基于可靠性的快速公交线路评价体系

从系统主体和乘客感知两个方面出发,根据快速公交的特点,对快速公交可靠性进行分析,并依此建立了以快速公交线路可靠性为目标,系统主体可靠性和乘客感知可靠性为准则,到站准点可靠度、换乘可靠度、线路容量可靠度、行程时间可靠度、出行费用可靠度及乘客服务可靠度为指标的快速公交线路可靠性的3层评价体系.将熵权算法和模糊综合评价方法相结合,对快速公交线路的可靠性作出评价.利用该方法对杭州快速公交一号线进行线路评价,证明了该评价方法的客观、合理性.     

基于公交专用道的准点到站预测方法

公交准时定点到站是衡量公交服务质量的重要指标,也是居民公交出行的最大期盼。公交日常运营能产生海量的GPS定位数据,运用海量公交车辆GPS数据,基于站点、路段及线路维度,精准计算公交车辆运行时长及速度变化特征,并计算公交运行时间的可靠度,从而评估公交准点到站的可靠性。以厦门市公交专用道的开通为背景,提出基于公交专用道背景的公交准点到站预测方法,预测公交专用道上公交线路的定点到站时间,实现公交专用道沿线线路的"定点发车,准时到站"目标。     

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研究常规公交微观区间运行时间可靠性,有助于从微观层面深入分析常规公交在各区间的运行状态稳定性,查找运行的薄弱段以提高公交服务水平.本文从研究常规公交微观区间运行时间的拟合分布入手,采用正态分布、对数正态分布、伽玛分布和威布尔分布,分别对不同性质城市道路微观区间单位距离运行时间进行分布拟合,样本分析结果表明,对数正态分布是最优拟合分布.根据分位数法确定了不同公交服务水平对应的微观区间单位距离运行时间阈值,在此基础上建立了基于可接受公交服务水平的常规公交微观区间运行时间可靠性模型,并对337路公交实测数据进行实例分析.     

基于AVL数据的公交到站时间实时预测模型

公交车辆到站时间预测是公交信息服务、公交动态调度的关键参数。基于实时和历史的公交车辆自动定位数据(AVL)需求分析,将公交车辆到站时间划分为站点停靠时间、区段全程运行时间和区段部分运行时间,分别采用点估计法、BP神经网络法和自适应指数平滑法对其进行动态预测。最后结合实验线路公交车辆的AVL运行数据,对预测模型进行了验证和评价分析。研究结果表明:本预测模型由于将历史数据规律和实时交通状况进行了有效融合,从而提高了公交到站时间预测的鲁棒性和预测精度。     

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城市公交系统包含多种公交模式如地铁、轻轨、公交专用道、地面公交等,不同模式的车辆行驶速度及换乘时间差异很大,同时由于城市公交运行时间的具有较强的随机性,基于静态分析的路径选择与实际的动态最佳路径常有较大偏离。本文以公交出行链各环节为边,通过构建包含不同公交模式的多层次网络邻接关系,并对各边进行平均出行时间及时间可靠度的双重赋权,建立考虑出行各环节时间随机波动的多模式公交线网;并以通行时间较短、延误风险较小为路径寻优的双重目标,通过在路径寻优过程中对延误高发线路及换乘点进行启发式规避,实现在出行时间许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索。文中最后通过实例表明该算法的合理性及有效性。     

影响城市公交车辆运行时间的因素分析及改进措施

本文通过对影响城市公交车辆运行时间的因素进行分析,提出了相应的减少公交车运行时间的具体措施,为公交企业、公交管理部门提供参考.     

负面影响最小化的城市公交专用道优化设置

针对公交网络中部分线路由于道路交通拥堵导致运行时间过长的问题,从系统最优的角度出发,以提高公交运行效率为目的,建立了基于负面影响的公交专用道优化设置模型。对于经常发生拥堵导致运行时间过长的公交线路,根据需要确定其优化比例(运行时间减少的百分比),在保证优化线路达到优化标准的前提下,实现负面影响最小,负面影响用路段设置专用道后社会车辆增加的旅行时间衡量。并提出cut-and-solve算法对模型进行精确求解。最后,选取合肥市公交网络实例,在大量数据调查的基础上,对模型及其求解算法的有效性进行了验证。计算结果表明:当负面影响达到最小0.25×10~6s时,优化线路的运行时间均达到了减少20%的标准,同时优化后的路网总运行时间减少了0.36%,公交总运行时间减少了22.97%。可见,提出的公交专用道设置方法在保障公交运行效率的同时,对社会车辆的影响降至最小。     

北京市公共交通模型构建与应用

针对近年来北京市缺乏具体统计数据反映公交服务范围不断增长的问题,突破以交通小区为分析单元的建模方式,以公交和地铁站点、站群为分析单元,建立了北京市公交模型。在建立了公交站群系统和公交网络系统的基础上,采用空间分析、数据融合等技术手段,对多源异构数据进行重组统合。以IC卡数据和调查数据为基础,建立了北京市公交出行OD矩阵,实现了公交网络客流模拟以及与市区交通模型进行数据交换与共享等多种功能,为北京市公交线网、站点的优化调整提供了技术支持。     

公交停靠站延误分析及估算方法

根据公交车停靠过程对公交停靠站延误进行了定义,以公交车辆的运行状态和延误产生的原因为基础对公交停靠站延误进行了分类,按照分类分析了延误的影响因素.提出了公交负荷到达率的概念,并以此概念从公交停靠站的供需两方面描述其运营情况.以北京市典型的港湾式和非港湾式公交停靠站为研究对象,确定了公交停靠站延误与公交负荷到达率的关系,对两类公交停靠站分别给出了延误估算的经验模型.     

随机条件下固定公交线路服务频率优化模型

在考虑客流需求波动及车辆运行时间随机变动的情况下,建立了以乘客候车期望和公交车辆利用率总体最优为目标的公交线路服务频率优化模型.利用蒙特卡罗方法随机模拟一条高频线路的公交服务,计算得到了给定线路参数下的最优服务频率.算例表明该模型可用来确定高频服务公交线路的发车时间间隔.     

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。     

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乘客平均候车时间建模在公交网络协调优化研究、公共交通效益分析等诸多研究领域起着至关重要的作用. 本文首先将轨道换乘常规公交的客流分为固定客流和随机客流,并进行客流到站时间分布曲线拟合,结果表明固定客流到站时间的对数正态分布拟合效果最好,而随机客流到站时间的伽马分布拟合效果最好;在此研究的基础上,建立了基于客流分类的换乘客流晚高峰平均候车时间模型;最后,对北京市13号线龙泽站519路公交线路进行了模型应用,以检验模型的准确性. 检验结果表明：模型能够准确地估计晚高峰换乘乘客的平均候车时间,相对误差在2.05％以内.     

轨道交通换乘常规公交平均候车时间模型

乘客平均候车时间建模在公交网络协调优化研究、公共交通效益分析等诸多研究领域起着至关重要的作用. 本文首先将轨道换乘常规公交的客流分为固定客流和随机客流,并进行客流到站时间分布曲线拟合,结果表明固定客流到站时间的对数正态分布拟合效果最好,而随机客流到站时间的伽马分布拟合效果最好;在此研究的基础上,建立了基于客流分类的换乘客流晚高峰平均候车时间模型;最后,对北京市13号线龙泽站519路公交线路进行了模型应用,以检验模型的准确性. 检验结果表明：模型能够准确地估计晚高峰换乘乘客的平均候车时间,相对误差在2.05％以内.     

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.     

出行时间不确定下的公交均衡配流

很多外在因素致使公交出行时间具有高度的不确定性,而已有的公交配流模型对公交车辆运行时间和乘客等车时间的不确定性缺乏考虑．本文综合考虑公交出行时问和出行时间的不确定性,结合公交出行时间与公交出行时间可靠性以描述乘客的路径选择行为,建立公交乘客均衡配流模型并求解分析。案例结果表明换乘线路增加了出行时间的不确定性,人们更愿意...     

公交通行能力约束的智能调度优化模型

公交通行能力是解决城市交通拥堵问题、促进城市公共交通系统高效运行的要素之一。介绍了公交通行能力的计算要素,并针对目前我国城市由于盲目调度造成的公交系统运营效率、服务水平下降的问题,提出将公交通行能力作为约束条件对公交调度进行优化。鉴于公交企业制订调度方案时需兼顾公交服务水平和企业效益,将智能调度的目标确定为候车时间满意度、候车空间满意度、车内舒适满意度和企业满意度加权平均值最大,并给出了相应的计算方法。最后讨论了利用遗传算法对模型进行求解的过程。     

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。     

考虑控制策略的公交运输系统元胞自动机模型

针对公共交通系统,受蚁群移动轨迹行为启发,视停靠站处等待乘客信息为一种外在的“信息素”（pheromone）,即可实现相继公交车的信息传递,基于此本文提出一个新的可变跃迁概率元胞自动机（CA）模型. 模型中假设公交车辆并非唯一追求以最大速度行驶,依据“信息素”引入控制策略动态调整公交车前行速度,实现了公交线路上车辆之间的相互合作以及协调行驶行为. 数值模拟实验表明,模型可再现公交运行中的“集簇现象”,新的控制策略引入后模型在很大程度上改善了车辆在公交线路上的时空分布,疏散了公交车辆集簇行驶的状况,进而降低了平均等待乘客数. 结果表明,新的控制策略可以显著提升公交线路系统的运行效率,具有较强的现实指导意义.     

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对于高频率公交线路服务,以减少在站乘客平均等待时间为目标,提出以车头时间距的一致性来分析和衡量线路级别的公交服务可靠性的方法。考虑乘客需求波动和线路运行时间随机性对公交服务可靠性的影响,以一条高频发车的固定公交线路为考察对象,利用随机模拟方法仿真公交服务过程,计算分析了不同乘客需求和运行时间波动情况下的车头时间距的变异特征和在站乘客平均等待时间。结果表明,线路运行时间波动越大,乘客到达越不均匀,车头时间距变异就越大,乘客平均等待时间也就越长;随着站序的增加,累计车头时间距变异趋向于增大,服务可靠性逐渐变差。