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准确把握公共交通通勤乘客的目的地, 有助于明确乘客出行需求, 提升公共交通服务水平。基于北京市1个月的公共交通出行数据和RP调查数据, 通过关联分析乘客公交卡号与公共交通刷卡数据和线站数据, 匹配获得563名通勤乘客完整出行链数据, 并利用关联规则实现302名公交通勤乘客高、中、低出行稳定性辨识。引入XGBoost集成学习算法, 分别以不同公交出行稳定性乘客出行目的地显著影响因素为输入变量, 以下次出行目的地为输出变量, 通过模型参数调优, 分类构建了公共交通通勤个体乘客下次出行目的地预测模型, 高、中、低稳定性乘客出行目的地预测准确率分别为90%, 66.67%和50%。借助个体乘客出行图谱转移概率对模型预测结果进行修正, 将预测准确率分别提升至91.2%, 83.21%和69.5%, 可以有效提升中、低稳定性乘客出行目的地的预测准确性。采用公交都市系统记录的目的地数据对下次出行目的地预测聚合结果进行对比验证, 客流预测值与真值变化梯度的绝对百分误差小于10%。因此, 在划分通勤乘客出行稳定性的基础上, 融合XGBoost和图谱修正的公交通勤乘客目的地预测预测方法具有较高准确性。 相似文献
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为提高可变线路公交的调度效率,在建立以服务人数最多和乘客出行时间最小为目标的可变线路公交调度双层规划模型之后,以拒绝=重新插入为思路,分别从减少乘客平均出行时间(算法2)和降低系统拒绝率(算法3)2个方向出发,对简单插入算法(算法1)进行优化,提出2种调度优化算法以提高简单插入算法的精度.通过仿真试验对3种算法进行比较,研究结果表明,乘客出行需求为10人/h时,3种算法不会或偶尔出现拒绝乘客的现象,最大拒绝率分别为11%,3%和0%,平均乘客平均出行时间均在51 min左右;乘客出行需求为15人/h时,3种算法的平均拒绝率分别为6.70%,3.67%和3.28%,方差分别为14.90,12.64和11.91,平均乘客平均出行时间分别为73.49 min,77.50 min和78.73min.与算法1相比,算法2和算法3更能够提高调度效率和保证系统服务质量的稳定;与算法2相比,算法3能够在不明显提高乘客平均出行时间的基础上,进一步降低系统的拒绝率. 相似文献
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为了合理规划公交线路,优化公交路网,提高乘客的舒适性,在交通工程学、模糊理论的指导下,通过对影响公交出行的主要因素定性分析,确定了影响出行生成量的模糊因素;结合对某地公交出行实地调研,分析出影响因素与出行量之间的相互关系规律;并采用空间静态模糊预测方法对调研数据进行处理,从而得到公交出行中快捷、舒适、方便、安全的隶属度,最后结合BP人工神经网络预测出该地区的公交出行生成量,为交通设施的建设提供了理论依据. 相似文献
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在分析公交出行过程和乘客出行链的基础上,提出了以乘客加权平均出行时间最小为优化目标的公交站距优化模型;通过算例,比较分析了运用该模型计算的站距、在约束范围内随机确定的站距及取平均站距下的乘客加权出行时间,验证了该模型的适用性和有效性。 相似文献
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AbstractPath travel time estimation for buses is critical to public transit operation and passenger information system. State-of-the-art methods for estimating path travel time are usually focused on single vehicle with a limited number of road segments, thereby neglecting the interaction among multiple buses, boarding behavior, and traffic flow. This study models path travel time for buses considering link travel time and station dwell time. First, we fit link travel time to shifted lognormal distributions as in previous studies. Then, we propose a probabilistic model to capture interactions among buses in the bus bay as a first-in-first-out queue, with every bus sharing the same set of behaviors: queuing to enter the bus bay, loading/unloading passengers, and merging into traffic flow on the main road. Finally, path travel time distribution is estimated by statistically summarizing link travel time distributions and station dwell time distributions. The path travel time of a bus line in Hangzhou is analyzed to validate the effectiveness of the proposed model. Results show that the model-based estimated path travel time distribution resembles the observed distribution well. Based on the calculation of path travel time, link travel time reliability is identified as the main factor affecting path travel time reliability. 相似文献
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公共交通内部相对狭小和密闭的空间,使得乘客间频繁发生近距离接触,是流行病扩散的高危环境。面对诸如新型冠状病毒肺炎这类突发大规模流行病时,交通管理者通常采取的方案是全部公交线路停运,彻底阻断流行病通过公共交通系统传播这一个途径,但是对于公交乘客而言,如果缺乏替代的出行方式,将严重降低其移动性,甚至会影响其基本的生活条件。利用北京市公交IC卡刷卡数据,挖掘乘客的个人出行特征和相互之间的接触特征,构建公交乘客动态接触网络,试验数据统计显示北京公交乘客单次出行与他人的平均接触时间为17 min,通勤乘客工作日与他人平均累计接触123次。利用理论传播模型(SEI和SIS)模拟流行病在公共交通系统内的扩散,对比随机网络分析其特征,发现公交乘客间接触的周期性发生规律显著促进了流行病的快速传播。将乘客传播影响力集计至公交线路,针对常规公交网络设计停运部分线路的运营方案,使用站点间平均邻接距离作为指标,衡量部分停运方案导致的常规公交系统可达性损失。研究对比了停运方案实施前后的流行病扩散规模。研究结果表明,只需要停运小部分线路就能使流行病暴发得到遏制,同时公交系统的整体可达性没有明显下降。 相似文献
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利用2013年~2015年云南省15条主要高速公路气象灾害风险普查和2016年高速公路气象敏感度调查数据,研究了云南省高速公路主要气象灾害风险特征、灾害成因,并提出了应对措施。研究结果表明:(1)云南省高速公路气象灾害隐患点主要集中在昆明、曲靖、楚雄、玉溪、普洱、文山和昭通北部等地区,从区域分布看,曲靖的隐患点数量最多为16个,从路段看,G56杭瑞高速隐患点数量最多为30个;(2)路面结冰、大雾、强降雨和团雾是影响云南省高速公路的主要气象灾害,占总数的94.4%,道路结冰是造成交通部门封路的主要气象灾害,占云南3年总封路次数的58.1%;(3)云南高速公路交通气象灾害主要是由于独特的地形、干湿分明的季节变化和相应的天气系统造成的;(4)制定了云南省高速公路气象灾害预警指标,并提出行车建议。 相似文献
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Providing accurate information about bus arrival time to passengers can make the public transport system more attractive. Such information helps the passengers by reducing the uncertainty on waiting time and the associated frustrations. However, accurate estimation of bus travel time is still a challenging problem, especially under heterogeneous and lane-less traffic conditions. The accuracy of such information provided to passengers depends mainly on the estimation method used, which in turns depends on the input data used. Hence, developing suitable estimation methods and identifying the most significant/appropriate input data are important. The present study focused on these aspects of development of estimation methods that can accurately estimate travel time by using significant inputs. In order to identify significant inputs, a data mining technique, namely the k-NN classifying algorithm, was used. It is based on the similarity in pattern between the input and historic data. These identified inputs were then used in a hybrid model that combined exponential smoothing technique with recursive estimation scheme based on the Kalman Filtering (KF) technique. The optimal values of the smoothing parameter were dynamically estimated and were updated using the latest measurements available from the field. The performance of the proposed algorithm showed a clear improvement in estimation accuracy when compared with existing methods. 相似文献
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预防客车超载的智能系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了一种基于单片机的预防客车超载的智能系统。系统的核心控制模块采用MC9S12DG256VPV单片机,并利用PLD204E圆板式测力传感器实时检测车内乘客数量,并根据车辆额定载客量对客车是否超载做出判断。若客车超载,则系统发出警报,若客车超载持续时间达到一定值,系统中的MC39IGSM无线通信模块通过GSM网络向交通管理部门的信息接收平台发送超载报警信息,同时单片机向控制开关模块发出指令,切断点火开关的电源,使客车熄火。本文还对系统的程序实现进行了设计。 相似文献