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。     

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...     

城市轨道交通列车嵌套式交路开行方案研究

为解决目前轨道交通线路制定列车交路开行方案时缺乏考虑乘客满意度问题，从乘客和地铁运营公司角度出发，以乘客满意度高和企业运营成本低为目标，将最大上线列车数量、最大断面满载率及最小候车时间作为约束条件，构建线路开行嵌套式交路方案的非线性多目标规划模型，采用加权法将模型转换为单目标模型求解。最后将模型应用于实际案例中，结果表明：嵌套式交路在保障乘客出行需求的同时有效的避免了运能过剩情况，其中乘客满意度是确定大小交路开行比例的关键因素，且开行比例越高乘客满意度越高，但企业运营成本也增加显著。     

多区域通勤定制公交线路规划模型及求解算法

“定制公交”作为一种基于需求响应的公交服务模式，被认为能够有效吸引城市居民转向公共交通出行.通勤类型作为定制公交服务中的一种重要形式，其线路设计问题具有现实意义.首先，本文在已有理论的基础上，构建了多区域运营模式的通勤定制公交线路规划模型，该模型以最小化乘客出行成本、车辆运营成本为优化目标.其次，为求解模型，设计了一个两阶段启发式算法以获得多目标优化模型的Pareto解.最后，通过几组算例对模型进行了验证.结果表明，本文所提出的方法可根据优化目标提供多种线路方案集，丰富了定制公交的运营模式，为定制公交的线路规划提供了依据.     

基于AFC数据的新建轨道交通系统出行距离分布特性研究

轨道出行距离分布可以有效反映轨道线路出行空间分布情况、断面客流集聚程度。新建轨道交通系统的出行距离研究,对建设运营初期的轨道站点布局、轨道票价制定等工作具有较大的指导意义。本文基于新建轨道交通城市(宁波)的轨道自动检票系统(AFC)采集到的客流数据,分析与比较新建轨道系统在不同时间(工作日和节假日)、不同类型(单线和换乘、市区和市域)、不同站点(首末站、换乘站和普通站)的出行距离特征,结果显示新建轨道系统在市区中长距离出行和市域长距离出行具有较大的优势。通过K-S检验方法,得到轨道出行距离分布可以用均值μ为2.0081、标准差σ2为0.756 3对数正态分布或者均值μ为2.052 9、标准差σ2为0.785 8的对数正态分布和均值μ为35.769 8、标准差σ2为4.189 9的正态分布组成的双峰分布表示。本文研究成果将对轨道交通系统的前期规划设计和运营管理提供重要的理论支撑。     

与城际轨道交通相协调的城市群公路客运线网优化模型研究

为协调城市群公路客运与城际轨道交通的发展,应用轴辐网络设计方法,以需求加权出行时间成本T~(Total)和公路客运线路总运营成本C~H最小化为目标,构建了与城际轨道交通协调发展的城市群公路客运线网优化模型HN,并采用优化软件CPLEX求解;以珠三角部分地区公路客运实际线网为例,从需求加权出行时间T~(Total)和公路客运线路总运营成本C~H两方面,对比分析了模型结果和实际线网运营方案。结果表明:公路直达线路客流比例P~D随着城际轨道交通运行速度V的增加而降低,随着城际轨道交通与公路客运换乘时间T的增加而增加;随着公路客运线路总运营成本权重系数β的增加,城市群公路客运线网变稀疏,公路直达线路数量N~D减少,但公路接驳线路数量N~F变化不大;实例分析验证了模型的有效性。     

网络条件下轨道交通开行方案协调优化研究

在轨道交通网络化运营条件下,考虑不同线路间乘客的脉冲性到达特征和拥挤度对乘客出行行为选择的影响,对轨道交通网络列车开行方案进行协调优化。以轨道交通运营企业成本和广义乘客出行费用之和最小为目标,构建列车开行方案优化模型,对路网中各条线路的列车发车间隔和各线路间的发车时刻相位差进行优化,并结合客流的离散性特征和模型结构,提出了一种基于仿真的遗传算法对该模型进行求解。给定某轨道交通网络,实例验证了所提出模型和算法的有效性。计算结果表明,相较于现有优化方法,本文所提出的优化模型能够有效降低网络化运营条件下的系统总成本,在提高轨道交通运营企业效益的同时降低了乘客的广义出行费用。     

基于面板数据Mixed logit模型的自动驾驶选择行为分析

为准确把握自动驾驶环境下出行方式选择规律,引入面板数据Mixed logit模型分析在自动驾驶环境下表征出行者个体社会经济属性的年龄、收入、受教育程度等变量和表征出行方式特性的出行成本、等待时间、在途时间等变量对出行方式选择行为影响作用机理.利用新加坡自动驾驶出行意愿调研获得150位受访者在7个不同情景的1050个选择意愿有效样本数据,构建自动驾驶环境下出行选择行为模型.结果显示:模型卡方检验p值小于0.000说明模型具有较好的适用性;参数估计结果显示人群中不同个体对出行成本、等待时间、出行时间存在较强异质性;边际效应分析显示随着年龄增大选择自动驾驶、公交和步行出行概率增大选择网约车概率降低,当出行成本、出行时间、等待时间增加一倍将使选择自动驾驶出行概率降低近4.0％.     

基于能力影响的城市轨道交通跨线列车开行方案研究

城轨跨线运营可减少乘客换乘,提高资源利用率.本文以企业车辆使用成本,列车运营成本和乘客出行成本最小为目标,考虑跨线列车对线路通过能力的影响,以列车发车间隔、满载率、可用车辆数为约束,构建跨线运营模式下的运力配置模型,结合算例提出判定跨线运营模式适用的必要条件.研究表明,实施跨线运营线路需具备一定的冗余能力,其实施效果依赖于跨线客流强度、接轨站的换乘条件、行车组织等多个因素;同台换乘易实现跨线运营,因线路通过能力和可节省的换乘时间都有限,高峰期实施跨线运营优势并不明显;与单线独立运营开行方案相比,实施跨线运营可减少企业运营成本和乘客出行成本,且随着跨线客流强度的增加,成本节约效益越明显.     

考虑城市客运结构优化的城市轨道交通定价方法研究

票价直接影响乘客出行方式选择和城市客运结构.在比较交通方式相对优势度和影响因素的基础上,以城市综合交通乘客出行时间最少,整体系统结构优化为目标,构建了城市客运系统整体出行时间最小的双层规划模型,并进行算例分析,验证模型的可操作性.算例表明,调整城市轨道交通票价情况下,随着票价降低,选择城市公共汽车和私人小汽车出行客流转移到城市轨道交通,城市轨道交通客流逐步增加,整个系统广义出行成本降低,系统总出行时间减少.城市客运系统结构中各交通方式优势的发挥受票价影响,在城市轨道交通票价制定时,应优先提高城市轨道交通客流量以增强客流分担率,最大可能发挥其运能大和系统出行时间少的特点.     

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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

基于时间便利性的行程选择

出行者基于广义成本最小化选择最佳的出行方式。广义成本包含资金成本、时间成本与舒适成本。随着社会的发展。出行者对时间成本看的越来越重。时间成本与时间长度和时间起始点有关,时间成本不仅包含出行者的时间价值也包括早到或晚到的损失。相对于频率较快的地铁与公交,满足乘客长距离出行的火车的时间点对乘客出行的影响很大。本文通过对杭州与上海之间的城际高铁后,出行者在汽车、自驾车及高铁三种方式之间的选择进行调查。得出列车行程安排应考虑旅行时间长度来安排起讫点的时间点,并通过两个例子来佐证合理的时间安排可增加列车的竞争力。优化出行结构同时也保证了列车的客源。本文的研究对于其他的城际列车有借鉴作用。     

城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型

为定量分析成网运行条件下乘客在轨道交通系统内的换乘路径选择行为,在梳理乘客换乘路径选择直接与间接影响因素的基础上,引入开销系数用于描述由于列车过度拥挤导致乘客心理感受运行时间的额外增加值.提出含有惩罚系数的乘客换乘时间函数,基于乘客心理感知构建以乘车时间和换乘时间为广义费用的路径选择行为模型,并设计模型的求解算法.最后,将模型运用于重庆轨道交通网络实例分析中,结果表明:乘客倾向于选择换乘次数更少的路径3,较传统模型选择概率提高1.44%;同时,换乘惩罚系数对路径选择结果的影响灵敏度高于运行时间开销系数.     

多模式网络公交OD矩阵的一种推算方法

为了分析轨道交通对常规公交乘客选择出行方式的影响,用Dijkstra算法寻找出行时间最短的路径,在此基础上,以出行时间最短作为出行方式选择的规划目标,使用MATLAB软件,设计了轨道交通影响下的常规公交客流量OD矩阵的算法.与传统的重力模型相比,避免了估计阻抗系数的复杂过程.算例结果表明:为了换乘轨道交通, 43.7%的公交站客流量增至轨道交通出现前的2.73倍; 56.3%的公交客流量被轨道交通替代.      

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。     

基于非集计MNL模型的轨道交通方式预测

以城市轨道交通方式划分为研究对象,将轨道交通方式预测分两个阶段. 第一阶段采用转移曲线法预测无轨道交通条件下的各种交通方式的比例结构,第二阶段选取时间、费用作为效用函数的特征变量,以交通行为调查的RP和SP联合数据为基础,计算了各种交通方式向轨道交通转移率,建立了应用于轨道交通方式预测的非集计MNL模型. 最后以苏州城市轨道交通方式划分为例,进行了模型参数估计和轨道交通分担率的预测. 结果表明,常规公交和自行车交通方式向轨道交通转移比例较高,该模型能较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,模型的预测实用性较好.     

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以城市轨道交通方式划分为研究对象,将轨道交通方式预测分两个阶段. 第一阶段采用转移曲线法预测无轨道交通条件下的各种交通方式的比例结构,第二阶段选取时间、费用作为效用函数的特征变量,以交通行为调查的RP和SP联合数据为基础,计算了各种交通方式向轨道交通转移率,建立了应用于轨道交通方式预测的非集计MNL模型. 最后以苏州城市轨道交通方式划分为例,进行了模型参数估计和轨道交通分担率的预测. 结果表明,常规公交和自行车交通方式向轨道交通转移比例较高,该模型能较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,模型的预测实用性较好.     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.