商务区接驳公交线路规划设计研究——以上海小陆家嘴CBD接驳公交为例

针对商务区轨道交通站点"最后一公里"出行难题,探讨了接驳公交线路的规划设计方法,为类似接驳公交线路提供参考。分析了商务区的公交出行需求特征,并在此基础上提出接驳公交线路的必要性和其功能定位。从交通调查、需求分析、线路设计、站点设置、运营组织等方面,分析商务区接驳公交的规划设计要点,并选取上海小陆家嘴CBD"金融城1路"接驳公交进行实证分析,对实施效果进行了评价。     

城市轨道交通接运公交最优长度与线路布设研究

本文首先考虑了土地性质、出行需求和公交运营成本等因素,建立公交运营效益最大的接驳范围单变量非线性单变量规划模型,经过参数标定与约束的简化后采用二分法求解。在模型的约束中使用站点聚集效应距离衰减函数建立需求与接驳距离的关系式,并通过单约束重力模型获得的距离与需求样本对其进行参数标定。然后,以接驳范围为约束指导新增线路布设和原有线路调整。前者以站点覆盖率、非直线系数、运营费用等为指标,整体客运系统运输效率最大为目标,使用启发式解法布设新增公交接驳线路;后者根据定性定量相结合的原则,依流程调整原有线路走向。本研究需要采集的数据并不复杂,可用于指导轨道站点公交接驳相关工程实践。     

基于混合整数非线性规划的接驳公交优化模型

接驳公交线路设计与运营方案优化是轨道交通与地面公交协同发展的研究课题之一，本文分析其在模型构建、规划方法及模型算法等研究方面的不足。以问题为导向，构建基于混合整数非线性规划的接驳公交协同优化模型，通过对模型重构进行求解。并通过实例分析验证模型和算法的有效性。结果发现：第一，以往研究中将线路设计与运营方案协同优化模型较少，本文统筹考虑接驳公交线路设计和发车频率优化构建模型；第二，以往研究中大多考虑多条接驳公交线路与1个轨道站点连接的单一目的地模式，本文通过增加“多对多”约束条件，使模型更加符合现实需求分配；第三，针对混合整数非线性模型求解困难的问题，本文通过模型重构，降低了计算 复杂度；第四，研究实例基于2个轨道站点和17个接驳公交需求点，得到2条接驳线路和相应发车频率，并通过与相同拓扑路网下应用深度优先搜索算法(DFS)求解结果进行对比分析，验证了本文所建协同优化模型的可行性和有效性。     

不同类型公共交通站点接驳共享单车使用特征分析

为更好地解决接驳共享单车供需不平衡问题,以共享单车为研究对象,分析不同类型公共交通站点接驳单车使用特征,提出基于数据的共享单车特征提取方法。首先,采集共享单车使用数据,对其进行起终点解码,并根据解码后的经纬度与周边用地类型将公共交通站点分为5种典型站点类型;其次,提出以接驳活跃度、接驳距离以及用户使用忠诚度作为共享单车出行特征指标;最后,以北京朝阳区的单车数据为例,分析共享单车出行特征指标。结果显示,共享单车作为公共交通"最后一公里"出行接驳工具,居住类站点接驳共享单车使用高峰为6:30—9:30,其他类站点为7:30—9:30。共享单车接驳距离一般在2 km以内,但办公类站点接驳距离可达到3 km,且该站点的用户使用忠诚度最高。     

考虑移步需求的无桩型共享单车动态调度研究

共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移，降低了系统服务能力，需要调度实现再平衡. 现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足，用户在出行过程中“再次”取车的移步需求，难以准确识别用户真实的出行需求分布，降低了调度效果. 本文提出以用户出行选择行为为下层，以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架，设计结合仿真系统的启发式求解算法. 算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建，并进行网格化处理. 算例结果表明，模型能有效识别移步需求，提高共享单车的供需匹配能力. 针对各类调度资源配置情况，共享单车的供需匹配率提升18.07%~ 19.89%，提高了共享单车系统的管理效率.     

基于公交专用道的准点到站预测方法

公交准时定点到站是衡量公交服务质量的重要指标,也是居民公交出行的最大期盼。公交日常运营能产生海量的GPS定位数据,运用海量公交车辆GPS数据,基于站点、路段及线路维度,精准计算公交车辆运行时长及速度变化特征,并计算公交运行时间的可靠度,从而评估公交准点到站的可靠性。以厦门市公交专用道的开通为背景,提出基于公交专用道背景的公交准点到站预测方法,预测公交专用道上公交线路的定点到站时间,实现公交专用道沿线线路的"定点发车,准时到站"目标。     

高铁车站接驳公交灵活线路优化设计研究

目前高铁车站接驳公交仅服务离开高铁站的乘客,在回高铁车站时空车驶回造成极大的资源浪费. 本文设计了一种考虑回程的服务去往,以及离开高铁车站乘客的接驳公交服务模式,即“高铁快巴”灵活线路,区别于常规模式的固定线路,根据乘客预先提交的出行需求生成灵活型“伞状”线路,以车辆行驶时间最少为目标,通过站点拆分,构建灵活线路优化设计模型,运用IBM ILOG CPLEX进行求解,通过案例验证了模型的有效性,在合理的时间内求解出车辆的行驶路径. 当根据乘客提交的需求设计出车辆行驶路由后,系统会将车辆到站时间发送给乘客,乘客根据到站时间出行,方便了乘客的出行.     

高铁车站接驳公交灵活线路优化设计研究

目前高铁车站接驳公交仅服务离开高铁站的乘客，在回高铁车站时空车驶回造成极大的资源浪费. 本文设计了一种考虑回程的服务去往，以及离开高铁车站乘客的接驳公交服务模式，即“高铁快巴”灵活线路，区别于常规模式的固定线路，根据乘客预先提交的出行需求生成灵活型“伞状”线路，以车辆行驶时间最少为目标，通过站点拆分，构建灵活线路优化设计模型，运用IBM ILOG CPLEX进行求解，通过案例验证了模型的有效性，在合理的时间内求解出车辆的行驶路径. 当根据乘客提交的需求设计出车辆行驶路由后，系统会将车辆到站时间发送给乘客，乘客根据到站时间出行，方便了乘客的出行.     

中山开通广东地级市首条纯电动汽车示范公交线

中山公交公司为适应经济转型与公交节能环保发展趋势．更好地满足乘客不断提高的出行需求,近日开通本市也是广东省地级市的首条纯电动汽车公交线路．并首次实现纯电动汽车公交线路与城轨站点的接驳。目前,在中山汽车总站至城轨中山站的示范线路首批14辆纯电动汽车投入运营。     

考虑充电需求的电动公交车运营优化模型与算法

随着新能源汽车技术的快速发展,电动公交车被视为缓解城市交通拥堵和降低环境污染的有效手段,然而电动公交车的里程限制和充电需求等特点使得公交网络设计和运营面临新的挑战。本文在公交分配的基础上,考虑电动公交车充电需求,对新型电动公交的发车频率、运营车辆数、车辆充电计划进行优化设计。构建一个双层规划模型,上层为带有电动公交线路运营充电仿真模块的公交网络优化模型,从运营商的角度来实现乘客出行成本和电动公交网络运营总成本最小;下层基于UE(User Equilibrium)均衡准则来描述乘客出行路径选择行为并预测公交网络流量。提出基于代理模型的算法（Surrogate-model-based Algorithm）来求解所构建的双层规划模型,并嵌入基于超路径的投影算法求解下层电动公交均衡分配问题,利用线路运营充电仿真模块求解上层运营车辆数车辆、充电计划及车次数量。最后采用数值算例验证了该模型和算法的有效性,算例结果显示,所提出的代理模型算法比传统遗传算法求解效率和精度更高,且随着网络规模的增大效果更为明显。     

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。     

基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率．为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法．以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明：两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人／（km／h）．     

随机条件下固定公交线路服务频率优化模型

在考虑客流需求波动及车辆运行时间随机变动的情况下,建立了以乘客候车期望和公交车辆利用率总体最优为目标的公交线路服务频率优化模型.利用蒙特卡罗方法随机模拟一条高频线路的公交服务,计算得到了给定线路参数下的最优服务频率.算例表明该模型可用来确定高频服务公交线路的发车时间间隔.     

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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。     

基于连续近似模型的轨道交通与常规公交耦合优化设计

为研究城市轨道交通与常规公交线网耦合优化设计问题，本文基于近似方格型路网并考虑乘客的多种路径选择，构建双层混合整数优化模型，以同时求解地铁与常规公交发车时距、常规公交的线间距及站间距。上层模型是以系统总成本(乘客成本与运营商成本之和)最小为目标的连续近似模型，以寻求乘客与运营商两者之间的平衡关系，并对各项成本进行详细推导。采用序列二次规划算法，并用凸算法对该非凸问题进行包络。下层为考虑依概率分配的路径分配问题，使用MSA算法对各路径流量加权分配，考虑到问题的解析形式具有非凸性，故采用启发式方法进行求解。最后，以南京市建邺区实际公交线网为例进行案例分析，以此验证该优化模型的有效性。经过优化，以非拥堵时段为例，该研究区域内乘客平均出行时间由 41.6 min减少至 33.0 min，降低约20.6%。本文所提出的优化模型可以为方格路网城市的公共交通线网规划提供参考依据。     

考虑乘客出行体验的需求响应式公交规划

作为传统公交车的有力补充,需求响应式公交的出现为人们提供了解决问题的新思路,它能够即时采集乘客出行需求信息,确定走行路线,提供个性化定制服务。但自需求响应式公交运营以来,步行距离长、候车时间久等问题也日益凸显,极大地影响了乘客的出行体验。文章充分考虑乘客的步行距离及等待时间成本,基于DBSCAN算法、K-means算法,就需求响应式公交合乘站点布设问题进行研究,采用启发式插入算法对建立的软时间窗、多车队模型进行求解。可以实现对具有时间窗空间分散点的聚类及路径规划,对优化需求响应式公交的乘客出行体验,提高车辆上座率具有重要意义。     

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。