考虑乘客感知的公交驻站和限流组合策略研究

为了预防公交“串车”现象,提高乘客感知满意度,基于预测控制提出一种考虑公交乘客动态感知的驻站与限流组合策略. 建立以公交线路上总乘客感知等待时间最小为优化目标的预测控制决策模型,运用差分进化算法求解目标站点的最小驻站时长和限流人数. 建立元胞自动机仿真模型,对比不考虑乘客感知的驻站、限流、驻站-限流策略与考虑乘客感知的驻站-限流策略的控制效果. 通过5 组情景实验,对比了考虑乘客感知和不考虑乘客感知的驻站-限流策略对线路乘客到达率和下车比例波动性的适应性. 实验结果表明,考虑乘客感知的驻站-限流策略更有利于减少乘客感知等待时间,对线路乘客到达率和下车比例波动性具有较优的适应性.     

基于驻站和限流的组合公交控制策略研究

为减少串车现象以提高公交服务可靠性,提出了一种基于车头时距阈值的驻站-限流的组合公交策略.为了验证新策略的有效性,基于元胞自动机模型建立了可描述公交车运行特征和乘客出行特性的仿真框架,并利用实际的公交线路数据对其参数进行了校验.数值实验分析了组合策略中控制参数的取值对系统性能的影响.结果表明,以最小化乘客平均等待时间为目标所求解的组合策略有助于公交系统服务可靠性的提高,而最小化单位乘客出行时间时所求解的策略具有更高的乘客出行效率和公交运行速度.     

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对于高频率公交线路服务,以减少在站乘客平均等待时间为目标,提出以车头时间距的一致性来分析和衡量线路级别的公交服务可靠性的方法。考虑乘客需求波动和线路运行时间随机性对公交服务可靠性的影响,以一条高频发车的固定公交线路为考察对象,利用随机模拟方法仿真公交服务过程,计算分析了不同乘客需求和运行时间波动情况下的车头时间距的变异特征和在站乘客平均等待时间。结果表明,线路运行时间波动越大,乘客到达越不均匀,车头时间距变异就越大,乘客平均等待时间也就越长;随着站序的增加,累计车头时间距变异趋向于增大,服务可靠性逐渐变差。     

基于实时信息的公交运行速度控制策略与算法研究

针对公交运行到站时间不稳定的现象,本文提出实时的公交速度控制方法,以车头时距平均绝对误差最小为目标进行求解.设计了3种公交运行场景,基于实时道路交通状态及乘客到达率,求解期望速度.并通过数值仿真对公交车头时距的稳定性、公交运行时间的可靠性、乘客等待平均时间及运行速度进行评价.结果显示,3种场景下,不考虑道路交通流影响的速度控制方法效果最佳,可以提高公交车头时距的稳定性(77.63%)及公交运行的可靠性(93.5%).如进一步考虑道路交通流影响,乘客的平均等车时间会略有增加(6.12%).因此速度控制方法更适用于受道路交通流影响较小或长度较短的线路.此外,本研究还发现,在要达到公交运行可靠性的目标下,公交站间运行速度并不是越快越好.     

基于公交客流分布特性的弹性发车间隔优化研究

基于客流分布的快速公交车弹性发车间隔优化,在以往文献和IC卡刷卡数据分析的基础上推算各个公交站点到站客流分布.同时考虑不同车型最大载客量对发车间隔的影响,以乘客在站等待时间最小和公交公司运营成本最小建立公交车发车间隔优化模型.并以大连市快速公交为研究对象,利用NSGA-Ⅱ算法对研究时段内的上下行两个方向的发车计划进行优化,并取解集中值与实际发车计划进行对比.最终得出优化后上行方向的发车计划可在运营成本几乎不变的情况下,减少乘客的在站等待时间;下行方向则在保持乘客等待时间有9.4%小幅上升的情况下,节约33%的运营成本.可见优化模型可以有效地安排线路上下行两种车型的联合发车计划,提高公交的运行效率.     

以安全为导向的地铁高峰时段多车站客流协同控制模型

传统的客流控制大都以减少乘客等待时间或者客运周转量最大为目标,缺乏对于安全性的考虑.保证乘客等待时间在可接受范围以内,以客流聚集预警值最小为目标,提出了以安全为导向的地铁高峰时段多车站客流协同控制模型,并成功将其转化为单目标线性整数规划模型,借助CPLEX优化器可直接进行求解.以某地铁线路高峰客流数据为例,通过计算得出,相对于以乘客等待时间最小为目标的客流控制方法,本文方法在保证乘客总等待时间仅增长1%的情况下,能够将所有车站客流聚集控制在安全范围以内,大大提高了客运组织安全性,为实际客流控制提供了很好的依据.     

考虑均衡满载率的多车型定制公交调度模型

为提高定制公交运营方的经济效益,减少乘客出行成本,研究多车型定制公交调度问题。通过设计考虑均衡满载率的发车机制与相应的发车时刻递推公式,可有效保障运营方的单车收益,并减少乘客的等待时间。在此基础上,结合乘客需求时间分布和多车型组合配置,建立以运营方收益最大和乘客等待时间最小为目标的多目标规划模型,设计求解车辆组合配置和发车时刻的遗传算法。结果表明,考虑均衡满载率的多车型定制公交调度能够有效地利用车辆资源、减少乘客等待时间、提高乘车舒适度以及保障运营方的单车收益。     

考虑公交自行车的多层次公交协同调度研究

利用自行车实现公交线路之间换乘，可以有效扩大公交线路换乘范围. 实现不同层次公交线路间协同调度，可促进综合公交体系整体效益的发挥. 本文研究了考虑自行车换乘的、不同层次公交线路的协同调度问题，以乘客在线路间换乘的加权等待时间最小为优化目标，建立了相应的协同调度模型，基于遗传算法进行求解. 选取不同层次的实际公交线路，对所提协同调度模型进行仿真验证. 研究表明，所构建的协同调度模型及求解结果，能够有效缩短乘客在不同层次线路间换乘的等待时间.     

城市轨道交通应急接驳公交蓄车点选址

为合理设置突发事件下轨道交通应急接驳公交蓄车点, 以接驳起始点为圆心, 以轨道交通运营恢复时间为半径, 构造了接驳需求点反向覆盖应急接驳公交供给点的覆盖结构; 根据接驳公交是否在预定发车时刻前到达接驳点, 提出了接驳需求和乘客等待时间延误的计算方法, 建立了以应急接驳乘客等待时间总延误最小为目标函数的反向集合覆盖选址模型, 并进行求解; 以具体轨道交通应急接驳公交蓄车点选址规划为例, 对比分析了不同预设蓄车点数约束条件下的选址方案。研究结果表明: 每种选址方案下的乘客等待时间总延误均随预设蓄车点数的增加而减少, 当预设蓄车点数为5时, 目标函数达到最小; 蓄车点位置分布受接驳起始点位置和接驳需求量的影响, 当预设蓄车点数为2时, 蓄车点选址结果具有向需求较大的城市中心区域聚拢的倾向, 当预设蓄车点数为5时, 蓄车点选址结果逐渐覆盖郊区; 考虑突发事件影响权重后, 蓄车点位置向突发事件发生频率较高的接驳起始点靠拢, 从而形成了均衡配置在城市中心区域内外部的蓄车点选址布局模式; 反向集合覆盖选址模型通过主动搜寻供给的方式, 能够在最小化应急接驳乘客等待时间总延误的条件下, 体现预设蓄车点数、接驳起始点客流量分布以及突发事件影响权重对应急接驳公交蓄车点选址结果的影响。      

时间依赖需求下多车型快速公交发车频率优化

以公共交通网络中的单条快速公交线路为研究对象,分析了快速公交车辆的发车间隔特征和沿线乘客出行需求的时间依赖特征;考虑多类型公交车辆协同作业,以所有乘客的累计等待时间最小和车辆的平均满载率最大为目标,以最小、最大发车时间间隔和车辆运能的供需比为约束,建立多类型快速公交车辆协同作业模式下的发车频率优化模型;利用改进的非支配排序遗传算法对模型求解,并应用兰州市快速公交数据进行实例分析。分析结果表明:乘客累计等待时间分别取最大值、中间值和最小值时,优化后的发车次数比实际发车次数分别降低22.9%、16.7%和8.4%,对应的车辆平均满载率分别提高27.4%、15.1%和3.9%;与单一类型的快速公交车辆独立作业相比,2种类型的快速公交车辆协同作业的平均发车次数增加7.9%,平均乘客累计等待时间降低23.8%。可见,根据乘客出行需求的时间依赖特征,合理安排不同类型的快速公交车辆协同作业,对发车频率进行优化,能有效减少乘客等待时间,提高公交车辆利用效率。     

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公交中间站是实现旅客沿途乘降的重要基础设施，在公交系统中发挥着重要的作用。在土地发展与公共交通发展初期，简单的公交中间站设置便可满足车辆停靠与旅客乘降需求。但当土地利用强度不断增大，公共交通线路规模不断扩张时，在某些线路密集、人流众多的公交中间站点，简单的站点设立方式已不能满足车辆停靠及旅客乘降需求，车站在站滞留时间过长，公交服务水平急速下降。此时，必须对车站的形式、规模进行必要的研究，以保证能力与需求的良好协调，从而降低车辆在站滞留时间，提高公交服务水平，保障公交的正常运营。针对此问题，论文对公交中间站的形式分类及其适用性进行了分析，结合公交中间站通过能力的计算以及广州公交运营实际，研究了通过车辆停靠数、旅客乘降量以及用地条件等因素确定公交站形式与规模的方法，并举出了实例，可为实际工作提供依据与参考。     

公交车辆站停时间与乘客行为的关系

为了提高无人售票公交车辆站停时间的预测精度，探讨了乘客上、下车行为的动作序列和动作时间．研究表明：乘客密度不大于临界乘客密度时，乘客上车时间取决于付费时间且其统计均值稳定，否则取决于乘客离开付费装置的速率且随乘客密度递增呈非线性递减；乘客下车时间取决于乘客下车的速率，与乘客密度无关．基于现场观测数据建立了分别适用于秩序优先和效率优先乘客的乘客上、下车时间的统计模型．在此模型基础上，考虑驾驶员行为的时间因素，建立了无人售票公交车辆站停时间模型．算例表明，站停时间模型的计算结果与实测数据的相对误差小于20％．     

考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化

车辆到站时间的不准时性严重影响着需求响应型公交的服务水平和乘客选择公共交通的出行意愿，因此，本文对考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化问题进行研究。以运营商成本、乘客乘车时间成本、乘客等待时间成本组成的系统总成本最小为目标建立数学模型，通过优化车辆路径寻求系统总成本最优的需求响应型接驳公交服务方案，其创新之处在于，在服务过程中允许乘客提交实时出行需求；定义车辆到站时间服从已知分布以描述其随机性。提出一种遗传算法和邻域搜索相结合的启发式算法对模型进行求解，该算法融合了遗传算法的全局搜索优势和邻域搜索的局部搜索能力，通过算例测试分析对本文算法的有效性及先进性进行验证。最后，基于西安市延平门地铁站设计数值实验，结果表明，考虑车辆随机到站时间可以在一定程度上减少乘客时间成本和系统总成本。     

多元数据下的公交站点客流不确定性分析

利用长期收集的公交站点IC卡刷卡数据,基于区间不确定性理论,提出公交上下车站点区间不确定性客流推导方法.首先,将公交IC卡数据和GPS数据与公交站点信息相融合,确定IC卡刷卡的上车站点及其区间不确定性客流;然后,对公交刷卡行为进行分析,考虑乘客个体出行特征、乘客出行距离和站点吸引权重,提出下车站点客流推导概率模型及相应算法,通过区间数处理方法,得到下车站点客流区间值.最后,以2015年11月13日~12月25日深圳市21路公交为期6周的IC卡刷卡数据和GPS数据为例进行实例分析.     

Research on the Way to Determine Types and Scales of Bus Stops

The bus stop is a kind of primary facility in bus operation and it is very important as it provides the possibility of passengers' alighting and boarding. In the initial stage of land use and bus development, simple design of stops can meet the needs of the dwelling of buses, and passengers' alighting and boarding, but as land-use and bus system develop, simple design will not meet the needs of buses and passengers on some concentrated lines with passengers crowding the bus stops. In those stops, the dwelling time of buses increases and the level of bus service deteriorates. Therefore, it is necessary to do more research on the types and scales of stops, to ensure the harmonization between capacity and needs. After the discussion of type classification and applicability, stop capacity calculation and bus operational characteristics, a method to determine types and scales of stops is given here. By this method, the types and scales of stops can be determined when the number of buses and passengers is given. Finally, some examples are shown for implemental suggestions.     

适时信息对农村客运营运的影响分析

受客运路线上旅行时间波动,以及旅客上、下车时间波动的影响,农村客运班车到达客运班线中途停靠点时间也是随机的,农村客运班线运行状态适时信息手机(或电话)查询系统能有效减少这种随机性对班线营运带来的损失。通过定义乘客的主动候车时间概念,定量化地分析了农村客运班车缩短或延长乘客主动候车时间所带来的营运损失,从而定量化分析了农村客运班线运行状态适时信息手机(或电话)查询系统对提高农村旅客候车质量、增加农村客运运营收入程度。研究发现农村客运班车缩短主动候车时间带来营运损失小于延长主动候车时间带来的营运损失。     

基于运行特性的港湾式公交站延误时间研究

基于车辆运行特性，从时空和微观的角度，运用概率论、运动学原理和 M/Ek /1(N) 排队模型，对港湾式公交站车辆的延误问题进行研究.将公交在港湾站台的延误按阶段分类并定性分析延误的主要影响因素，分析公交车辆进出站台及在站台内外运行过程和机理，构建公交进站延误时间、停靠延误时间及出站延误时间模型，推导单泊位和多泊位站台的公交延误模型.采集长沙市雨花区4个站点的公交运行数据，绘制延误变化趋势，并将计算值与实测延误时间进行比较，分析影响因素.结果表明，公交在港湾式站台的延误随公交到达率增大呈指数增长，随上下车乘客数增多呈对数函数增长，随相邻车道流量增大呈递增的抛物线增长.