基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价优化

考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

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拥挤道路使用收费和停车设施收费是解决城市交通拥挤的两种手段,文章对两者收费策略结合条件下的市郊—市区间综合优化问题进行研究。前往市内工作区上班的驾车者到达拥挤收费点后有两种策略可供选择：一是交纳拥挤道路使用费继续驾车前往工作地;二是停车再换乘地铁或BRT等公交方式到达目的地。通过对两种策略下用户的出行成本进行了分析,以最大化总的消费者剩余为上层优化目标,以弹性需求下的组合出行网络用户平衡作为下层规划,建立了双层规划模型,设计了基于模式搜索的求解算法。并对算例进行计算和分析,计算结果表明该模型与算法是有效的。     

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针对我国日益严重的城市道路交通拥堵问题,为缓解城市中心区交通压力,停车换乘服务作为一种有效的交通模式引入到许多城市.本文研究了在拥挤交通走廊上停车换乘系统的平衡问题.在私家车和公交车共处同一道路的综合运输系统中,出行者有三种出行模式——私家车出行模式、公交出行模式和私家车—公交换乘模式.基于这三种模式供给和需求方面的深度分析,提出了在连续走廊上出行者模式选择均衡问题,并将此问题等价转化为一个变分不等式问题.分析探讨了连续均衡模型解的性质,并通过建立公共管理模型,对停车换乘地点进行了优化.最后,通过数值算例说明了所提出模型的适用性.     

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合理确定停车收费费率是控制私家车出行分担率、优化城市交通结构的重要途径,从私家车出行者效用角度,将私家车出行者理解期望效用与交通方式选择相结合,运用交通方式分担离散Logit模型和私家车出行者满意度函数,建立私家车出行者可接受且能最大限度发挥停车费对私家车出行抑制作用的私家车停车收费定价模型,为停车费合理定价提供决策依据.为验证模型的可靠性,以西安市停车收费定价为实证测算.研究发现,基于私家车出行者理解期望效用的停车收费定价模型确定的停车收费费率阈值是调控私家车出行分担率的最佳停车费费率,当西安市停车收费费率为15元时,私家车出行者的最大期望效用几乎恒定,此时停车收费对私家车出行的调控效果最佳.     

基于路段的拥挤收费与停车收费组合优化研究

确定性路段拥挤收费对收费路段的交通拥挤缓解有很好的效果,停车收费对抑制区域路网出行需求有重要影响,将两者组合起来系统研究具有重要意义. 本文通过将路段拥挤收费与停车收费进行组合,分析组合收费策略下出行成本和出行需求变化的基础上,建立了双层规划模型. 以收费社会效益最大化为目标,以拥挤收费和停车费可行区间为约束条件作为上层优化模型,下层模型是考虑广义交通出行费用(含行程费用和停车费用)的弹性需求条件下用户平衡模型,进行路段拥挤收费与停车收费组合优化. 设计了模式搜索算法进行求解,得到不同初始步长和迭代精度下模型的最优解. 数值计算结果表明,联合收费使得路网流量分布更加均衡,缓解了收费路段的交通拥挤,同时出行需求得到了一定抑制,证明该模型与算法具有有效性.     

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确定性路段拥挤收费对收费路段的交通拥挤缓解有很好的效果,停车收费对抑制区域路网出行需求有重要影响,将两者组合起来系统研究具有重要意义. 本文通过将路段拥挤收费与停车收费进行组合,分析组合收费策略下出行成本和出行需求变化的基础上,建立了双层规划模型. 以收费社会效益最大化为目标,以拥挤收费和停车费可行区间为约束条件作为上层优化模型,下层模型是考虑广义交通出行费用(含行程费用和停车费用)的弹性需求条件下用户平衡模型,进行路段拥挤收费与停车收费组合优化. 设计了模式搜索算法进行求解,得到不同初始步长和迭代精度下模型的最优解. 数值计算结果表明,联合收费使得路网流量分布更加均衡,缓解了收费路段的交通拥挤,同时出行需求得到了一定抑制,证明该模型与算法具有有效性.     

基于手机信令的城市机动化方式细分双层模型研究

针对现阶段手机信令数据难以适用城市复杂出行环境，无法有效区分密集路网下机动化出行方式，本文提出一种考虑路径精准拟合与多维时空特征的双层识别模型。在出行路径识别层面，Savitzky-Golay(S-G)滤波能有效平滑信令数据相对实际出行路径的波动，线性插值算法能弥补信令数据时空缺失。在出行方式识别层面，探究了识别路径相似度、出行时间相似度、加速度、小波速度等关键因素，利用K-临近算法识别公交、小汽车。结果表明：本文提出方法能有效细分城市密集路网环境下的公交与小汽车出行，识别准确度分别达到88.29%和82.28%。在不同出行距离、出行时段、拥挤状态、道路等级、道路类型及识别路径相似度等角度，识别效果均优于随机森林等算法。研究支撑了基于信令数据的出行特征精准挖掘，为道路规划建设，公交线网规划等提供重要基础。     

基于能耗测度的道路拥挤收费模型

分别建立了考虑能源消耗与拥挤收费的小汽车广义出行费用及考虑舒适性消耗的 公共汽车广义出行费用,构建了由这两种交通出行方式组成的交通系统总能源消耗函数.考虑 能耗对出行者路径选择行为的影响,建立能耗目标约束下的以出行时间最小为上层目标函数 的双层规划模型,其中上层模型以一定节能水平下的系统延误最小为目标;下层模型满足双 模式交通网络的随机用户平衡,并采用遗传算法和Frank-Wolfe 算法求解.通过算例,将道路拥 堵收费及节能目标抽象化后代入模型,探讨了道路收费前后交通能耗变化及在不同的节能目 标情况下,道路拥堵收费的节能效果.计算结果表明,在交通需求量较大时,实施道路拥挤收费 有利于减少交通能耗,当节能目标小于25%且同时采取道路收费时,路网出行时间都会相应 减少.     

停车换乘设施布局优化研究

分析了全程私家车和停车换乘两种出行方式的出行效用,在此基础上建立了停车换乘设施布局的离散双层规划模型.其中上层规划的优化目标为总的社会福利最大,而以弹性需求下的停车-换乘组合用户平衡作为下层规划,并设计了求解该模型的遗传算法.算例分析表明,不同的布局方案会对出行者的出行选择行为和交通状况产生显著影响,停车换乘设施布局优化模型和算法能够更好地优化停车换乘设施布局,使其能更有效得解决道路拥挤问题.     

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。     

车道拥挤收费与信号控制组合优化模型研究

针对设有公交专用车道的城市道路,在交通过饱和状态下,为了提高道路通行能力,允许私家车以收费模式驶入公交专用车道,以缓解交通拥堵,建立了基于拥挤收费的交通信号控制模型.模型分别计算了公交专用车道和常规车道的行程时间及相关联交叉口的总体排队延误,另外对公交专用车道设置了临界密度.该模型在保证公交专用车道交通服务水平的前提下使所有车道的路段行程时间及路口排队时间最短,最后利用遗传算法和VISSIM仿真相结合对模型进行了求解.结果显示了车道拥挤收费和信号控制组合优化模型的有效性,降低了车辆排队延误.     

考虑多路径选择的定制电动公交线路优化

为提高定制电动公交系统运营效率,本文探讨了考虑多路径选择的定制电动公交线路优化问题。首先,构建描述该问题的混合整数规划模型,以实现线路与路径的双重决策优化。模型以运营总收益最大化为目标,在约束中考虑定制电动公交特性,如车容量,乘客出行时间窗,续航里程,访问站点数等。其次,为求解模型,设计新的自适应大邻域搜索算法,提出相应的初始解生成规则和邻域搜索算子,并通过算例验证算法的有效性。最后,基于实际路网及乘客出行时空需求进行实证分析,验证多路径选择可进一步优化定制电动公交线路。结果表明,本文方法可根据优化目标为运营者提供多种线路运行方案,为定制电动公交线路规划提供依据。     

城市公交线网的一票制差异化票价策略优化

针对城市公交系统客流空间分布和线网运力配置不均衡问题,提出公交线路间差异化定价策略,通过价格杠杆调节客流需求分布. 针对我国普遍采用的一票制模式,在分析乘客广义出行费用的基础上,利用基于Logit 的线路间客流分配方法,并以总社会成本最低为目标,以满足输送能力和收费额度等为约束,建立了固定需求下的城市公交线网的差异化票价策略优化模型. 根据模型特点,设计了基于模拟退火算法的模型求解方法,综合优化各线路的票价水平和发车频率. 最后,将提出的模型和算法应用到典型公交线网上,算例结果表明,优化方法在较低的收费额度下即可实现较为明显的网络改善效果.     

城市公交线网的一票制差异化票价策略优化

针对城市公交系统客流空间分布和线网运力配置不均衡问题,提出公交线路间差异化定价策略,通过价格杠杆调节客流需求分布. 针对我国普遍采用的一票制模式,在分析乘客广义出行费用的基础上,利用基于Logit 的线路间客流分配方法,并以总社会成本最低为目标,以满足输送能力和收费额度等为约束,建立了固定需求下的城市公交线网的差异化票价策略优化模型. 根据模型特点,设计了基于模拟退火算法的模型求解方法,综合优化各线路的票价水平和发车频率. 最后,将提出的模型和算法应用到典型公交线网上,算例结果表明,优化方法在较低的收费额度下即可实现较为明显的网络改善效果.     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

基于LightGBM算法的公交行程时间预测

在城市公交网络运行中,公交车的站点间行程时间会受到道路和环境条件的影响. 本文对公交车运行过程中的车辆速度特征、道路特征及天气特征等进行了分析.建立了基于特征的 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)公交行程时间预测模型,通过调整 LightGBM算法中的相关参数,以分配各个影响特征和因素的权重大小.然后利用天津市某条公交线路 24天的公交车 GPS数据对模型进行了训练和验证,并与基于历史平均值和卡尔曼滤波的行程时间预测模型进行对比.比较结果表明,LightGBM模型在 MAE (Mean Absolute Error)和 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)这两个指标上均大幅度优于其他两个模型,说明 LightGBM模型在公交车行程时间预测上具有很好的稳定性和应用前景.     

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。     

出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配方法

利用杭州市公交线路站点GIS数据和车辆运行GPS数据进行分析,将公交车到站时间分为站点停靠时间和站间行程时间,得到公交车站点之间运行可能总时间的分布概率.通过实际的公交路网结构,定义扩展的公交网络有效路径.在考虑公交线路联合发车频率和根据乘客路径选择的广义成本下,建立出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配模型,并将公交线路发车时刻表引入用户均衡模型中,设计了基于扩展网络最短路的Method of Successive Average(MSA)算法求解,通过对两个交通小区间高峰小时的客流分配结果验证模型和算法的有效性.