基于乘客群体差异的公共汽车满意度提升策略

公共汽车满意度反映了乘客对公共汽车服务质量的直接感受,现有研究缺乏对不同乘客群体满意度差异以及公共汽车运行质量与满意度之间关系的研究。首先构建公共汽车满意度评价指标体系,包含时效性、安全性、便捷性、舒适性、可靠性、经济性6个一级指标,21个二级指标和77个三级指标。通过问卷调查得到北京市100条公共汽车线路共3 012份满意度调查数据,利用高斯混合模型聚类方法识别出4类乘客群体,应用随机森林特征选择方法鉴别不同群体满意度的核心偏好因素。将满意度调查数据与公共汽车平均运行速度、满载率、到站时间波动性等数据进行关联匹配,构建针对工作日高峰时段的公共汽车满意度与运行质量交互影响模型,定量评估公共汽车运行状态变化对满意度的影响。通过实例验证了影响模型的准确性,继而提出基于不同乘客群体的公共汽车满意度提升策略。     

城市轨道交通网络首班车时段时刻表优化研究

城市轨道交通首班车时段的客流规律与其他时段不同,依据时段内客流的规律来制定线网列车衔接方案与时刻表,可以提高乘客的换乘效率和减少换乘等车时间.基于简化的线网拓扑,考虑乘客和运营两个方面,以乘客换乘等车时间成本和线路发车成本最小为目标,构建首班车时段列车时刻表的优化模型,并利用遗传算法进行求解.最后,通过深圳地铁网络的首班车客流数据验证模型的有效性.结果表明:优化后的首班车时刻表减少了乘客换乘等车时间成本和列车发车成本,可以为制定首班车时段时刻表提供依据.     

基于乘客群体特征的城市轨道交通满意度研究

为提高城市轨道交通服务质量、优化乘客乘车体验、提升城市轨道交通在公共交通中的竞争力,对城市轨道交通乘客满意度开展研究。首先,选取乘客特征因素,引入皮尔逊积矩相关系数来分析乘客满意度与乘客特征因素的相关关系,提取对满意度存在显著影响的乘客特征因素。然后,运用主成分分析法刻画乘客群体特征,据此对乘客进行分类,并采用克鲁斯卡尔-沃利斯检验法来分析其满意度的差异性。基于此,对某城市地铁A号线2019年乘客满意度调查数据进行了分析,结果显示：地铁A号线乘客的出行频率、出行目的和收入水平与乘客满意度显著相关。通过主成分分析将乘客划分为常乘客与非常乘客,发现两者对城市轨道交通服务的关注点不同,常乘客更关注乘车效率,非常乘客更关注信息指引准确性,运营单位应针对不同乘客群体展开差异性服务。     

乘客差异化需求对公交出行满意度的影响

中国对于公交出行满意度的研究主要集中在服务质量指标的制定、乘客意向信息采集等方面,对出行满意度的影响因素缺少深入分析。结合安徽省铜陵市居民公交出行意向调查数据,对通勤乘客和非通勤乘客的公交出行服务需求特征进行分析。在此基础上构建结构方程模型,探究乘客公交出行满意度的影响因素。模型结果表明,通勤乘客更重视公交服务的经济性、便捷性和可达性,而非通勤乘客更重视可靠性和舒适性;经济性和可达性需求对通勤乘客满意度有显著积极影响,而便捷性、可靠性和舒适性需求对所有公交乘客满意度均有显著消极影响。由此,针对两类乘客分别提出提升公交出行满意度的措施。     

基于换乘重要度的轨道交通网络运营计划协调优化

为提高城市轨道交通整体网络运营效率,提升客运服务水平,以轨道交通乘客出行需求为导向,提出换乘关系综合重要度的衡量指标,以此为依据建立网络运营计划分步协调优化模型及算法,旨在减少乘客换乘候车时间,实现提高换乘站内乘客换乘便利性目的。以某市线网为例进行协调优化,验证模型算法的有效性。算例分析表明,经分步协调后全网平均换乘候车时间缩减了12.42%,乘客单次换乘候车平均节省0.39 min,能够有效地缩减乘客的换乘候车时间,优化网络运营计划衔接状态,提升线网换乘效率。     

高速列车疫情风险评估与主动防护策略

考虑到列车密闭车厢内传染病的危害性, 研究了车厢内病毒的空间分布特性; 结合乘客间距离相关性分析结果, 构建了乘客感染预测模型, 对车厢内存在多感染者情况下每个乘客感染病毒的风险进行了评估; 为降低乘客乘车感染风险, 制定了列车乘客主动防护策略, 提出基于贪婪算法和变邻域局部搜索算法的混合启发式算法, 对车厢乘客布座问题进行优化求解; 通过基于距离的贪婪算法, 将列车固定坐标的乘客布座问题转换为最多乘客数最少病毒重叠区问题, 得到座位可行解, 并汇总各可行解得到可行域, 再基于变邻域的局部搜索算法改进座位可行解, 得到最优乘客布座方案。研究结果表明: 本文建立的感染概率评估模型可有效预测乘客感染病毒的风险, 结合基于混合启发式算法的主动防护措施可有效降低乘客乘车的感染风险; 针对短途旅客, 随着乘车人数和车厢内感染者的增加, 高风险感染者由1人增加至7人, 中风险感染者由0人增加至3人, 低风险感染者由47人增加至83人; 相较于无序就坐, 采用本文制定的布座策略可消除乘客感染风险。     

公交线网优化新技术的应用研究

针对现有公交线网优化研究模型求解复杂、可操作性不强的现状,提出了一种新的公交线网优化方法：从分析乘客对线网的需求意愿入手,获取线网优化要重点解决的问题,在此基础上提出优化策略。建立平衡乘客及公交运营企业利益的系统成本最优模型。最后以济南为例,验证方法的可操作性和优化结果的可实施性。     

城市公交线网优化的双层模型及遗传算法求解

为了有效地优化城市公交网络,综合考虑了乘客和公交企业的利益,建立了双层优化模型。上层模型考虑整个公交系统的利益,以乘客出行和公交企业运营费用最小为目标,下层模型作为辅助,以乘客直达率最大为目标,尽量减少总的换乘次数。针对该模型设计遗传算法进行求解,并给出算法的具体实现步骤。最后考虑定长设线的方法,设计一个简单的算例,给出不同站点数量的线网的优化方案,并对优化结果进行了对比．验证了模型和算法的有效性。     

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OD矩阵是公交线网规划和线网优化的重要依据.OD矩阵反推是获取公交OD数据的有效方法.相关文献中,针对城市整体公交体系的研究较少.依据西宁市建成区所有公交线路上客、下客、车上乘客的调查数据,采用VISUM软件构建了基于等概率下客分布、距离概率下客分布的公交OD矩阵反推模型;然后在VISUM全市整体公交模型中,将各线路反推所得到的OD矩阵归并至交通小区,并通过模型分配得到的路段客流与线路调查得到的路段实际客流比较,检验公交OD反推方法的有效性.研究表明,等概率分布OD矩阵反推在西宁案例中的精度与可靠性较高.最后指出,乘客在各站的下客概率影响因素较多,把握并合理运用其规律是公交OD反推的关键.     

基于乘客感知的多模式公交服务质量差异性研究

针对多模式公交服务质量的差异性，提出一种以TAN贝叶斯网络与支持向量机(SVM)为 基础的多方法组合评价模型，评价各模式公交服务质量，并预测检验了指标优化效应。首先，采 集2015—2018年市区线路、郊区线路、快速公交、定制公交的服务质量调查数据，基于公交方式截 面，使用TAN贝叶斯网络推理得出各因素对乘客满意度的影响能力及潜在影响关系；其次，结合 IPA分析方法，基于时间截面定位分析各模式公交选取指标的服务水平，辨识各模式公交需优化 的主要指标；最后，选取多层感知器(MLP)、长短时记忆神经网络(LSTM)与SVM进行对比，验证 了SVM回归预测的精准度，并采用SVM与OAT方法预测得到各模式公交满意度变化及指标敏 感性，参照因素间潜在的影响关系提出优化方案。结果表明：4种公交模式的服务质量影响关系 网络具有差异性，各模式公交均存在车厢拥挤问题，市区线路的指标优化效果最佳，正效应为 36.4%；市区和郊区线路均应与其他模式公交匹配发车计划，通过缩短乘客候车时长可分别提升 39%、32.2%的乘客满意度；快速公交需提升车辆行驶的稳定性，定制公交需要调整线路规划，减 少乘客乘车总时长，优化为整体服务质量提升带来的正效应分别为42.7%和37.4%。     

基于OD反推的公交站点团OD矩阵预测

城市公共交通的公交站点数量多,在实际操作中,预测站点之间的客流OD分布往往非常困难,因此需把与主要客流集散点相近的站点合并成公交站点团．通过预测站点团的OD矩阵来掌握客流量的分布情况,从而为合理布置公交线网、站场提供科学依据。     

基于OD反推的公交站点团OD矩阵预测

城市公共交通的公交站点数量多,在实际操作中,预测站点之间的客流OD分布往往非常困难,因此需把与主要客流集散点相近的站点合并成公交站点团,通过预测站点团的OD矩阵来掌握客流量的分布情况,从而为合理布置公交线网、站场提供科学依据。     

基于乘客满意度的公交车站立乘客面积研究

公交车内站立乘客面积是影响公共交通乘车阶段乘客满意度的关键指标.将使乘客感受由不满意转变为满意的公交车站立乘客面积的临界值定义为临界站立乘客面积.本文旨在提出临界站立乘客面积的建议值.首先,在呼和浩特市开展了客流调查及问卷调查;然后,基于调查所获数据,采用有序 Logistic回归建立了乘客满意度与站立乘客面积的模型;最后,通过对所建模型的图形化分析,提出临界站立乘客面积(即保证乘客满意的最小站立乘客面积)的建议值为 0.25 m2/人.本文研究成果为公共交通乘车阶段的乘客满意度评价、舒适性评价提供量化依据,为公交车额定载客量的核定提供新思路.     

基于乘客满意度的公交车站立乘客面积研究

公交车内站立乘客面积是影响公共交通乘车阶段乘客满意度的关键指标.将使乘客感受由不满意转变为满意的公交车站立乘客面积的临界值定义为临界站立乘客面积.本文旨在提出临界站立乘客面积的建议值.首先,在呼和浩特市开展了客流调查及问卷调查;然后,基于调查所获数据,采用有序 Logistic回归建立了乘客满意度与站立乘客面积的模型;最后,通过对所建模型的图形化分析,提出临界站立乘客面积(即保证乘客满意的最小站立乘客面积)的建议值为 0.25 m2/人.本文研究成果为公共交通乘车阶段的乘客满意度评价、舒适性评价提供量化依据,为公交车额定载客量的核定提供新思路.     

基于公交GPS和IC卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.     

基于公交GPS 和IC 卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.     

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本研究以“常州市公交线网优化项目”为背景支持,首先给出一种能够容易、准确获得公交站点OD的方法——小票法;然后结合小票法的特点,利用Visual Basic程序语言进行编程处理,获得调查线路公交站点OD矩阵;最后利用沿线小区与公交站点的依附关系,提出分配权系数,建立小区与站点的分配权关系,从公交站点OD推导出公交出行OD矩阵.该推导模型是以小票法为基础,以公交站点OD矩阵为中间过渡参数,利用公交出行OD矩阵与公交站点OD的依附关系进行推导的.不需要大量的迭代计算,大大简化了推导过程,因此可以适用于大型城市公交网的OD估计问题.     

公交线路资源配置与高峰客流协调评价研究

公交线路资源配置与高峰客流协调发展是公交系统可持续发展的重要保障.对二者协调程度进行评价,通过对公交系统规划与运营的深入研究,运用数据包络分析法,以公交车辆数、站点数、沿线客流强度为投入指标,以高峰客流量、高峰满载率适宜度为产出指标组成评价指标体系,并建立二者之间协调评价模型.以哈尔滨市主城区86 条公交线路为评价单元,利用数据包络分析法的CCR模型,得到了每条线路的相对效率值,对每条线路进行协调度评价.结果表明,40 条处于强协调状态、34 条处于弱协调状态、9 条处于轻度失调状态、3 条处于严重失调状态,公交线路总体上处于弱协调状态.提出的评价方法在实际运营中具有较强的实用性,可为公交规划与运营管理提供理论依据.     

两种典型公交站点候车时间模型对比研究

乘客候车时间可直接反映公交运输系统的运营状态和服务水平.将常规公交站点分类为是否与轨道交通有衔接,对27路、111路白石桥东站,以及运通105路和87路城铁西直门站进行实地调研,获取各线路晚高峰的乘客候车时间数据,对数据进行拟合与分析.结果表明,客流到站时间分别服从对数正态分布和伽马分布.基于客流到站时间分布函数,反推出乘客候车时间模型,同时对模型进行对比分析,并得出相应结论.     

基于IC卡数据的公交客流特征分析 ——以北京市为例

公交客流特征分析是公共汽(电)车线网规划和优化布局的基础.首先简要介绍基于公交IC卡数据分析公交客流特征的技术.进而以北京市为例,对公交客流的时空特征进行宏观、中观分析,对公交服务水平与城市发展的协调适配性做出评估,指出公共汽(电)车系统面临的挑战.最后,结合公交线网布局、运力配置不合理等问题,提出实现公共交通可持续发展的相关建议.