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...     

基于轨迹数据的货车自发编队节油潜力估计

为探索最大编队长度和路网中行驶货车数目对自发编队的影响以及评估真实世界自发编队油耗节省潜力，提出了既可保证一定程度的搜索又能防止为过分追求更大编队长度而花费较长时间等待的动态时空搜索范围策略，利用辽宁省货车轨迹数据挖掘了多辆货车的最长公共子序列，并构建整数规划模型求解，获取最大节省油耗下的编队方案。结果显示：编队油耗节省会随着路网中行驶货车数目和最大编队长度的增加而增加，编队中车辆平均行驶距离和平均节省油耗最终分别收敛至一范围；编队行驶距离并不一定会随着允许最大编队长度的增加而增加，即自发编队最大油耗节省策略并非编队最大行驶距离策略；在不考虑时间搜索范围时，通过继续增大空间搜索范围可实现更多的燃油节省，但不考虑空间搜索范围时持续增加时间搜索范围却不能获得更多燃油节省；4000辆车的数据集进行自发编队时每天最多可节省燃油2026.21 L，最大允许编队长度为5辆比最大允许编队长度为2辆的车辆平均节省油耗最多可提升13.92%。将本文整套处理流程应用于更大规模的货车数据集，可组成自发编队的目标车辆将会显著增加，相应地也可减少更多的能源消耗和污染物的排放，具有很大的应用潜力。