基于AVL数据的公交到站时间实时预测模型

公交车辆到站时间预测是公交信息服务、公交动态调度的关键参数。基于实时和历史的公交车辆自动定位数据(AVL)需求分析,将公交车辆到站时间划分为站点停靠时间、区段全程运行时间和区段部分运行时间,分别采用点估计法、BP神经网络法和自适应指数平滑法对其进行动态预测。最后结合实验线路公交车辆的AVL运行数据,对预测模型进行了验证和评价分析。研究结果表明:本预测模型由于将历史数据规律和实时交通状况进行了有效融合,从而提高了公交到站时间预测的鲁棒性和预测精度。     

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。     

城市公交系统的时间可靠度研究

针对城市公共交通系统的行车时间和行车问隙易受影响的特点,以整个公交出行链为落脚点,从出行者的角度对公交的运行时间和乘客的在站等车时间进行了研究,建立了公交的运行时间可靠度、等候时间可靠度模型.以北京市为例,对晚高峰的公交时间可靠度进行了计算和分析,结果表明北京市的公交时间可靠度为中等水平.     

基于前车数据的动态公交车辆到站时间预测模型研究

在以往研究成果基础上,基于采集获取的实时车辆定位信息,提出了一种基于前车的公交车辆到站时间动态预测模型。在建立路段行程时间计算模型时考虑了前车的平均瞬时速度,在计算站点区域停留时间时建立了基于前车的预测模型,提出了一种参数容易获取、便于实际计算的模型,用于预测公交车辆在信号控制交叉口的延误。用上海市58路公交车的GPS数据对预测模型进行了验证,结果表明预测模型具有较高的预测精度,能够较为准确地预测公交车辆到站时间。     

浅谈公共交通公众出行信息服务系统的应用

本文阐述了公众出行信息服务系统在公共交通领域中的应用,目标是建设个性化的公交实时位置信息接入平台,用户可以通过自己的手机,随时随地查询本市各公交车辆的实时位置、上下行方向等信息,方便市民适时安排自己的乘车计划,达到方便出行的目的.     

公交浮动车辆到站时间实时预测模型

根据公交浮动车辆实时GPS数据,考虑不同时段的路段平均速度、公交车站、信号灯等多因素的影响,建立了一种新的公交车辆到站时间预测模型.通过估计到达下游最临近站点的时间和判断道路上GPS数据的有效性等方法,改善了预测模型的精度,并应用重庆公交车辆数据对模型进行验证.计算结果表明:该模型能够实时预测公交浮动车辆到达下游站点的...     

城市公交车辆有限状态的到站时间预测

在分析影响公交车辆到站时间影响因素的基础上,选取模型的输入变量和输出变量,设计基于城市公交车有限运行状态的自动机模型,通过对不同时段的到站时间预测模型分析,提出了一种复合的公交车辆到站时间预测模型,并通过实例分析证明有限状态自动机预测模型较单一预测模型预测结果更为精准,对于城市公交车辆到站时间预测工作具有一定的现实意义.     

基于出行方式选择的轨道交通站间距确定

从出行者角度出发,运用非集计模型的随机效用理论,建立出行者交通方式选择模型,采用SPSS软件进行参数标定,得到用于预测的效用函数,进而利用轨道交通和常规公交协调的临界条件计算轨道交通的合理站间距.最后给出算例,结果表明基于出行方式选择确定的轨道交通站间距,可使轨道交通和常规公交协调统一、优势互补,提高城市公共交通系统的...     

两种算法结合的公交到站时间预测

随着临港地区经济高速发展,人口规模与机动车拥有量急剧增加,公交优先战略对于缓解城市交通压力起着举足轻重的作用。在临港智能公交体系大背景下,尝试对公交到站时间进行算法分析研究,具体提供了一种结合非参数回归与卡尔曼滤波的公交车到站时间预测算法。通过非参数回归方法得到基于历史数据的公交车到站时间预测值,进而根据预测值和当前公交车实时运行结果的误差,通过不断更新最优到站时间估计和卡尔曼增益,实现对预测运行时间的修正。研究结果表明,基于非参数回归和卡尔曼滤波混合后的模型预测误差减小,预测效果良好。     

基于VISSIM的公交车辆运行仿真

随着城市公共交通的发展,公交车辆的运行状况日益引起人们的重视。结合选定路段的交通量及公交运行参数等信息,利用VISSIM微观交通仿真软件建立公交车辆运行仿真模型,并通过仿真,将得到的数据与实测的数据进行比对,验证公交车辆运行仿真模型的有效性,从而为后续的公交运行改善提供依据。     

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。     

多公交信息下居民出行前方式选择意向分析

为了研究公交信息对出行前交通方式选择的影响,选取了公交出行距离信息、 公交车辆位置信息、道路拥堵情况信息和公交换乘信息等四种公共交通信息,通过均匀 设计方法,设计四种公共交通信息组合条件下的居民出行交通方式选择意向调查,并通 过在湖北襄阳获得的数据,建立了多项Logit 模型,定量分析了显著影响因素.研究结果表 明,公交信息对出行前方式选择行为的影响比较显著,且不同的公交信息对出行方式选 择的影响存在差异,但总体上会增加人们选择公交出行的意愿;对于已购车的出行者,公 交信息的影响十分有限,而个人对于公共交通的偏好也会影响其出行方式选择的意向.研 究建议,提供更准确和丰富的公交信息服务以增加城市公共交通的吸引力.     

基于区段划分的公共汽车单线路实时控制方法

公共交通是与人民生产生活息息相关的重要基础设施。 而常规公交系统受信号灯、 交通拥堵、 机动车干扰等因素， 时常出现公交车晚点到站情况。 为了研究城市公共汽车单线路运行系统的动态调度问题， 借助磁力模型和区段划分方法， 建立了基于区段划分的公交车辆运行的实时控制模型并证明其可行性。 研究结果表明， 该调度方法能有效调节拥挤路段公共汽车系统的车辆运行秩序。     

基于Matlab仿真的公交系统运行时间可靠性评价方法

从公交系统发车时间可靠性,途中运行时间可靠性及出行者出行时刻、等待时间、途中乘运时间、到达终点的时间调查入手,通过对出行过程的分析,建立出行者在运行时间可靠性水平不同的3条公交线路之间的出行时间分布模型。利用此模型,对出行者在3条公交线路之间的换乘过程中,多种不同公共交通服务水平对出行者的影响进行仿真。对公交系统运行时间可靠性问题进行了分析探讨,提出了一套基于Matlab仿真技术的公共交通系统运行时间可靠性分析和评价方法,并应用所建模型进行公交系统运行时间的可靠性评价。     

公交优先中的车辆选择检测系统研究

改善城市客运交通结构,优先发展公共交通,是世界各国发展城市交通的成功经验.随着经济快速发展,我国城市车流量的急剧膨胀所引起的交通堵塞已引起政府广泛关切.就目前而言,突出公共交通的地位和改善公共交通运行效率显得非常迫切.本文根据未来智能化交通的需要,提出一套能为未来公共交通决策系统提供一系列必要车辆信息的公交车辆选择检测系统.     

基于AVL的公共汽车到站信息服务系统设计

为了提高公交到站信息服务系统的可移植性、降低到站时间预测误差、增强到站时间信息服务的可获取性,对如何构建公共汽车到站信息服务系统进行设计。以标准化AVL数据输入为基础,阐述了4项关键技术：制定AVL数据采集内容标准;建立基于行程时间的到站时间预测算法;建立基于事件驱动的到站时间预测控制方法;提出电子站牌与手机相结合的联合信息发布模式。选取实际线路在计算机上实现上述设计成果,并对比分析事件驱动和时间驱动两种控制方法在降低预测误差方面的效果。结果证实,事件驱动控制方法对到站时间预测误差的改善效果比时间驱动控制方法显著。     

十堰公交信息化建设的实践与思考

近年来,十堰公交围绕实现为民服务人性化、营运生产智能化、经营管理综合化目标,以系统和信息资源整合为纽带,以信息技术推广、应用及普及为核心,大力推进信息化建设,有力助推了跨越发展,取得了明显成效. 1 以信息化推进为民服务人性化 (1)发挥网络作用,搭建出行信息服务主平台.适应乘客出行新要求,组建了城市公交服务专用网站,开发了"十堰掌上公交"智能手机客户端,提供站点查询、业务办理等服务. (2)建设电子站廊,实现车辆动态实时掌握.先后投资500多万元建设了多功能电子公交站廊,通过GPS全球定位系统,将车辆位置及到站时间显示在智能电子站牌上,大大缩短了乘客的候车时间.     

城市公交车到站规律及站台服务水平研究

城市公共交通是城市可持续发展的必由之路,对城市交通具有重大意义.本文从公交车的运行特点入手,用数学方法描述公交车从发车到到站的运行过程,建立公交车到站模型,并利用简化模型分析公交站台车辆到站规律,计算车辆到站频次.最后,利用排队理论建立公交站台服务水平的计算模型.运用排队论模型对北京市某公交站台进行评价,证明对站点设置位置和停靠模式以及站台的线路数和线路发车频率的合理设置,可以有效地控制站台内公交车的排队情况,提高公交站台的运行效率,缓解交通拥堵.     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度，提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间，利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间；将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量，基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间，进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试，并与其他4 种模型进行比较. 结果表明，所提模型具有较高的预测精度，尤其在雨天，比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

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城市公共交通乘客出行成本的量化研究,对于科学合理地评价公共交通系统的社会效益意义重大,而出行时间价值是进行乘客出行成本估计的一个重要环节. 本文以北京市市区居民SP调查数据为依托,通过分析公共交通出行时间价值的影响因素,选取Logit模型为基础模型,引入“出行者收入”作为模型新增变量,并针对工作商务、社会娱乐两种出行目的在不同换乘情况下出行时间价值模型进行参数标定,建立了基于SP调查数据的改进型时间价值求解模型,并计算得到北京市公共交通出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的换乘时间价值、候车时间价值以及运行时间价值. 研究发现,工作商务出行目的出行时间价值普遍高于社会娱乐的出行时间价值,出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的候车时间价值,大于换乘时间价值以及运行时间价值,并且有换乘情况下的候车时间价值大于无换乘情况下的候车时间价值.