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.     

公交候车时间容忍阈值的分布特征及影响因素

公交候车时间容忍阈值反映的是出行者能够容忍的最长候车时间. 研究公交候车时间容忍阈值有助于我们更好地理解出行者对候车时间的感知和态度，从而采取针对性的对策提高公交吸引力和分担率，并可以为公交运营组织提供参考. 本文采用昆明市的调查数据，对候车时间容忍阈值进行了实证研究. 首先，对候车时间容忍阈值的分布特征进行了统计分析，并采用秩和检验法对不同群体的候车时间容忍阈值的分布差异进行了检验. 进一步，基于序次Logit 模型识别了候车时间容忍阈值的影响因素，发现年龄、受教育程度、年龄和受教育程度的交互项、职业、家庭年收入、公交出行频率对候车时间容忍阈值有显著影响.     

公交候车时间容忍阈值的分布特征及影响因素

公交候车时间容忍阈值反映的是出行者能够容忍的最长候车时间. 研究公交候车时间容忍阈值有助于我们更好地理解出行者对候车时间的感知和态度,从而采取针对性的对策提高公交吸引力和分担率,并可以为公交运营组织提供参考. 本文采用昆明市的调查数据,对候车时间容忍阈值进行了实证研究. 首先,对候车时间容忍阈值的分布特征进行了统计分析,并采用秩和检验法对不同群体的候车时间容忍阈值的分布差异进行了检验. 进一步,基于序次Logit 模型识别了候车时间容忍阈值的影响因素,发现年龄、受教育程度、年龄和受教育程度的交互项、职业、家庭年收入、公交出行频率对候车时间容忍阈值有显著影响.     

基于IC卡数据的轨道站点候车时间特征分析

城市轨道在面对高峰时刻大量的通勤客流时,有可能因地铁已满负荷行驶乘客而等待下一车辆,由此产生轨道站点候车时间。基于此,提出了一种基于地铁IC卡数据来计算高峰时期乘客真实候车时间的方法。其特点是针对特定OD,通过高峰时刻乘客出行时间与非高峰时刻乘客的出行时间的关系来计算乘客站内高峰候车时间。基于IC卡数据可计算出真实准确的候车时间,并使用北京市地铁IC卡数据计算了北京市278个轨道站点站内候车时间,并对其候车时间特征进行了分析。     

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.     

一个公交主导型交通枢纽的现场调查分析

北京市国贸桥交通枢纽拥有庞大的公交运输车队,但难以应付过于集中的晚高 峰期出行需求.本文对国贸桥周边 1.1 平方公里内停车场、地铁、公交车站及周边大厦交通 需求展开广泛细致的交通调查,重点分析了 10 个公交车站的 116 条公交线路的公交运行 情况.通过对公交出行客运量、公交车辆到站时间间隔、乘客候车人数及候车时间等运行 指标进行深入分析,找出国贸桥交通枢纽运行过程中存在的问题并提出建议.本研究对公 交主导型大城市交通系统的建设和运营管理具有一定的借鉴意义.     

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为了从服务学的视角准确考量公交系统运行服务的质量,本文基于交通调查和系统采集数据,通过统计分析解析了公交系统运行服务的过程和出行者出行的内在特性;基于对出行策略的定义,分析了出行者出行对时间、成本与体能消耗三方面的预算对其出行决策的影响;探讨了公交运行服务质量评价的系统边界,以价值、能耗与信息为基本维度,提出了评价公交运行服务质量的三维体系架构;最后分析提出三大预算对于从公交出行生理因素和心理过程两个基础层面揭示出行行为机理,是从乘客对服务感知视角对公交运行服务质量进行评价的更为客观有效的手段.     

公交运行服务质量评价指标体系探讨

为了从服务学的视角准确考量公交系统运行服务的质量,本文基于交通调查和系统采集数据,通过统计分析解析了公交系统运行服务的过程和出行者出行的内在特性;基于对出行策略的定义,分析了出行者出行对时间、成本与体能消耗三方面的预算对其出行决策的影响;探讨了公交运行服务质量评价的系统边界,以价值、能耗与信息为基本维度,提出了评价公交运行服务质量的三维体系架构;最后分析提出三大预算对于从公交出行生理因素和心理过程两个基础层面揭示出行行为机理,是从乘客对服务感知视角对公交运行服务质量进行评价的更为客观有效的手段.     

基于耐受性的城市轨道交通车厢立席密度研究

为合理确定城市轨道交通车厢立席密度,从立席乘客耐受感知的角度探讨立席密度对耐受性的影响. 从时间与空间感知的角度探讨综合耐受性影响因素分类,主要包括立席乘客密度、站立时间和候车时间3 个主要因素. 引入区间模糊数,实现对耐受感知的模糊化处理,提高参数的回归精度. 对模型进行回归分析,得出不同类型乘客耐受性的参数估计,绘制耐受阈值关于要素叠加的等值面图. 结合仿真结果,对立席密度耐受阈值进行修正,结果表明,常规条件下,普通出行乘客所能接受的最大立席密度为6.57~6.92 人/m2,通勤出行乘客所能接受的最大立席密度为7.21~7.63 人/m2. 模型结果为规划设计中确定合理立席密度提供参考依据.     

公交乘客等车时间分布的估算方法研究

针对高频公交服务,以给定车头时距作为已知条件,作者研究了乘客等车时间分布的估算方法,该方法为评价公交服务可靠性奠定基础。依据乘客等车时间分布的定义,通过分析乘客等车时间概率密度,得到了以车头时距为自变量的乘客等车时间概率密度曲线,并以此为基础推导出乘客等车时间分布的一种估算方法。通过分析单车头时距内的乘客等车时间分布以及对应的载客量比例,推导出乘客等车时间分布的另一种估算方法。作者介绍了两种估算方法的应用方法,并以一个实例进行说明。两种估算方法的计算结果相差很小,用户可根据自己的需求选择合适的方法。     

考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化

车辆到站时间的不准时性严重影响着需求响应型公交的服务水平和乘客选择公共交通的出行意愿，因此，本文对考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化问题进行研究。以运营商成本、乘客乘车时间成本、乘客等待时间成本组成的系统总成本最小为目标建立数学模型，通过优化车辆路径寻求系统总成本最优的需求响应型接驳公交服务方案，其创新之处在于，在服务过程中允许乘客提交实时出行需求；定义车辆到站时间服从已知分布以描述其随机性。提出一种遗传算法和邻域搜索相结合的启发式算法对模型进行求解，该算法融合了遗传算法的全局搜索优势和邻域搜索的局部搜索能力，通过算例测试分析对本文算法的有效性及先进性进行验证。最后，基于西安市延平门地铁站设计数值实验，结果表明，考虑车辆随机到站时间可以在一定程度上减少乘客时间成本和系统总成本。     

基于模糊评价的常规公交候车服务水平

基于模糊评价,利用SP调查对公交候车服务水平模型进行标定,建立了目标层、因子层和要素层的层次关系;综合了影响候车服务水平的要素;建立了公交站点候车服务水平评价的标准;以被调查对象所使用公交站点的候车服务水平为算例对模型进行了应用,得到公交站点候车服务水平;并根据结果提出了所研究站点候车服务的薄弱环节。     

针刺与痛信息在清醒大鼠脊髓背角的投射——[~3H]-2-脱氧葡萄糖放射自显影研究

用[~3H]-2-脱氧葡萄糖相对定量的方法进一步证明了痛信息主要投射到同侧脊髓背角的Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ,Ⅴ、Ⅵ和Ⅹ层,针刺信息投射到同侧背角的Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ、Ⅴ层,两者有相互重叠的层次投射,正是在这些部位,两种信息可能相互作用、在脊髓水平实现对痛觉的调制作用。     

可超车条件下公交车站点延误估算模型研究

通过分解公交车在站点的等待过程,给出了公交车站点延误的分类和定义.运用排队论中的M/M/s模型,结合随机变量函数和幂级数等相关知识,基于平均排队时间、排队时间标准差和延误产生概率,采用理论推导的方法建立了公交车站点延误估算模型.该模型以公交车到达率、站点通行能力、泊位数和信号参数为解释变量.通过停靠站实地调查对模型进行了验证,表明所建模型可用于公交车站点延误的预测.