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。     

基于时空行为规律挖掘的公交乘客分类方法

应用智能公交系统(APTS)提取个体乘客出行信息，构造了公交出行链，研究了基于时空行为规律挖掘(STBRM)的公交乘客分类方法；应用时间序列表征乘客出行时间特征，利用互相关距离(CCD)算法计算了个体乘客出行时间规律；应用带噪声基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法，挖掘了个体乘客的出行空间规律；依据出行强度和出行时空规律，将乘客划分为极少出行、时间规律、空间规律、时空规律和不规律等5个群体；以出行天数、类似上车时间数量和类似上车站点数量为聚类指标，应用K-Means++算法将乘客划分为高规律、中规律和低规律3类，比较了本文提出的STBRM方法和K-Means++聚类方法的分类结果，揭示了2种方法分类结果之间的关系。研究结果表明: 当时段划分长度取5 min，时间规律性判断阈值取3.0时，利用CCD算法识别时间模式规律乘客的效果最佳，与常用的DBSCAN算法相比，识别率提升了14.64%；增加时间窗长度能够提高时间、空间模式规律判定结果的稳定性；时间窗长度达到3周后，空间模式规律的乘客比例下降趋缓，达到6周后趋于稳定；时间窗长度达到2周后，时间模式规律的乘客比例增长趋缓，达到4周后趋于稳定；时间规律、空间规律和时空规律等3类乘客数量仅占总乘客数量的30.4%，但其出行量占到了总出行量的84.7%，公交依赖度很高，应作为公交机构重点保障的对象；本文提出的STBRM方法与K-Means++聚类方法的分类结果具有较强的关联性，规律性极高或极低的群体高度重合。      

公交网络多路径选择启发式算法研究

公交乘客出行路径选择算法是公交乘客信息系统的核心技术。建立了公交网络出行路径选择的数学模型,在Dijkstra算法和迭代惩罚法的基础上,设计了公交网络多路径选择的启发式算法,并结合实际公交网络进行了算法的验证。算法合理考虑了换乘因素和距离因素对公交出行者路径选择行为的共同影响,能够生成多条备选路径供出行者选择。对于公交乘客信息系统相关技术的研究开发具有参考价值。     

乘客对常规公交服务质量的感知研究

为确定当前及潜在公交乘客对常规公交服务质量感知程度,全面检索了影响常规公交服务质量的因素并将其分为五类;基于偏好性调查法获取了乘客出行意愿数据,并分别拟合五类因素对公交乘客需求变化率的回归模型获得了公交乘客服务感知度。结果表明,当常规公交的票价、步行时间、站台等待时间、车内出行时间、舒适性5个因素单因素变化时,相应的公交乘客服务感知度分别为0.227、0.446、1.228、1.991、1.028。研究结果可为政府、公交企业等清晰掌握常规公交的改善重点,并为提升其服务质量和提高居民出行分担率奠定基础。     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

����APTS���ݵĹ������˿�ͨ��OD�ֲ����Ʒ���

为提高通勤者使用公交出行的比例,有效缓解城市交通拥堵,对应用智能公交系统数据(Advanced Public Transportation Systems,APTS)获得公交通勤出行需求的方法进行研究.采集APTS数据,通过对公交IC卡数据和智能调度系统数据的关联获得公交乘客的上车站点信息.根据早、晚高峰的出行频率判断公交通勤乘客,利用通勤出行的时间和空间特征确定居住地点和工作地点.以此基本思路,提出公交卡乘客通勤OD分布估计算法,并应用海量APTS系统数据对算法进行了试验和分析.最后,通过与基于"出行链"的方法进行比较,分析了算法的精度.本文提出的方法具有精度高、可操作性强的优点,为快速、经济地获取公交通勤OD分布提供了一种新的途径.     

常规公共交通换乘枢纽交通设计方法研究

常规公共交通换乘枢纽是当前和今后高效、安全、舒适的现代化交通系统中的一个重要组成部分,是城市集聚辐射功能的基础性设施.对其进行有效、合理的交通设计,不仅会缩短换乘旅客的步行距离和时间,而且可以提高公交出行的便捷程度和舒适程度,更好地为乘客出行提供便捷、快速和安全的运输条件,提高公共交通的吸引力,且能吸引大量原来选择使用私人交通方式出行的乘客,对于城市交通问题的解决具有重要意义.     

常规公共交通换乘枢纽交通设计方法研究

常规公共交通换乘枢纽是当前和今后高效、安全、舒适的现代化交通系统中的一个重要组成部分,是城市集聚辐射功能的基础性设施.对其进行有效、合理的交通设计,不仅会缩短换乘旅客的步行距离和时间,而且可以提高公交出行的便捷程度和舒适程度,更好地为乘客出行提供便捷、快速和安全的运输条件,提高公共交通的吸引力,且能吸引大量原来选择使用私人交通方式出行的乘客,对于城市交通问题的解决具有重要意义.     

定制公交合乘站点两步优化选址方法研究

定制公交合乘站点选址是其运营过程中的关键步骤,合理的站点选址方法是定制公交系统成功运营的重要保证.目前定制公交合乘站点的选址大多仅凭经验确定,存在主观性.因此,提出一种定制公交合乘站点两步优化选址方法.对定制公交出行需求数据进行乘客步行等时圈分析,初步确定各个需求响应点归属的合乘站点及合乘站点的备选区域,采用基于乘客人数的重心法精确优化合乘站点布局位置,根据合乘站点间的车行时间及其服务的乘客人数,剔除空间较偏、人数较少的合乘站点,得到最优的合乘站点选址位置.通过模拟若干个需求响应点进行算例分析,结果表明该方法对定制公交合乘站点的选址具有良好的适用性.     

共享单车影响下接驳公交线路设计与车辆配置方法

针对轨道交通的“第一/最后一公里”问题,接驳公交和共享单车是通勤用户最常选择的两种公共交通方式。为理解共享单车对接驳公交出行需求和线路设计等规划运营方面的影响,提出供需交互状态下的接驳公交线路设计与车辆配置模型。需求端考虑出行时间和出行费用,基于用户在共享单车和接驳公交之间的模式选择行为,动态计算接驳公交实际出行需求;供应端考虑车辆容量、数量和流平衡约束,以最小化公交运营成本和用户出行成本之和为目标,建立混合整数非线性规划模型,优化接驳公交线路设计及车辆配置。模型采用拉格朗日松弛算法进行求解。该方法应用于北京市回龙观地铁站周边出行小区接驳公交线路设计,公交及单车出行需求采用真实的IC卡数据,以及摩拜单车骑行数据,站点间行驶时长采用高德驾车路径规划API(Application Programming Interface)数据。实验结果表明,车辆总数为10,线路数量为2时,考虑共享单车影响的接驳公交规划模型相较于只考虑单一模式可以有效避免规划需求误差。此时,各站点到地铁站的平均运行时间是15.58 min,乘客平均等待时间是3.35 min;在线路数量为4时,各站点到地铁站的平均运行时间...     

停车换乘设施使用者调查

为了探讨停车换乘设施吸引的出行需求行为特性,在北京市进行了停车换乘设施使用者问卷调查.采用行为调查和意向调查相结合的方式,深入分析停车换乘设施使用者的出行行为特性和换乘行为意愿.结果显示,停车换乘者主要是全职通勤和中等偏高收入出行者,其驾车到达停车换乘设施的时间集中在6～30 min,乘坐公共交通的时间为30～60 m...     

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。     

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城市公交系统包含多种公交模式如地铁、轻轨、公交专用道、地面公交等,不同模式的车辆行驶速度及换乘时间差异很大,同时由于城市公交运行时间的具有较强的随机性,基于静态分析的路径选择与实际的动态最佳路径常有较大偏离。本文以公交出行链各环节为边,通过构建包含不同公交模式的多层次网络邻接关系,并对各边进行平均出行时间及时间可靠度的双重赋权,建立考虑出行各环节时间随机波动的多模式公交线网;并以通行时间较短、延误风险较小为路径寻优的双重目标,通过在路径寻优过程中对延误高发线路及换乘点进行启发式规避,实现在出行时间许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索。文中最后通过实例表明该算法的合理性及有效性。     

基于道路拥堵信息的公交出行规划系统

针对当前道路拥堵增多的情况,建立了一个基于道路拥堵信息的公交出行规划系统,以引导公众避开拥堵道路。分析道路拥堵状况的指标体系,分别选取路段和交叉口的通行参数指标,并给出一种红绿灯等待灯次的简便算法,提出公交出行规划方案的拥堵指数算法。以嘉兴市为例,采用SQL＋IIS＋ASP＋Android技术构建了C/S架构的基于道路拥堵信息的动态公交出行规划系统。该系统推荐的出行方案能引导用户避开拥堵道路,提高出行效率,减少出行时间,为公众出行提供了更全面的公交出行信息和更便利的信息获取途径。     

基于乘客到站率的公交发车频率优化

常规公共交通是城市居民出行的基本交通方式之一,为保障公交出行效率和降低运营成本,有必要对公交车辆的运营调度进行量化分析和系统研究。文中以居民出行和公交公司运营两者总成本最小为目标,提出了基于乘客到站率的多目标公交发车频率优化模型,以实现乘客和运营者双方的利益最大化。利用乘客到站率函数计算乘客的等车时间,使得模型在优化计算中具有更加趋近真实的等车时间;考虑到遗传算法良好的收敛性,以及发车频率易于二进制化编码的特征,文中设计相应的遗传算法对上述模型进行求解;以常州市B1路公交车线路高峰时段为例进行求解,得到最优发车频率为13.9,与三类经典发车频率确定方法进行对比分析,结果显示该模型的总成本相较于其他三种方法分别降低18.1%、1.5%、1.2%。以上研究结论表明,研究提出的发车频率模型通过协调乘客的等车时间成本、车内拥挤成本与公交运营的车辆购置成本、燃油成本,能够有效减少公交出行的整体成本。     

公共汽车行程时间构成分析

以某路公共汽车为例,对公共汽车在晚高峰期和平峰期内的实际运营时间进行跟车调查。调查结果表明,对比晚高峰期和晚平峰期,该路公共汽车行程时间构成一致;路段行驶时间增幅最大,中途站停靠时间增幅居次位,交叉口等待通行时间增幅最小。     

高教园区公交线路优化设置方法研究——以宁波北高教园区为例

针对高教园区内的公交线路布局不合理、公交站点与学生生活区距离过长、公交服务水平较低以及由此带来的“黑摩的”出行量较高等问题,以宁波北高教园区为例,在现状调查分析的基础上,提出高教园区内公交线路布局、公交站点设置以及公交发车频率等方面的优化方案,可切实提高高教园区学生日常出行的便捷性和安全性.