公交线路资源配置与客流状况协调性综合评价方法

由于常规公交线路资源配置存在不平衡、不充分等问题，量化评价公交线路资源配置与客流状况协调发展程度成为科学优化城市公交线网布局的重要前提。考虑公交线路资源配置与客流状况协调性特征构建指标体系，针对传统DEA方法中指标及其影响效应的确定存在较为主观、难以区分有效决策单元等劣势，以结构方程模型为依托筛选有效指标并确定其影响效应。在此基础上，应用基于理想点的改进DEA模型获得二者间协调性差异化排序，研究了公交线路资源配置与客流状况协调性综合评价方法，并以北京市海淀区65条公交线路数据进行案例分析。结果表明，平均站点间距指标对二者协调性影响最大，影响效应达0.901。所提出的方法能有效区分应用传统DEA方法难以排序的5条线路，且其评价结果与线路等级及实际运营情况相符，具有良好的应用可行性。      

基于LightGBM模型的公交线路串车状态识别方法

同1条线路上相邻公交车辆由于受到道路等因素的影响，其实际车头时距与发车间隔相比显著缩短，导致相邻车辆在较短的时间内到达同1个公交站点即引发公交线路“串车运行”问题（即相邻公交车辆在实际运行中的车头时距与发车间隔相比显著缩短的现象）。辨识线路的串车状态（串车运行和非串车运行）是进一步提升城市公交车辆运营的稳定性的关键。提出了基于贝叶斯参数优化的LightGBM模型，并将其用以识别公交线路串车状态。从站点、运行、乘客、时间和天气这5个角度初步选取20个影响线路串车状态的关键因素，并采用Spearman相关性检验和方差膨胀因子诊断多重共线性。建立二元Logit模型进行影响因素分析。提取显著的影响因子，构建LightGBM模型用以识别线路串车状态，并分别采用贝叶斯优化与随机搜索优化对模型中用以确定模型属性和训练过程的超参数进行寻优。以西安市公交车辆行车数据为例进行模型的应用验证，对比2种参数寻优方法（贝叶斯优化与随机搜索优化）的效率，并将提出的LightGBM模型与XGBoost、随机森林（RF）、决策树模型（DT）和AdaBoost模型的识别精度进行对比。研究表明:上车乘客数、信号灯数量、近距商业区数量、近距内主路上行驶的距离（即车辆在近距离范围内在主道路上行驶过的距离）和拥堵延时指数对线路串车状态有显著影响。LightGBM模型的参数采用贝叶斯优化比采用随机搜索优化的准确率提高了1.31%。采用贝叶斯算法优化参数的LightGBM模型比采用随机搜索算法优化的准确率提高了1.31%。所提出的经贝叶斯优化的LightGBM模型正确识别公交线路串车状态（包括串车运行和非串车运行）的比率为82.89%，识别性能优于对比模型。      

合作与竞争条件下公交网络发车时间优化模型

为了细化考虑公交线路之间的合作与竞争的不同关系对公交网络发车时间,即行车时刻表的影响,针对整个公交网络的运营优化问题,将公交网络中关联线路划分为合作与竞争两类。在各自构建的子网络背景下,分别建立对应的线网发车时间优化模型。发车时间优化模型包括线路始发车时间模型和线路发车间隔模型,其中在合作子网络中为了乘客换乘方便,以线路车辆非同步到站的总时间差最小为合作子网络的始发车时间模型的目标,在竞争子网络中避免恶性竞争和分摊客流,以线路车辆非同步到站时间差最大为竞争子网络的始发车时间模型的目标,发车间隔模型考虑的是运营成本和客流需求。针对所提出的模型,设计了对应的启发式算法,并给出公交网络算例来验证所给模型和求解算法的有效性。     

轨道共线段公交发车班次优化

新建轨道交通开通之后,轨道交通共线段内的常规公交客流发生转移,导致常规公交服务效率降低,而密集的常规公交线路对道路通行能力的影响不变。为提高轨道交通共线段常规公交运营效率,缓解道路交通拥堵问题,优化轨道交通共线段常规公交发车班次,以公交专用道的通行能力作为轨道交通共线段可通行常规公交车交通量的极限值和约束条件,提出一种对轨道交通共线段的常规公交发车班次优化方法。以最大化常规公交线路最小的高峰小时平均满载率为优化目标,以轨道交通共线段可通行常规公交车交通量、公交车高峰小时最大满载率和发车间隔为约束条件,构建单目标优化模型,采用单步贪心算法求解,得到轨道交通共线段需调整的常规公交线路发车班次调整优化方案,并通过算例对该模型进行验证。算例中对需调整的8条常规公交线路发车班次进行了优化,结果表明,通过调整8条常规公交线路共减少了33个班次的常规公交车数量,并得到了算例中城市相关路段常规公交线路发车班次调整方案。     

基于DEA的接运公交运营绩效评价

为了从换乘者角度评价接运公交的运营绩效,并根据评价结果进行运营管理的优化,以接运公交高峰小时发车数和同步发车数为输入指标,以接运公交实载率和换乘乘客平均候车时间为输出指标建立了DEA综合评价模型。利用C2R模型研究接运公交运营绩效的有效性和依据DEA综合评价模型的投影理论分析接运公交输入剩余和输出亏空,并将C2R模型与C2GS2模型相结合研究接运公交的规模收益。结果表明,目前大部分接运公交运营绩效处于非DEA有效状态,导致该结果的主要因素是其运营调度与轨道交通同步性水平偏低,因此运营管理优化首要目标是实现接运公交与轨道交通的同步运营,并以此为目标优化接运公交高峰小时发车数。     

基于Vissim的快速公交到站间隔波动性分析

快速公交在运营中一般采用均匀发车频率。但由于受各方因素影响,其实际到站间隔往往存在一定波动性。应用Vissim仿真软件,建立一条快速公交线路仿真模型。通过分组试验,采集车辆到达车站的时间间隔,分析不同车站位置、发车频率以及信控方案影响下快速公交到站间隔的波动性。     

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%。     

基于突变理论的公交线路服务水平评价

针对公交线路服务水平评价存在由于主观评价而造成结果缺乏可靠性的问题,建立了基于突变理论的公交线路服务水平评价方法。从交通功能和服务功能的角度,选取11个定量指标和2个定性指标构建适用于突变评价法的公交线路服务水平评价指标体系,分别对定性指标和定量指标进行无量纲化研究,基于目标分解状态变量的个数确定突变模型类型,并导出相应的归一公式。结合江苏省S市公交线路服务水平现状进行实例分析,采用得分变换法解决评价结果优劣程度区分不明显的缺陷。结果表明:基于突变理论的公交线路服务水平评价结果与S市实际情况吻合,证明了模型的可靠性。     

基于复杂网络理论的互联网租赁自行车-公交系统站的优化配置

为处理好互联网租赁自行车与轨道交通、汽车公交的竞争与合作关系,提高公共交通出行效率,优化公共交通网络,通过建立互联网租赁自行车-公交系统站的配置模型,将互联网租赁自行车站点配置融入公共交通网络规划中。利用Space L模型、Space P模型分别构建公交系统有向网络模型,在此基础上,针对由复杂网络拓扑特性得出的公交系统网络中重要度低的节点,结合自行车接驳距离模型以及汽车公交线路最优站间距的确定,建立互联网租赁自行车-公交系统站的配置模型。该模型最终确定自行车配置站点时,需要综合分析站点及其所在线路相关网络信息、环境信息,对汽车公交线路进行调整,进而达到通过配置自行车站点优化现有城市交通线网的目的。最后以天津为例,对天津市1 273个站点,311条线路建立天津市公交系统网络,选取网络中度值较低的14个站点所在线路进行优化配置,并利用复杂网络拓扑特性指标对优化前后交通网络进行分析评价。结果表明:优化后的公共交通网络平均出行站点数量降低了1. 94%,平均换乘次数降低了4. 15%。验证了互联网租赁自行车-公交系统站的配置模型的合理性,通过合理配置自行车站点,在保证公共交通网络覆盖率不变的前提下,节约站点数量,提高了站点利用率及公共交通出行效率。     

多换乘点响应型接驳公交运行线路的协调优化

为尽量降低响应型接驳公交系统的运行费用，提出多换乘点间运行线路协调设计的构想。针对同时包含预约需求和实时需求的混合需求，构建多换乘点响应型接驳公交系统运行线路的2阶段协调优化方法，并设计优化流程。第1阶段仅考虑预约需求，首先将预约乘客按有/无特定换乘点要求进行分类，在此基础上构建预约需求下多换乘点多车辆运行线路的协调优化模型。在协调优化模型中，优化目标是由乘客时间费用、车辆运行费用、以及惩罚费用所构成的系统总成本最小；乘客时间费用包括乘客候车时间的惩罚费用、车内乘客在需求点的等待时间费用以及乘客车上时间的惩罚费用3个部分；车辆运行费用包括车辆启动费用、路段行驶费用、需求点的停靠费用、车辆早到引起的等待费用4个部分；考虑的约束条件包括乘客候车和车上的软时间窗、乘客换乘点要求、车辆容量、车辆出行时长等。第2阶段根据规则判断是否响应实时需求，并根据响应情况重新优化后续各班次的运行线路。针对第1阶段模型，基于模拟退火算法设计求解算法。研究表明：在预约需求或混合需求条件下，与各换乘点运行线路独自优化相比，协调优化方法均能显著降低运送全部响应乘客所需的平均运行距离和平均总成本；仅有预约需求时分别降低5.4%、19.8%，新增实时需求后分别减少1.4%、21.7%；与固定发车间隔相比，分时段调整发车间隔，也能有效降低运送全部响应乘客所需的平均运行距离和平均总成本，仅有预约需求时分别降低18.2%、17.2%，新增实时需求后分别减少19.97%、25.06%，说明多换乘点间车辆路径的协调运行是提升响应型接驳公交运行效率的有效途径。     

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...     

针对站点人流爆发的公交运营策略优化研究（双语出版）

为应对公交大力发展情形下涌现的公交供需不平衡问题，重点关注公交站点爆发性人流问题的解决，考虑供需严重失衡下的公交运营策略改进，以扩充线路公交运力，减轻站点爆发性人流对公交系统的冲击。所提人流爆发站点主要包括大型集会场所、商场及景区周边等具有预知性人流爆发可能的站点。运营策略改进方法主要是通过在原有公交线路基础上，布设区间小线路的方式，与大线路形成协调运营关系，共同完成线路站点的爆发性人流疏散，具体包括公交大线路运营优化、区间小线路规划及前二者的结合3种。为获得研究区域内全面、有效的线路运营策略，以社会福利最大化为目标建立非线性整数规划模型，求解大、小线路最优发车间隔及增配车辆数，并引进系统弹复性指数作为模型求解结果良莠的评价指标。为证明该运营策略优化方法的有效性，以哈尔滨市中心城区为研究区域，解决该区域站点人流爆发问题。通过模型构建、求解及结果评价，发现经策略改进后，区域爆发线路弹复性指数较优化之前提高35%，运营策略改进后的社会福利值较不优化情况提高2倍，所提运营策略优化方法在不同乘客规模及不同限制条件下均能够起到一定的系统维稳作用，运营策略改进方法能够缓解站点爆发性人流。     

基于站点吸引的公交客流 OD 分布概率模型

在分析公交出行距离和下车站点的用地性质等因素对公交乘客下车概率影响的基础上,全面考虑站点对周边区域换乘的辐射影响,引入了1个新的影响因子---下车站点换乘能力,该因子利用以站点为中心,300 m到500 m为半径,可利用换乘的公交线路条数来表示;综合考虑上述3个影响因子,构建了基于站点吸引的公交客流O D分布概率模型。基于济南市公交IC卡数据,采用C++语言编程实现该模型,得出了公交客流出行的空间分布规律,并采用核查线法验证该模型的可行性和有效性。验证结果表明,该模型OD反推误差可以控制在10%之内,反推精度较高,较好的贴合实际,具有一定的工程应用价值。      

以安全为导向的地铁过饱和线路跳站停车策略优化模型

为缓解高峰时段地铁过饱和线路的客流极端拥挤情况，从安全角度出发，以降低线路客流聚集风险和乘客总等待时间为目的，研究了地铁跳站停车策略优化问题。考虑随时间变化的动态客流需求，通过构建列车跳停、追踪运行、乘客动态加载等约束，推算出跳站停车策略下各车站乘客的动态聚集人数，并设计了独特的客流聚集风险评估函数。在传统只考虑乘客等待时间的列车跳停策略优化模型的基础上，将客流聚集风险纳入到模型的目标函数中，构建了以安全为导向的地铁跳站停车策略优化模型。考虑到模型的非线性特性，设计了适用于问题的可变邻域搜索算法(VNS)，提出了3类邻域新解的产生方式，并设置违反约束的惩罚函数，以提高求解效率。以北京地铁八通线为例，对其早高峰和部分平峰时段(07:00—10:40)下行方向42趟开行列车的停站策略进行了优化实验。结果表明:所提出的模型可在5 min内求解出高质量的列车跳停方案，能有效缓解极端拥堵，提升客运服务质量。对比发现，相对于传统站站停策略，列车跳停策略下，车站最大等待人数由5 299人减少到2 495人，客流聚集风险降低了98.7%。在客运服务水平方面，乘客的平均等待时间由9.49 min降低到9.15 min，降低了3.6%。      

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

基于神经网络客流预测的高峰期公交时刻表优化

为了加强公交发车时刻与高峰期客流需求波动间的协调性,需要依据实时客流需求进行时刻表优化.根据IC卡采集到的上车乘客数据,分别采用BP神经网络和RBF神经网络算法预测计算得到断面客流量.兼顾优化决策和评价模型,设计完善了基于客流预测的公交时刻表动态优化流程.计算文山市公交线路客流数据,发现案例中采用RBF神经网络预测得到的断面流量精度较BP神经网络高出4.9%.基于RBF神经网络和BP神经网络预测客流需求优化的公交时刻表与现状运行时刻表相比,乘客出行成本分别降低了4.11%和1.35%,企业运营成本分别降低了7.06%和4.60%.定量验证了动态优化方法的可行性和有效性.      

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%。      

DEA方法在城市客运换乘枢纽评价中的应用研究

通过对城市客运换乘枢纽进行分类和定位分析,指出换乘枢纽服务效率的优劣将直接影响到城市交通的运行效率。从定性和定量两个方面入手,建立切实可行的客运换乘枢纽评价指标体系,引入DEA模型,对城市客运换乘枢纽的服务效率进行有效性评价分析,通过对评价结果的对比分析,可对换乘枢纽在规划、布局、换乘衔接、交通组织等方面存在的问题进行有针对性的改善。通过在实际工程中的应用表明,DEA方法在评价客运换乘枢纽效率的过程中具有较强的可操作性。