基于站点群体聚集性客流的公交串车调度优化

为提升城市公交准点率、减少延误，解决车辆串车问题，研究基于站点群体聚集性客流的公交调度优化方法。以乘客出行意愿、乘车属性、到站规律等标识公交客流变化特征，以车辆载客限制、站点延误、到达率、下车率等描述串车形成场景。考虑准时性、客流需求、调控策略等约束，采用实时混合控制策略，实现车头时距偏差与乘客总行程时间最小的多目标优化。提出的公交串车调度方法，考虑到乘客到达率的不确定性，并通过调控公交车辆站点驻站时间以及路段平均行驶速度，可满足站点时段性群体聚集公交客流出行需求，防范潜在的公交串车。在模型求解上，考虑到双目标优化视角的差异性，运用超车规则对串车场景下的出站车辆重新排序，设计基于NSGA-II的求解算法，以拥挤距离标定序度关系，以精英策略获取新种群，改进交叉算子，并基于TOPSIS法对获取的Pareto解集择优。最后，以实际公交线路为例进行案例分析，结果表明：基于站点群体聚集性客流的公交串车优化调度模型，系统考虑了乘客乘车属性与车辆载客限制，能够输出最优的车辆滞站与车速调整方案，并且能运算得出车辆离站时间、车头时距偏差、准点率、乘客等待时间以及乘客行程时间等多项运营指标。优化前后对比表...     

厦门市公交系统近期发展特征及对策研究

为保证可比性沿用公交连续性假设概念及算法分析厦门市2018年公共交通数据,通过对比分析2015年分析结果,发现常规公交系统效率提升、满载率居高不下;乘客出行距离更加集中优势区间、换乘习惯正在形成;全市客流集中本岛,本岛客流聚焦局部,岛外客流近湾发展.研究分析表明:常规公交面临轨道成网运营挑战、多元方式出行挑战和服务品质提升挑战;提出借助轨道成网运营契机,发挥常规公交便利高效优势;提出了以做大公共交通客流总量为目标,调整组织方式、深耕优势出行距离区间、构建错位发展的常规公交优势体系的建议.     

时变网络下轨道交通出行路径动态选择模型——以武汉市为例

轨道乘客出行路径选择模型在轨道站台设计、线网规划、运营管理等领域应用广泛.为解决传统换乘路径分配方法在考虑乘客出行自主性方面及在应对供需动态演化方面存在不足的问题,提出一种基于时变网络载体的轨道交通出行路径动态选择模型,可用于真实模拟不同时段的客运强度与设施服务对路径选择的影响.并结合全网乘客进出站信息、轨道运行时刻表、人工调查、静态线网结构等数据,分析个体出行与网络整体满载情况的相关性.在此基础上,将基于站点的轨道网络简化为基于换乘区间的拓扑结构,并结合客流指标获取算法,进行武汉市轨道乘客出行特征仿真测试.实验结果表明,该模型强调网络环境的时效差异,能够更加精细、完备地模拟出行偏好,模型具有普适性,并具有与轨道交通规划、土地利用规划等专项规划相结合的潜力.      

城市轨道交通突发事件下联动运输仿真评价方法

突发事件下城市轨道交通管理部门将调整列车运行并协调其它方式联动输送客流,事先评估与分析联动运输方案意义重大.研究以客流作为纽带构建应急联动运输方案仿真模型,从调度管理角度出发选取客流延误、站台聚集密度、乘客换乘时间、客流—运能匹配度作为主要评价指标.案例应用表明该仿真模型能够综合评价联动运输方案的整体服务效果,特别是能够对联动运输决策的重要参数——公交应急联动启动时机进行量化支持.      

一种基于物联网的智能公交系统

文章介绍一种基于物联网技术及乘客、司机的主观能动性的智能公交系统。以现行公交的车载和站台子系统为分析与研究背景,通过对现有智能站台进行技术改造,加入信息交互的微处理器模块,利用触屏系统实现信息采集,通过云服务器处理系统实现信息分配,从而实现乘客出行优化和公交司机对候车信息充分利用,逐步实现智能化,提高公共交通运行效率。     

考虑时间窗的定制公交线路时空分层优化模型

研究定制公交线网布局及调度优化对增强公交系统吸引力, 提高乘客出行效率具有重要意义。针对定制公交乘客需求点在时间和空间上分布离散的特点, 构建了考虑时间窗的定制公交时空分层优化模型, 并设计遗传算法对模型进行求解。通过渔网与核密度分析对需求点在时间和空间上进行了热点识别, 并实现热点区域聚类分析以及合乘站点分类。基于合乘站点集合, 综合考虑公交容量、线路长度、乘客出行距离构建了线路空间优化模型, 以乘客的时间花费最小作为优化目标构建了线路时间优化模型。以济南市城区定制公交为例对模型的性能进行评估, 案例结果表明: 模型优化后的线路方案, 乘客平均服务覆盖率可达96%, 服务区域内每个时段的单个乘客的平均节省时间为15 min, 公交的平均满载率为90%。      

基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究

为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题，降低公交运行中人为因素的影响，提高公交系统的运营效率，提出一种考虑乘客动态需求的调度模型，采用自动驾驶环境下的公交运营方式，结合站点实际乘客需求调配车辆，实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法，获取了乘客个体的实时出行需求，同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面，选取拉格朗日松弛算法，最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析，从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入，通过拉格朗日松弛算法的求解，得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比，论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明：自动驾驶车辆投入公交运营，能够缓解串车问题，同一线路上公交车的载客量分布更为均衡，在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低；同时高峰时段发车数量减少了20%，公交车的平均承载量提高了21.7%，车辆平均间隔缩短了29.9%。     

基于IC卡数据的居民公交乘车距离研究

了解居民公交出行乘车特征、掌握公交出行客流规律是公交规划和运营决策的基础.为了研究不同时段居民公交乘车的分布特性,以北京市分段计价线路公交IC刷卡数据为依据,基于数据挖掘工具分析了居民公交出行乘车的距离特性,并对乘车距离分布进行曲线拟合,结果表明:北京市居民公交乘车距离服从威布尔分布,在置信水平为95%的条件下,平方误差和小于0.01,拟合优度在0.97以上.      

广州快速公交线路客流特征和换乘效率研究

以广州快速公交(BRT)系统公交线路为研究对象,选择客流时间分布特征、站台集散量、车辆满载率、平均乘距、方向不均衡系数及免费换乘率等指标对客流特征进行计算分析,并针对广州BRT系统半开放、半封闭的特性讨论免费换乘问题,提出了基于IC卡信息匹配乘客出行起讫点的方法,通过获取乘客选择换乘路径信息优化BRT系统运营组织及线路运力配置计划,提升运营管理水平,同时为免费换乘补贴提供决策支持。     

淮安市公交乘客上下车行为特性分析

实施公交优先是缓解交通拥挤、降低空气污染的重要举措。为提高出行者使用公共交通的比例,除优化车辆运行外,还需优化公交系统,包括乘客使用公交车的便利性。然而现有研究并没有深入讨论乘客上下车行为对公共交通运行的重要作用。文中基于江苏淮安公交车运行现状,从上车时间、下车时间、公交车结构特征等方面探索乘客上下车行为特征,并对如何提高城市公交车上下车效率提出建议。     

基于智汇卡的公交大数据挖掘研究

选取公交行业大数据,涉及公交交易数据、公交GPS数据、地铁交易数据等,对数据结构进行分析,利用Oracle数据库对源数据进行筛选、清理,利用R语言、Python对数据进行更加精细化的分类、融合,通过设计算法分别实现公交交易数据与GPS数据融合、公交交易数据与GPS数据的上车站点名称匹配。以南京37路公交为例,挖掘公交客流特征,包括总体客流特征,老年人、学生和残疾人等特殊人群的公交出行特征;挖掘公交客流的日客流分布、时客流分布和空间客流分布;挖掘公交的运行状态中的运行参数,把握公交运行状态的规律。为智能公共交通系统建设、政府决策、公众便捷出行、企业运营调度优化及数据验证提供数据支撑。     

基于鲁棒优化的公交实时到站信息优化

公交实时到站信息是公交实时信息中的一项重要指标,不可靠的到站信息容易误导乘客。考虑突发客流等需求不确定条件,基于鲁棒优化的方法,提出了一种新的公交实时到站信息优化方法。不同于已往研究通过建立模型寻找更精确的到站时间预测方法,在已有的公交实时到站信息中,考虑客流情况的不确定性,以及乘客对公交实时信息的不同态度,同时考虑驾驶员在行驶过程中的恢复行为,建立数学模型,增加对公交实时到站时间预测的运行延误估计,给乘客提供一定的辅助信息来调整其出行计划及行为。通过案例验证了模型的有效性。结果表明:(1)对同一条公交线路而言,不同的等待时间成本系数导致结果发生明显的变化;(2)公交实时信息的普及可以节省乘客的出行时间成本;(3)对于服务水平较差的公交线路而言,模型应用产生的风险成本更大,模型在服务水平较好的公交线路上应用效果会更好。通过该公交实时到站信息优化方法,可以使现有的公交实时信息内容更为完善、精确,降低不准确的实时信息带给乘客的负面影响,从而帮助乘客更好的利用公交实时信息规划出行方案。     

公交线路客流 OD 管流类推估算方法的应用

应用管流类推法(fluid analogy method ,FAM )研究公交线路 OD 矩阵的估算,该方法利用管流概念,将公交线路和乘客分别视为管道和流体,利用乘客在各站上下车人数来估算公交线路 OD 矩阵。将该方法应用于北京市分段计价的公交线路中,通过对比估算结果与实际公交 IC 卡的出行 OD分布,结果表明:在早高峰、晚高峰、全日的 OD 估算误差指数在0.75以上,且早高峰、晚高峰、全日估算的公交乘车站距与实际乘车距离的相关系数分别为0.98,0.98,0.99,验证了 FAM 法在公交线路不同时段 OD 估算中的精度与可靠性,与传统的均衡算法等解析模型相比,该方法简单、高效,且能够得到惟一解,在智能公交实时调度中具有较高的实用价值。      

基于在线支付数据的公交客流特征分析方法——以三明市清流县为例

随着IC卡、移动支付等的普及,公交付费方式发生了巨大变革,由此产生的海量数据为全面、准确的把握公交运行特征提供了便利。公交客流特征分析中最重要的步骤在于下车站点的估算,为此提出一种基于乘客上车站点概率分布的估算方法。基于上下车站点等属性,通过统计学方法,可以得到公交分担比例、时间分布、距离分布、线站分布、特定群体公交服务情况等特征,为公交系统规划奠定基础。     

轨道交通上下车客流冲突量化分析

针对轨道交通微观设施管控措施科学性基础不足的现状,结合轨道交通客流对向冲突实际,以地铁上、下车乘客冲突现象为对象,通过深入分析客流冲突的影响因素和表征参数,利用数值模拟仿真上下车乘客的客流状态.随后,根据冲突行人流理论分析上、下车客流的行为特性,量化了客流在车门处的运行状况.根据上、下车客流冲突的影响程度,提出基于客流平均密度、平均行程时间、平均速度的量化模型,实现客流冲突量化分级.本文根据综合指标将客流冲突划分为5个等级.研究成果对准确把握客流对向冲突的预防和控制提供理论基础,为实际指导地铁客流组织管理提供科学支撑.     

基于公交IC卡数据的区域公交压力指数研究

公共交通系统在运行中产生的IC卡刷卡及车辆运行GPS数据为量化描述区域公交系统的压力提供了数据支持。基于公交系统在运行中产生的大量的GPS数据和IC卡刷卡数据,选取了包括满载率、停靠时间、单位时间内的进、出站量和地铁剩余运能等压力模型的评价指标,基于加权平均理论建立了地面公交及地铁压力指数模型;根据公交及地铁站点的等级及登降量因素提出了不同类型站点的权重系数阈值;取地面公交和地铁站压力均值建立了区域公交运行压力模型,并划分了压力分级体系。最后以北京市的国贸和东单区域为例进行了压力指数的计算,分析了两区域压力指数差异的时间及空间原因,并提取2个区域的实际公交登降量数据对压力指数进行了验证,证明该压力指数模型能够有效反映公交系统的运行压力。     

智能化给成都公交插上腾飞的翅膀

成都公交智能化管理系统让市民平均候车时间从9分钟减少到5分钟;乘客还可以通过手机实时查询公交信息。它使公交车的运行效率更高,市民出行更便捷,人们乘车更安心。     

基于站点上下客人数的公交客流OD反推方法研究

通过公交出行行为特征调查分析,研究了公交乘客出行站数的概率分布.基于公交乘客下车概率,以公交站点上下客人数和路段客流量为约束条件,提出了单条公交线路客流OD矩阵的推算方法,通过实例分析,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于蒙特卡罗的城市公交时空可达性模拟研究

公交时空可达性是衡量人们利用公交系统出行的难易程度,模拟公交时空可达性,并分析其影响因素,对于提高交通资源利用效率具有重要意义。提出1种基于蒙特卡罗的城市公交可达性的模拟方法,并研究道路拥堵状态和公交发车间隔对公交可达性的影响。利用等时线模型提出公交可达性的度量方法。将公交出行时空过程划分为候车、乘车、靠站、换乘4个阶段,构建每个阶段的时间模型,从而建立公交可达性的蒙特卡罗模拟模型。模型的参数值均由实际的公交GPS数据标定。建立理想的棋盘状公交路网,并进行不同道路状态下和不同公交发车间隔下的模拟,数值模拟结果表明,在弱作用力下时,可达性增长速度提高了近5倍。      

面向公交全出行链的短时服务评价模型研究

借鉴顾客感知服务理论和服务绩效模型(SERVPERF)方法,针对步行、等车、乘公交、换乘等出行链各环节,本研究构建了个体感知公交服务质量的短时评价指标类型矩阵表,形成了公交用户感知服务短时评估方法。以佛山市实地调查数据为基础,综合考虑个体公交出行距离、出行各环节时间期望值与实际值差距、个体出行时间成本等特征因素,建立了短时的公交用户感知服务评估模型,可支持开展公交全出行链的短时服务评价。分析结果表明,步行短时评价结果、等车短时评价结果、换乘短时评价结果对整体公交出行满意度情况产生正向影响关系,而总时间成本和乘公交车服务短时评价结果的回归系数没有呈现出显著性,说明它们对整体公交出行满意度情况产生的影响较小;步行路线的方便程度、路边环境的舒适程度、步行的安全性、步行时间会对步行服务短时评价结果产生显著的正向影响关系;是否多条线路选择、等车的安全性、站台拥挤程度、遮雨(遮阳)设施、站台环境卫生会对等车服务短时评价结果产生显著的正向影响关系;运行速度、车内环境、运行平稳性、报站情况、驾驶员专业程度会对乘公交车服务短时评价结果产生显著的正向影响关系,而公交服务稳定性情况、公交时间成本并未显著影响乘公交车服务短时评价结果,这与85%被调查者为通勤出行者,他们对其公交出行时间已有明确预期有关;换乘步行环境、换乘拥挤度、换乘安全性会对换乘服务短时评价结果产生显著的正向影响关系。