方差分析方法,对高铁枢纽内乘客候车时间影响因素进行了显著性分析,并对乘客候车时间显著性影响因素与候车时间的关系进行了探讨。利用改进的BP神经网络,构建了高铁枢纽内乘客候车时间预测模型,并利用调查数据验证了模型的有效性。分析结果表明,高铁枢纽提前购票乘客候车时间服从对数正态分布;市内出行时间、对外出行距离、对枢纽的熟悉程度、受教育水平、市内交通方式均对候车时间造成显著影响;所构建的候车时间预测模型的计算值与调查值的平均相对预测误差为11.2%,预测误差基本控制在20 min以内。     

基于满意度的公交车调度模型研究

城市公交调度水平的提高,有利于增强公交在城市交通系统中的竞争力。从乘客候车满意度和公交公司运营成本的角度分析了公交车调度问题,建立了以乘客候车满意度为目标的公交线路发车频率优化模型,实现了模型的求解算法,并通过仿真算例进行了实证研究。     

基于GIS的城市公交路网最优路线算法研究

利用GIS地理分析的特性,提出了一种较为简单的公交路网的描述方法。同时,设计了合乎乘客心理的最优路线判断标准,并在此基础上,设计了基于公交路线的双向搜索最短路算法,该算法与现有的基于公交站点最短路算法相比,大大地减少了计算时间。     

快速公交路径优化设计模型及算法研究

分析了当前大城市多模式公交网络结构,构建了多模式公交超级网络;研究了公交出行者的策略选择行为,在考虑行程时间可靠性、座位期望以及诸多延误因子的基础上改进了策略阻抗模型;提出了BRT网络设计的双层规划模型:下层模型以改进策略阻抗模型为前提,进行了多模式公交网络平衡配流,上层模型旨在优化BRT的线路走向和布局;基于遗传算法和粒子群优化,设计了求解该双层规划模型的混合启发式算法,并用一个简单算例验证了本研究中模型与算法的可行性,提出了BRT线网优化设计的建议。     

公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型

针对需求随机变动条件下公交运营设计的综合优化问题,首先将公交运行情况抽象到三维网络中,给出公交车辆运营服务的时空网络图,由此构造基于随机期望值规划的公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型,该模型综合考虑了公交企业的经济效益和公交乘客所得到的公交服务水平的优化,并给出公交服务频次和车辆分配协调的启发式算法。通过北京市某线路实际运营数据的计算,对公交车队规模、线路类型的安排与公交企业效益及服务的灵敏度关系进行量化分析,证明模型和算法是有效的。     

基于蒙特卡罗的城市公交时空可达性模拟研究

公交时空可达性是衡量人们利用公交系统出行的难易程度,模拟公交时空可达性,并分析其影响因素,对于提高交通资源利用效率具有重要意义。提出1种基于蒙特卡罗的城市公交可达性的模拟方法,并研究道路拥堵状态和公交发车间隔对公交可达性的影响。利用等时线模型提出公交可达性的度量方法。将公交出行时空过程划分为候车、乘车、靠站、换乘4个阶段,构建每个阶段的时间模型,从而建立公交可达性的蒙特卡罗模拟模型。模型的参数值均由实际的公交GPS数据标定。建立理想的棋盘状公交路网,并进行不同道路状态下和不同公交发车间隔下的模拟,数值模拟结果表明,在弱作用力下时,可达性增长速度提高了近5倍。      

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。      

港湾式公交停靠站对路段通行能力的影响

在对南昌市城区主干道港湾式公交停靠站调查的基础上,通过 Vissim 仿真模拟得到大量交通流数据,从港湾式站台设置的长度、站台乘客等待数量、路段车道数、路段车辆的平均速度、站台停止车辆数、以及进出口平均延误时间6个方面建立神经网络分析模型,以路段平均延误车辆/路段实际通行能力作为通行能力的影响折减,运用 Matlab 软件编程求得变量因素与输出影响的连接强度权值 W 与偏置值 B ,为港湾式公交站对路段通行能力影响提供了定量化影响系数。      

基于成本最优的城乡公交站点布设模型研究

城乡公交站点的优化布设作为城乡公交一体化规划的重要内容,它决定了运营企业的运营成本和公交乘客的出行时间成本。在分析城市公交站点布设模型的基础上,提出了城乡公交经营者的费用成本和公交乘客的时间价值成本的概念,并以两者之和最小化为目标,建立起城乡公交站点的布设模型,并进行了优化。     

考虑信号优先的相邻公交停靠站最佳布置方法

首先建立了在离线信号配时方案下,单个车辆通过信号控制交叉口群的信号延误计算模型;进而以车均延误最小为目标,建立了停靠站最佳布置的选择模型。通过对优化模型解的分析表明,不同的信号协调配时方案对应不同的停靠站最佳布置方案,单点最优解的叠加并非是全局最优解。以两个交叉口和两个停靠站的实际案例进行计算分析,得出在信号优先协调控制方案下的停靠站最佳布置方案,最佳布置方案的下车辆延误明显低于其他方案。最后通过微观仿真软件VISSIM验证了模型的计算结果。     

城市多模式公交网络拓扑结构与布局均衡性研究

为探究城市多模式公交网络的均衡性，实现其量化测度，界定了公交网络均衡性内涵，从网络拓扑结构及其道路布局两方面入手开展研究。分析并总结了传统网络拓扑建模方法存在的不足，考虑公交线路双向路径与运能差异，提出增广Space L网络模型，建立了其矩阵表示与拓扑结构表征指标；着眼于公交网络与城市道路的依赖与伴生关系，建立了P-R二分网络模型，从线路和运能两方面构造了其矩阵表示及表征指标，并阐释了各指标的现实意义。为避免单一指标评价产生片面性结果的风险，提出了Gini系数与Atkinson指数相结合的均衡性测度思路，考虑指数分布的普遍性，构造了面向公交网络均衡性分析的Lorenz曲线拟合通式，优化了Gini系数求解方法；引入Atkinson指数，以适中的敏感性与区分度为期望，给出平等偏好参数建议值ε=1.5，结合表征指标的离散性，建立了Atkinson指数优化计算方法。以南京市主城区多模式公交网络为案例，建立了空间地理信息数据库并开展建模分析，基于表征指标分布，证实了公交网络有向处理的必要性，指出南京公交网络发展存在典型的"马太效应"；构造了各表征指标的Lorenz曲线，验证了拟合通式的合理性与有效性；求得各表征指标Gini系数与Atkinson指数值。测度结果表明：南京公交网络布局及其对道路空间的利用相对均衡且合理，但运能分布略欠均衡，公交网络效率与可达性的实现对极少数路段的依赖性较高，集中于区域间联络性道路；ε=1.5时，Atkinson指数与Gini系数的评级结果无明显分歧，但具体测度值显示出一定区分度，前者具有更高的敏感度，证实了二者在公交网络均衡性测度中的有效性与互补性。     

Real-Time Bus Arrival Information System: An Empirical Evaluation

The provision of real-time information concerning bus arrival times could potentially reduce the uncertainty associated with public transport trips and improve the overall level of service. In addition, real-time predictions might enable operators to apply proactive control strategies. Even though considerable research efforts were devoted to the development of bus arrival prediction schemes, there is a lack of knowledge on the performance of real-world operational systems. This article aims to investigate the performance of a commonly deployed real-time information generation scheme. A conventionally used scheme is implemented and evaluated based on an empirical analysis. Performance metrics concerning the prediction error accuracy and reliability and their impact on expected waiting time were formulated from both passengers’ and operators’ perspectives. The real-time information generator was applied on the trunk line network in Stockholm, Sweden. The accuracy and reliability of the prediction scheme was analyzed by comparing the generated predictions against vehicle positioning data. This scheme was found to systematically underestimate the remaining waiting time by 6.2% on average. The provision of real-time information yields a waiting time estimate that is more than twice as close to the actual waiting times than the timetable. This difference in waiting time expectations is equivalent to 30% of the average waiting time.