出行时间不确定下的公交均衡配流

很多外在因素致使公交出行时间具有高度的不确定性,而已有的公交配流模型对公交车辆运行时间和乘客等车时间的不确定性缺乏考虑．本文综合考虑公交出行时问和出行时间的不确定性,结合公交出行时间与公交出行时间可靠性以描述乘客的路径选择行为,建立公交乘客均衡配流模型并求解分析。案例结果表明换乘线路增加了出行时间的不确定性,人们更愿意...     

基于IC卡历史数据的公交客流统计方法

随着公交IC卡的普遍使用,基于公交IC卡数据的公交客流统计方法逐步成为主流的统计方法。因国内绝大部分城市均采用上车刷卡的方式,所以需根据用户出行规律进行下车站点的推测。为降低运算复杂程度,现有的IC卡分析算法多采用基于后续公交站点吸引权的概率算法,这种算法既不能判断单个乘客的下车站点,对于总体客流又存在数据准确性问题。为此,本文对于能够形成出行闭环的单日多次出行采用传统方法推测其下车地点;对于未形成闭环的单日出行,则分析相关单个乘客历史类似天日的IC卡刷卡数据,统计出其最可能的下车站点,进而得出总体客流。采用本算法对重庆市某段时间的所有IC卡数据进行处理和统计后,经人工计数的数据对比表明:相较于传统的出行闭环算法和站点吸引权算法,本算法对于公交客流的统计更加准确。     

现代化公交停保场的基本要素——以常州公交停保场建设为例

公交停保场的建设完善和现代化程度,不仅直接影响着车辆保养维修和停放的质量、效率、安全,更直接关系着公交正常运营和服务质量.合理的公交停保场有利于科学优化公交线网,扩大公共交通服务范围,方便居民公交出行,节省居民公交出行时间.高效的公交停保场有利于保障维修公交车辆,为公交车辆提供及时的停放、保养、维修服务,确保公交车辆性能良好,保障公共交通的安全运行.科学的公交停保场有利于站场内车流、人流的合理组织,提高线路运营效益,缩短乘客停留时间,提高运营效率.因此,高度重视并同步优先实施现代化公交停保场建设很有必要.     

上游停靠站公交溢出影响下交叉口公交优先配时优化

针对交叉口进口道附近设置有公交停靠站的情况,探讨站点公交溢出的两种可能情形以及具体排队过程,并建立受车头时距等因素影响的排队等待时间模型.在此基础上,一方面分析公交停靠对交叉口进口道通行能力的影响,得到通行能力损失模型,进而对交叉口乘客延误公式进行修正;另一方面,通过对停靠站公交到达离开时间的研究,建立站点乘客延误模型.然后,基于客流量进行交叉口公交信号优先配时研究,在保障其他相位车辆基本运行的前提下,建立以乘客总延误最小为控制目标,公交优先相位绿灯时间为控制变量的公交信号优先控制模型.最后,通过实际案例进行模型计算,得到交叉口的最优配时方案,并利用仿真软件模拟分析.仿真结果表明:基于优化方法得到的信号配时方案,有效减少了交叉口乘客总延误时间,保障了各相位车辆的通畅.     

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.     

锯齿形公交优先进口道的设置方法

为减少公交延误,发挥锯齿形公交优先进口道作用,分析了公交优先进口道的工作流程、车辆到达流量、通行能力、预信号区使用条件,提出了将锯齿形公交优先进口道车辆到达流量与通行能力匹配的优化模型与设置方法,建立了锯齿形公交优先进口道设置适宜的交通条件,提出了进口道主信号与预信号协调配时,与车辆流量适宜的候驶区长度确定的方法,计算了公交优先进口道设置前后公交车辆与社会车辆的延误。发现给定条件的城市主干道公交进口道优先可以使公交车的平均延误减少3．7S,社会车辆平均延误增加1．4S,所有乘客平均延误减少2．4S。     

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合理有效的公交车辆发车间隔优化模型是优化调度方案、改善公交服务的关键，因此，本文在分析现有模型的基础上，根据客流变化规律，对发车间隔采用分时段多目标组合优化处理的思想，建立了以乘客和公交企业运营费用最小为目标的公交车辆调度发车间隔模型，并采用广州市公交调查数据对该模型进行了验证，实验表明该模型可行。     

适用于一票制公交大数据的系统化处理方法及应用 ——以银川市为例

为分析公交乘客出行特征，利用公交IC卡数据、公交GPS数据、车载机数据和单程站点关系表，通过各类数据关联融合，提出适用于一票制公交大数据的系统化处理方法。基于Oracle搭建分析数据库，采用Python语言编写代码，构建了乘客上车站点推断算法、基于出行链的乘客下车站点推断算法、基于概率的乘客下车站点推断算法和乘客换乘站点识别算法4种站点推断算法。基于此，运用银川公交大数据进行客流集散点识别、客流走廊识别，得到公交站点上下客流量分布情况、公交线路客流量分布情况、公交站点的换乘客流量分布情况。研究结果表明，一票制公交大数据系统化处理方法在分析公交乘客出行特征方面具有一定的应用价值。     

基于信号优先和滞站调度的BRT组合控制策略

合理的实时调度和信号优先控制是保障快速公交系统（Bus Rapid Transit）服务质量的关键. 交叉口信号优先控制策略同样需要考虑到BRT车辆起停、公共交通乘客延误、社会车辆延误等相关因素. 本文以北京快速公交一号线为研究对象,在建立交叉口整体延误损失函数的基础上,研究并提出了一种适用于快速公交系统的组合控制策略. 该策略将交叉口优先控制方法（绿灯提前启亮、绿灯相位延长）和站台控制方法（滞站调度）进行组合优化,在使快速公交系统享有优先权的同时,降低其对冲突相位车流的影响,减少延误损耗,同时降低了乘客上下车时间等不确定性因素对系统产生的影响. 本文最后针对不同路口交通状态下的优化组合控制策略进行了仿真验证.     

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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。     

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.     

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.     

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.     

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OD矩阵是公交线网规划和线网优化的重要依据.OD矩阵反推是获取公交OD数据的有效方法.相关文献中,针对城市整体公交体系的研究较少.依据西宁市建成区所有公交线路上客、下客、车上乘客的调查数据,采用VISUM软件构建了基于等概率下客分布、距离概率下客分布的公交OD矩阵反推模型;然后在VISUM全市整体公交模型中,将各线路反推所得到的OD矩阵归并至交通小区,并通过模型分配得到的路段客流与线路调查得到的路段实际客流比较,检验公交OD反推方法的有效性.研究表明,等概率分布OD矩阵反推在西宁案例中的精度与可靠性较高.最后指出,乘客在各站的下客概率影响因素较多,把握并合理运用其规律是公交OD反推的关键.     

成都地铁1号线天府广场停站时间研究

列车停站时间是控制地铁系统通过能力的一个关键控制性因素.列车停车站时间主要由上下车客流量决定.天府广场站是1号线中客流量最大的车站之一,为了使车站客流有序流动,保证运营安全,作者结合车站站台型式,提出了客流组织原则,研究了列车开关门运营管理模式.本文创造性地将列车停站时间用图示的方法表示出来,并通过不同的方案研究,得出...     

基于 BRT 站台乘车诱导的公交车辆载客均衡模型

针对公交站台乘客乘车诱导的问题,以公交线路载客均衡为目的,建立了乘客 乘车诱导模型,实现了最佳乘客乘车诱导方案的编程求解.本文通过建立单条 BRT 线路 车辆载客模型,组合形成了整个区段的 BRT 线路车辆载客模型,建立了一种面向载客均 衡的 BRT 站台乘客乘车诱导模型.理论与算例分析表明,该模型可以生成最佳的乘客乘 车诱导方案,能够实现 BRT 区间线路的载客率均衡,将填补当前公交站台乘客乘车诱导 研究领域的空缺,具有广阔的应用前景与重要的现实意义.     

突发公共卫生事件下应急定制公交线路优化

考虑突发公共卫生事件下的疫情防控要求, 构建了一种应急定制公交线路优化方法; 对城市中已经封闭的小区和路段进行筛查, 并将这些小区和路段设置为应急定制公交禁行区域; 以所有应急定制公交总运行时长最短为目标, 以乘客上座率不超过安全阈值为约束, 同时考虑供需匹配, 构建了突发公共卫生事件下应急定制公交线路优化模型; 设计了遗传算法来求解该模型, 采用三段式混合编码方式进行染色体编码, 3段染色体分别由定制公交停车场编号、上车站点编号和下车站点编号组成, 运用贪婪策略解码染色体; 采用模拟案例验证了模型与算法的可行性, 并将优化结果与正常情况下基于相同客运任务的定制公交线路优化方案进行了对比。研究结果表明: 在完成相同客运任务的情况下, 应急定制公交线路所需车辆数比正常情况下多2辆, 车辆的总运行时长也比正常情况下增加6.997 h; 正常情况下的定制公交线路优化模型不能直接用于突发公共卫生事件场景, 针对应急场景构建的定制公交线路优化模型与算法能从众多备选方案中快速计算得到优化方案, 不仅能满足防疫要求, 还能满足人们的出行需求。      

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.