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Bootstrap-DEA-Gini模型的公交线路运行效率评价方法

科学评价城市常规公交线路运行效率是优化公交线网、提升服务水平的前提。构建以线路配车数、线路长度、平均站距、非直线系数、发车间隔、运行速度和票价收入比为投入指标,客流服务居民数量比和每公里收益为产出指标的评价指标体系,采用数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型对公交线路运行效率进行评价。为了修正小样本情况下随机因素带来的偏差,采用Bootstrap抽样法扩大样本数量使之接近总体分布;为了降低效率受指标维数影响的风险性,引入基尼不纯度（Gini impurity）系数赋予各指标子集权重并求出综合效率值,以此联合提升传统DEA模型的区分能力。同时,针对DEA模型难以确定评价指标的影响程度的问题,采用偏最小二乘回归方法量化各评价指标对公交线路运行效率的影响程度。基于构建的Bootstrap-DEA-Gini模型来联合改进DEA模型,并以广东省佛山市457条公交线路为例对其运行效率进行评价。结果表明：平均站距、线路长度和非直线系数对公交线路的运行效率具有显著影响,其中平均站距影响最大,影响程度高达0.98。平均发车间隔偏长、非直线系数偏大和线路配客座总数偏少是造成佛山市部分线路运行效率低的主要原因。提出的Bootstrap-DEA-Gini模型得到的效率值比传统DEA模型低,且能有效区分运行效率相近的公交线路,与实际运营情况更相符。     

基于层次分析法与模糊综合评价法的公交线路运行效率研究

运用层次分析法与模糊综合评价法相结合的方法对长沙市公交线路运行效率进行评价,为交通监管部门的决策提供依据。     

考虑动态波动性的轨道交通站点短时客流预测方法

轨道交通站点客流预测研究缺乏对短时客流动态波动性的考虑,不能预测短时客流区间.以北京市典型轨道交通站点为例开展实证,构建ARIMA-GARCH模型对误差项建模分析,拟合短时客流的随机波动特征.不同于以往的ARIMA-GARCH模型,研究还通过t分布揭示了客流的“尖峰后尾”效应,通过2种非对称GARCH模型识别了短时客流的非对称波动特征.模型结果表明,相比传统ARIMA模型,ARIMA-GARCH混合模型降低了20%以上的客流平均置信区间长度(MPII),同时提高了1%左右的置信区间覆盖率(PICP);周内客流波动性大于周末客流,而非高峰时段的客流不具有波动性.值得指出的是ARIMA-GARCH模型没有明显降低客流预测的平均绝对误差,尽管如此,混合模型可以在保证客流单点预测的前提下,准确地预测地铁客流区间.     

基于数据包络分析的公交线路接驳效用评价方法

高效的公交与地铁接驳,有助于提升公共交通出行一体化程度和轨道交通的辐射能力。为量化评价公交线路与轨道交通的接驳效率,综合考虑供给侧和需求侧,建立了初始评价指标。通过结构方程模型探究接驳效用评价指标间的相关关系,筛选出接驳效用核心评价指标,建立了涵盖公交线路设置条件、运营条件、接驳条件、客流规模和网络通达性5个方面的多模式公交接驳效用评价指标体系。鉴于公交接驳效用评价属于多输入、多产出系统,引入数据包络分析构建公交接驳效用定量化评价模型,并识别制约公交接驳效用的指标和因素。以北京市回龙观、天通苑以及上地这3个居民社区的公交与轨道接驳线路为例进行接驳效用评价分析。结果表明,本评价方法可量化公交线路在不同时段的接驳效用,与实际情况相符。对于接驳效用低的公交线路,可通过指标对比识别低效原因,并参照高效线路的投入产出指标优化线路,达到提升接驳效用的目的。     

沥青路面破损状况模糊综合评价

针对沥青路面破损形态的多样性和破损程度的模糊性,利用层次分析法建立了破损状况的评价指标体系,运用模糊综合评价原理建立了沥青路面破损状况的模糊综合评价模型.     

基于三维动态模型的桥梁与公路视觉安全协调性评价研究

近年来,随着我国交通事业的快速发展,交通安全问题越来越受到人们的关注。公路和桥梁是交通系统中的重要部分,应保证其使用的安全性。为了评价桥梁与公路系统视觉安全方面的协调性,保障交通安全,从道路使用者的视觉特性入手,深入分析桥梁与公路视觉安全协调性的各组成要素并建立三维动态仿真模型。在三维模型的基础上,研究桥梁与公路视觉安全协调性构成的要素,确定桥梁与公路视觉安全协调性影响评价的指标体系及其评价因子,提出以桥梁和公路视觉安全为评价尺度的桥梁与公路视觉安全协调性评价体系。     

以行车状况与结构强度综合评价路面使用质量

本文提出了一种新的路面质量评价方法——行车状况与结构强度综合评价方法。利用模糊数学方法进行评判,以行车状况指数PMI和路面结构强度指数PFI构成两个模糊子集,建立评判模型。然后利用最大归属原则进行评判。     

基于异构数据特征的城市轨道交通OD客流短时预测方法

城市轨道交通起讫点（origin-destination,OD）客流短时预测在智能交通系统中意义重大,它为交通管控策略实施以及出行者出行选择提供了重要的决策依据。卷积神经网络被广泛用于交通数据空间相关性提取,但其平移不变性与局部敏感性导致该方法更重视局部特征而忽视全局特征。本研究构建了基于注意力机制的异构数据特征提取机模型（heterogeneous data feature extraction machine,HDFEM）以实现OD矩阵空间相关性的全局感知。该模型从时空特征和用地属性特征出发,构造异构数据OD时空张量与地理信息张量,依托模型张量编码层对异构数据张量进行分割与编码,通过注意力机制连接各张量块特征,提取OD矩阵中各个部分间的空间相关性。该方法不仅实现了异构数据与OD客流数据的融合,还兼顾了卷积神经网络模型未能处理的OD矩阵远距离特征,进而帮助模型更全面地学习OD客流的空间特征。对于OD时序特性,该模型使用了长短时记忆网络来处理。在杭州地铁自动售检票系统（auto fare collection,AFC）数据集上的实验结果表明：HDFEM模型相对于基于卷积神经网络的预测模型,其均方误差、平均绝对误差与标准均方根误差分别下降了4.1%,2.5%,2%,验证了全局OD特征感知对于城市轨道交通OD客流预测的重要性。