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针对公共交通系统,受蚁群移动轨迹行为启发,视停靠站处等待乘客信息为一种外在的“信息素”（pheromone）,即可实现相继公交车的信息传递,基于此本文提出一个新的可变跃迁概率元胞自动机（CA）模型. 模型中假设公交车辆并非唯一追求以最大速度行驶,依据“信息素”引入控制策略动态调整公交车前行速度,实现了公交线路上车辆之间的相互合作以及协调行驶行为. 数值模拟实验表明,模型可再现公交运行中的“集簇现象”,新的控制策略引入后模型在很大程度上改善了车辆在公交线路上的时空分布,疏散了公交车辆集簇行驶的状况,进而降低了平均等待乘客数. 结果表明,新的控制策略可以显著提升公交线路系统的运行效率,具有较强的现实指导意义.     

考虑控制策略的公交运输系统元胞自动机模型

针对公共交通系统,受蚁群移动轨迹行为启发,视停靠站处等待乘客信息为一种外在的“信息素”（pheromone）,即可实现相继公交车的信息传递,基于此本文提出一个新的可变跃迁概率元胞自动机（CA）模型. 模型中假设公交车辆并非唯一追求以最大速度行驶,依据“信息素”引入控制策略动态调整公交车前行速度,实现了公交线路上车辆之间的相互合作以及协调行驶行为. 数值模拟实验表明,模型可再现公交运行中的“集簇现象”,新的控制策略引入后模型在很大程度上改善了车辆在公交线路上的时空分布,疏散了公交车辆集簇行驶的状况,进而降低了平均等待乘客数. 结果表明,新的控制策略可以显著提升公交线路系统的运行效率,具有较强的现实指导意义.     

公交车辆进出停靠站对城市主干路路段的交通影响

公交停靠站对城市道路交通运行具有重要影响,尤其是车辆运行速度较快的主干路路段.以直线式、左侧港湾式、右侧港湾式停靠站为对象,利用无人机采集数据,构建影响率计算模型,研究和对比分析公交车辆进出不同型式停靠站时对主干路路段的交通影响.结果表明：受影响的社会车辆行为表现为减速跟驰、减速通过、停车等待、变换车道、借道通过 5种,以减速跟驰和变换车道为主;直线式停靠站对交通运行总影响最大;公交车辆在直线式停靠站静止停靠时影响最大,在港湾式停靠站加速出站时影响最大,且其在左侧港湾式停靠站处的停车不规范,易导致社会车辆的借道通过行为;受影响的社会车辆行为发生位置的分布亦区别较大.     

公交车辆进出停靠站对城市主干路路段的交通影响

公交停靠站对城市道路交通运行具有重要影响，尤其是车辆运行速度较快的主干路路段.以直线式、左侧港湾式、右侧港湾式停靠站为对象，利用无人机采集数据，构建影响率计算模型，研究和对比分析公交车辆进出不同型式停靠站时对主干路路段的交通影响.结果表明：受影响的社会车辆行为表现为减速跟驰、减速通过、停车等待、变换车道、借道通过 5种，以减速跟驰和变换车道为主；直线式停靠站对交通运行总影响最大；公交车辆在直线式停靠站静止停靠时影响最大，在港湾式停靠站加速出站时影响最大，且其在左侧港湾式停靠站处的停车不规范，易导致社会车辆的借道通过行为；受影响的社会车辆行为发生位置的分布亦区别较大.     

基于巡航控制的公交运输系统元胞自动机模型

针对公共交通系统,基于巡航控制的思想,本文提出一个新的可变跃迁概率元胞自动机（CA）模型. 模型中假设公交车辆并非唯一追求以最大速度行驶,而是根据期望车头距动态调整车辆向前移动的速度,实现了公交线路上车辆之间的相互合作以及协调行驶行为. 通过数值模拟实验表明,该模型可以再现公交集簇前行的现象,引入新的控制策略后,模型改善了车辆在公交线路上的时空分布,疏散了公交车辆集簇行驶的状况,进而在很大程度上提高了公交系统内车辆运行的平均速度并且降低了平均等待乘客数. 结果表明,新的控制策略可以提升公交系统的运行效率,具有一定的现实指导意义.     

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针对公共交通系统,基于巡航控制的思想,本文提出一个新的可变跃迁概率元胞自动机（CA）模型. 模型中假设公交车辆并非唯一追求以最大速度行驶,而是根据期望车头距动态调整车辆向前移动的速度,实现了公交线路上车辆之间的相互合作以及协调行驶行为. 通过数值模拟实验表明,该模型可以再现公交集簇前行的现象,引入新的控制策略后,模型改善了车辆在公交线路上的时空分布,疏散了公交车辆集簇行驶的状况,进而在很大程度上提高了公交系统内车辆运行的平均速度并且降低了平均等待乘客数. 结果表明,新的控制策略可以提升公交系统的运行效率,具有一定的现实指导意义.     

城市快速公交(BRT)专用道客运能力探讨

从分析车辆的制动过程出发,推导出在保证公交车辆安全和满足乘客基本舒适条件下公交车辆最小车头时距的计算方法,在此基础上对理想道路交通条件下(即不考虑停靠站等因素的影响)快速公交系统专用道的理论客运能力进行了研究.通过分析停靠站停靠能力的影响因素,探讨了在考虑停靠站影响条件下BRT实际客运能力的计算方法,并给出了不同车辆配置、不同停靠滞留时间和不同停靠泊位数所对应的BRT实际客运能力值.     

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.     

常规公交停靠站对相邻社会车辆速度的影响研究

合理的常规公交停靠站布局可以减轻停靠站所属路段的交通压力,降低公交车在公交停靠站时对社会车辆的影响.本文主要讨论公交停靠站不同站台形式对相邻车道社会车辆速度的影响.通过对重点路段进行的数据调查、分析,体现出停靠站影响范围内的道路交通流量与车辆速度的关系,并建立模型,分析站点同时停靠不同车辆数的情况下,速度与流量之间的关系曲线.通过道路服务等级判定,在不同公交线路数及道路交通流量下,常规公交停靠站站台形式的选择方法.     

公交专用道停靠站车辆停靠特征分析

本文首先根据公交专用道停靠站的设置方式对停靠站进行了分类,然后对公交专用道车辆的停靠过程进行了微观分析,通过调查数据对车辆的到达间隔与停靠时间特征进行了分析.分析的结果表明:对于到达间隔的分布规律,公交专用道停靠站设置在交叉口上游或路段中央时,公交车辆的到达间隔服从指数分布,当停靠站设置在交叉口下游时,受到交叉口交通信号的影响,车辆的到达间隔不服从指数分布,认为车辆到站服从一般分布;对于停靠时间的分布规律,可以认为服从正态分布.本文研究的结论可以为进一步研究公交专用道停靠站通行能力提供依据.     

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.     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

基于改进极限学习机的公交站点短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

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.     

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.     

新型客机座舱环境下的旅客登机效率研究

通过优化旅客登机序列可以有效地缩短登机时间，减少航班过站时间.登机效率的提高可通过调整座舱结构，增加过道通过能力来实现，如安装可侧向滑动的Side-slip 座椅来增加过道宽度，进而减少登机冲突.本文研究Side-slip座椅提高登机的效率.在掌握旅客登机行为以及与登机环境相互作用的基础上，建立考虑旅客异质性的元胞自动机旅客登机仿真模型；以行人流动态特性分析为基础，开展登机时间与登机影响因素间的敏感性分析；对新型座椅的有效性进行比较评价.结果表明，Side-slip座椅可大幅提高登机效率，同时可吸收行李分布变化、非熟练操作等不确定因素对登机时间稳定性的干扰.     

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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.     

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％．     

基于乘客超越行为建模的航空登机效率分析

依靠缩短登机时间提升登机效率是降低航空周转成本的重要手段之一。乘客登机时间由登机策略及个体行为等因素共同决定。在采用特定登机策略登机过程中，发生阻塞导致队列行进缓慢时，队列内的乘客可能采取超越行为提升自身行进速度，从而影响登机效率。针对乘客这种超越行为建立微观仿真模型，采用元胞自动机模拟不同登机策略下的乘客登机过程，比较超越行为对不同登机策略效率的影响程度，量化考虑乘客超越行为时登机乘客携带行李比例、登机放行间隔，以及客座率等情景下登机策略的效率。结果表明：在考虑超越行为后，原本不考虑超越行为时登机时间越长策略的登机时间缩减比例越高，乘客行走干扰延误的降低是登机时间缩减的主要原因。在乘客携带行李数量较多或乘客放行间隔较短的情景下，从靠窗到过道依次登机策略的效率优于倒金字塔式策略；在客座率70%的情景下，分4种次序从后到前登机的策略是按列次序登机的最佳策略。