基于GIS的公交出行信息系统的设计

章对GIS环境下的公交出行信息系统进行了设计，研究了基于GIS的公交网络生成、可视化实时数据等问题。该系统具有良好的应用前景。     

居民公交出行链重复性量化分析及其出行规律研究

作为城市交通的枢纽,公共交通系统承载了大量的居民出行。自动数据采集系统收集的IC卡数据包含了大量的乘客出行信息,通过这些数据可分析居民公交出行规律,进而优化公交服务。引入信息熵及熵率对居民公交出行链重复性进行量化,研究了基于量化指标分析居民公交出行规律的方法。通过出行地点状态标定,将乘客的出行链转化为离散的出行序列;利用信息熵和熵率对出行序列进行量化分析,得到出行重复性与量化指标的关系,即出行序列的信息熵越大,熵率越小,该乘客出行重复性越高,出行规律越强。基于重复性量化处理,以石家庄公交智能卡乘客出行数据为例,分别从群体和个人这2个方面对公交乘客的出行规律进行分析。结果表明,出行链重复性量化指标可以对出行规律的强弱进行直观判断。当乘客出行规律不明显,但信息熵高于样本均值2.53 bits、熵率低于样本均值1.13 bits/事件时,可通过进一步分析挖掘出乘客潜在出行规律。     

公交信息条件下的公交出行意愿研究

深入解析公交信息对居民公交出行意愿的影响机理,是合理规划城市公交出行信息环境的理论基础,对于城市交通管理以及交通拥堵的缓解有着重要的意义。基于计划行为理论在行为态度、主观规范、知觉行为控制3个基本变量的基础上加入公交信息、出行经验、个人属性等变量,对计划行为理论加以改进,利用改进的计划行为理论建立公交信息条件下的公交出行意愿模型。以南京市居民为调查研究对象,运用结构方程模型对调查数据进行验证分析,确定了各变量的相互作用关系以及它们对公交出行意愿的影响效应。结果表明公交信息对公交出行态度、主观规范、知觉行为控制等变量有直接显著影响,且为正向关系,影响系数分别为0.533、0.451和0.576;公交信息会对公交出行意愿产生间接影响,影响总效应为0.92,说明高质量的公交信息可以提升公交吸引力,增强居民的公交出行意愿。      

济宁公交这十年|公交出行 成就美好生活

公共交通是城市流动的血脉,是市民绿色出行的主要交通工具和展示城市形象的流动窗口。党的十八大以来,济宁公交集团坚持党建引领,认真贯彻落实集团“34567”工作思路,主动融入城市发展新格局,紧扣交通强市战略部署、主城区疏堵保畅、“绿色出行”城市、“公交都市”创建等重点工作,强化公交优先发展,推动绿色智慧出行变革,不断刷新出行“幸福指数”,串联起市民便捷出行的“生活圈”。     

“公交出行宣传周”2019绿色出行季

根据交通运输部、公安部、国管局、中华全国总工会《关于组织开展2019年绿色出行宣传月和公交出行宣传周活动有关事项的通知》精神,全国多地集中在9月16-22日开展主题为“公交优先、绿色出行”的“公交出行宣传周”活动,深入宣传绿色出行的重大意义,促进公交优先落地生根。     

基于出行费用最小化的公交网络优化模型

基于组合优化的角度，提出了优化公交网络设计的非线性０－１规划模型，以所有乘客流的出行时间和要实现公交网络的资金投入为费用目标函数，在满足车站容量限制的条件下，最小化目标函数以获得公交线路的优化决策。     

基于非集计模型的公交出行选择预测模型

为研究城市居民选择何种公交方式出行,以非集计理论为方法,结合西安市城市居民公交出行特性,以地铁出行和地面常规公交为选择肢,确定相关因素作为影响变量,可建立居民公交出行选择MNL模型.使用交通分析软件TransCAD标定模型,可获得模型各影响变量参数值,并依据统计学原理和相关参数检验对模型参数进行分析,最后再运用另外400份居民公交出行调研数据对模型进行精度验证.     

基于 BP神经网络的个体出行模式识别研究

以个体出行模式作为研究对象,利用出行的 GPS 数据,建立用于个体出行模式识别的 BP神经网络计算模型。并实测了公交和出租2种个体出行模式的识别效果,结果验证了建立的 BP神经网络的有效性和实用性,为出行模式的选择预测提供了新的思路。     

基于公交优先的居民出行方式结构与社会效益最大化研究

为了得到城市居民出行方式最佳结构,以制定相应的公交优先政策措施.首先提出了居民出行社会效益的概念,根据居民出行时间价值、平均出行时间与出行费用,计算不同出行方式出行者平均每次出行的成本,在考虑各种出行方式比例的基础上,计算居民出行节约成本,从而计算居民出行社会效益.以居民出行社会效益最大化为目标函数,通过深入研究居民出行时间、出行费用与出行方式比例的函数关系,以及新增公交供给投入成本等参数变化规律,建立居民出行社会效益最大化的约束条件.最后以长春市居民出行调查结果为例进行了实证分析.结果表明:长春市居民出行社会效益最大时,小汽车、公共交通、步行及自行车的出行比例分别为11.27％、62.36％和26.37％,并针对计算结果给出了相应的出行方式结构合理化措施建议.     

唐山公交力保暑期乘客出行

连日来,唐山公交总公司广大干部员工迎酷暑、战高温,为确保广大市民的安全顺利出行,洒下滴滴汗水。     

基于GBAS的公交出行最优路径选择算法

通过对城市公交网络的描述,结合居民公交出行路径选择的特征,提出了以换乘次数最少为首要目标,以出行距离最短为次要目标的基于GBAS(基于图的蚁群系统)的公交出行最优路径选择算法。算法让分群蚂蚁从起点站行走至终点站后,在所有走过的路径中,通过对换乘次数和出行距离进行计算后选择最优路径,并对该路径上的信息素进行加强,其他路径上的信息素进行挥发,经过若干次外循环迭代后,分群蚂蚁会选择信息素最强的路径行走,即为公交出行的最优路径。用一个算例对算法的有效性进行验证。     

基于大规模定位数据的出行方式模糊判别研究

交通需求信息对于从战略上解决交通拥堵问题是非常重要的。从无线通信网络和GPS系统中可以获得大规模的定位数据。从定位数据中可以挖掘出完整的出行轨迹信息和有价值的出行需求特征信息。文中提出了以各种出行方式的先验知识为依据的出行方式模糊判别方法。该方法以从出行轨迹信息中提取的出行属性数据为输入,采用模糊推理机制实现机动车、自行车、步行等3种出行方式的良好区分。该方法可为交通规划工作提供出行方式划分方面的数据,并具有比传统交通调查方法更低的成本和更短的数据更新周期。     

基于模糊聚类BP 神经网络在边坡稳定性评价中的应用研究

利用边坡样本之间存在的相似性,采用模糊聚类分析方法对边坡样本进行分类,并根据择近原则将预测样本划归为贴近度最大的聚类模式,运用该模式对预测样本的稳定系数进行BP神经网络预测。通过实例证明了该方法的可靠性和有效性。     

基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法

对模糊逻辑和神经网络的优缺点进行分析,提出一种基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法。它把模糊逻辑和神经网络有机结合起来,生成自适应模糊神经推理系统(ANFIS);文中给出了该系统的原理及实现算法,最后使用M atlab Fuzzy工具箱对柴油发动机喷油泵柱塞故障数据进行建模,结果表明该方法是可行的,并且有较高的诊断效率。     

基于分布式出行信息的轨道交通出行特征辨识

为准确识别网络化运营环境下城市轨道交通乘客的出行特征,设计了可采集Wi-Fi信息的分布式交通行为识别系统,并建立出行特征识别算法.布设在各站点的检测设备可采集乘客所携带移动设备独一无二的M AC地址信息,并上传至信息中心.信息中心通过对比同一设备在各站点获取的时间戳和对应站点编号,可识别乘客的出行路径和行程时间,结合轨道交通车辆的走行时间信息可获取换乘站的换乘时间,并应用上述时间信息验证所识别出行路径信息的有效性.在西安市轨道交通系统的测试结果表明,同由客票信息获取的出行行为相比,该系统能采集所有网络形态下的乘客出行路径及行程时间,测试数据的平均采样率可达32.86%,误差为3.8%.该系统的分析结果可用于城市轨道交通系统的客票清分、站点设计等环节.     

基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点，给出了一种交叉口多相位自适应控制算法，综合考虑相邻车道上的车队长度，利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制。仿真结果表明，所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误，具有较强的学习和泛化能力。     

基于神经网络模糊PID控制的无刷直流电机控制系统研究

针对电动汽车行驶工况的要求,为了使电机能够有良好的启动特性和稳态特性,在Simulink中建立了无刷直流电机转速-电流双闭环控制系统仿真模型,转速控制神经网络和模糊控制对PID控制参数进行在线整定;电流环采用电流滞环控制,并对控制模型进行空载启动后加载实验。实验结果表明,本文设计的控制系统响应速度快,无静差,抗干扰能力强。     

基于模糊神经网络的发电机调节器故障诊断研究

电子调节器起着调节发电量和保护汽车用电器的作用。本文分析了汽车电子调节器的技术原理,并针对车用爪极发电机调节器电路参数的特点,提出了用智能诊断方法——模糊神经网络对其进行诊断,组建了一个基于CAN总线的发电机电子调节器模糊神经网络故障诊断系统,实验证明了该方法的有效性。     

BRT线网优化模型研究

根据城市公共交通线网的组成和结构特征,在常规公交线网评价指标体系研究的基础上,给出了衡量多式公共交通线网运力资源分布均衡性的新指标.以给定的公共交通出行OD为前提,在考虑出行者策略选择的基础上,提出了在既有城市公共交通线网条件下对BRT线网进行设计和优化的模型,给出了求解思路,通过模拟系统开发,采用遗传算法和PSO(particle swarm optimization)算法相结合的混合启发式算法对模型进行了求解.     

基于GIS的城市公交出行时间链研究

分析城市公交网络的各种空间实体数据和属性数据,建立了基于GIS的公交网络信息数据库。利用GIS空间分析与决策功能,分析研究乘客公交出行时间链,采用Logit反推模型,结合苏州市公交规划调查数据,回归计算出公交出行时间链各部分权重值。公交出行时间链的研究是公交网络配流及网络优化的理论基础,其权重值的分析计算具有重要的实用意义。