城市公交站点乘客候车时间可靠度分析

候车时间的可靠度可直接反映公交运输系统的运营状态和服务水平,是影响公交运输竞争力的一个重要因素.文中通过建立公交站点乘客候车时间的可靠度模型,计算出公交线路中各个站点乘客的候车时间可靠度,为公交站点布置和发车频率制定提供参考;并以成都市某公交线路为例,运用该模型对其站点早高峰乘客候车时间可靠度进行了分析.     

基于多目标优化与遗传算法的公交调度模型

结合地区公交现状制定合理的公交调度机制,对于公共交通发展有着重要的现实意义和指导价值。本文以公交公司运营成本和乘客出行成本最小化为目标函数,考虑车辆核载、出行时间等约束条件建立多目标优化函数,构建城市公交调度模型。然后采用遗传算法进行求解,并以黄骅市6路公交进行模型检验。研究表明,优化后的公交调度机制能够有效降低公交公司的运营成本和乘客出行的时间成本。     

基于公交系统费用最小的公交站距优化模型

针对城市道路公交站距的问题,充分考虑乘客出行费用及公交运营费用,将二者结合建立基于公交系统费用最小的城市公交站距优化模型,并运用该模型对长沙市韶山路的公交站点间距进行了优化分析,说明了该模型的实际应用效果.     

基于乘客感知的公交行程时间可靠性研究

对基于乘客感知的公交行程时间可靠性进行定义,运用马尔科夫链的方法预测了公交站点之间路段行程时间,同时对公交站点的延误时间进行了分析与计算,研究乘客在整个出行过程中的行程时间基本分布状况;然后建立模型求解以乘客角度为出发点的公交行程时间可靠性,并通过实例验证了模型的可行性。     

快速公交线路发车频率优化仿真研究

该文在阐述公交发车频率与乘客等车时间、公司盈利之间关系的基础上,分析快速公交线路站点时段客流规律、构建乘客等待时间和公司运营收益模型,提出基于乘客等待时间最小、公司盈利最大的快速公交发车频率多目标函数,并设计遗传算法和优化仿真实验。仿真实验表明:一定范围内,发车次数增加,乘客的总等车时间和BRT运营收益反而逐渐减少,而本函数模型能有效地降低运营成本、节约乘客等待时间,比按客流比例发车的结果更优化。研究成果应用于大同市快速公交线路工程实例。     

城市外围非高峰时段多线路柔性公交协调调度研究

利用柔性公交灵活度高和成本低的优点,考虑公交线路交互对乘客出行选择的影响,提出了城市外围非高峰时段多线路柔性公交的协调调度。首先阐述了柔性公交的运营模式和适用条件以及柔性公交与定制公交的区别。其次分析了城市外围非高峰时段多线路柔性公交的协调调度问题,并给出了柔性公交协调调度的具体流程。接着以乘客的候车时间、乘客减少的步行时间、乘客增加的乘车时间、公交车的运营成本为指标,考虑常规乘客的候车时间约束和公交车响应预约请求时的综合效益约束,建立了多线路柔性公交协调调度的双层规划模型,其中上层模型以乘客的出行时间最少为目标,下层模型以公交的运营成本最低为目标。然后设计了遗传算法,对公交车响应预约站点时的车上乘客数量进行编码来求解该模型。最后以重庆市180路和396路公交为例设置了预约站点,并在4种预约比例下对多线路柔性公交的协调调度和单线调度进行了对比分析。结果表明:有多条柔性公交线路可响应预约站点时,进行协调调度可减少实时预约乘客的候车时间;有共同目的站点的乘客数量越多,进行多线路柔性公交协调调度时乘客整体减少的出行时间越多;预约站点所有乘客有共同目的站点时,进行多线路柔性公交协调调度能降低公交的运营成本。     

快速公交（BRT）线路布局优化研究

为探讨现有公共交通线网结构下BRT线路布设优化问题,对快速公交线路布设的内部条件和外部条件进行了分析;在此基础上依据快速公交的发展特点,以乘客总出行时耗最小和车公里成本投入最小为目标,建立了快速公交布局优化的模型,并且给出了优化目标和相应约束条件的函数表达式。通过事例分析对BRT线路布设优化算法进行说明,从而得知优化模型具有较高的应用价值。     

基于优化模型的城市公交停靠站址的选择

通过分析影响公交停靠站站址选择的主要因素,综合考虑行人过街延误,和公交站点离交叉口距离限制,将公交站址依据路况进行分类研究,针对各类型建立了基于乘客平均出行时间最小的多条公交线路的停靠站位置的优化选择模型,并提出了该模型的求解算法。     

基于换乘地铁的公交信号优先控制方法研究

针对公交车在临近公交站的交叉路口处的延误导致换乘地铁时间较长的问题,提出基于换乘地铁的交叉口处公交信号优先控制研究的方法.首先分析公交优先与地铁的衔接问题,其次根据历史调查数据运用DBSCAN聚类算法划分时段,然后分析在公交站点处公交车中换乘地铁的平均乘客人数以及非换乘地铁的平均乘客人数,建立优化模型并确定公交车在交叉口处的人均延误公交信号优先控制方法.最后建立交叉口的仿真模型,根据仿真的结果验证本文控制方法,将乘客公交换乘地铁的平均时间缩短了20%,提高了乘客公交换乘地铁的效率.     

慢行交通乘客换乘时间敏感度分析

文章通过分析慢行交通衔接公共汽车的换乘特性,乘客换乘时间特性和换乘步行时间特性,以换乘的起点到公交站点的时间为依托,通过对乘客换乘步行时间的变化,结合优化松弛时间,建立乘客换乘时间模型,确定公交系统运营总费用会最小值,实现出行乘客换乘时间最短的目标。     

可靠性理论在公交网络分析中的应用

为了研究公交线路的布局及其发车频率两因素对乘客候车难易程度的影响,以公交网络拓扑为基础,借鉴工程可靠性理论,从直达站点对、非直达站点对以及公交网络3个层次提出了乘客候车可靠度概念,建立了相应的计算模型,并设计了可行的计算机程序。其中直达站点对、非直达站点对的乘客候车可靠度指标反映了在给定的公交站点对之间乘客候车难易程度,公交网络乘客候车可靠度反映了所有站点对之间乘客候车难易程度的平均值。乘客候车可靠度图中各站点对之间用线条连接,其宽度表示乘客候车可靠度值大小。该图可反映乘客在站点对之间出行时等候公交车辆难易程度的分布规律。算例证明了乘客候车可靠度及其图形能够为公交网络的定量、定性分析提供依据。     

基于步行到站者出行时间的独立BRT走廊站距优化模型

BRT站距影响乘客到达BRT 站点所花费的平均时间,这种影响对步行到站者的出行显得尤为明显。首先,对BRT走廊辐射区域进行了细致的解析,以到站时间受站距影响较大的步行到站者为研究对象,分析步行到站者的平均到站时间,得到了步行到站平均时间同站距的函数关系。在此基础上,以增加站点数量造成的平均步行到站时间减少同BRT车辆运行时间的增加两者之间的平衡为目标,建立了BRT走廊站距优化模型,给出了模型参数的标定方法。该模型对BRT 影响区进行细化,更加符合实际情况,能为BRT实际设站提供一定的参考。     

城市公交客流调查数据修正方法研究

城市公交客流调查数据是进行城市公交系统规划和管理的重要依据,主要包括乘客到达率和下车率、上下车人数两个方面内容。在现有修正方法的基础上,对乘客到达率和下车率采用三次样条插值法修正．对上下车人数采用“推位移”法进行修正,经镇江市4路公交车调查数据应用实践。实践表明修正方法可行。     

考虑信号优先的相邻公交停靠站最佳布置方法

首先建立了在离线信号配时方案下,单个车辆通过信号控制交叉口群的信号延误计算模型;进而以车均延误最小为目标,建立了停靠站最佳布置的选择模型。通过对优化模型解的分析表明,不同的信号协调配时方案对应不同的停靠站最佳布置方案,单点最优解的叠加并非是全局最优解。以两个交叉口和两个停靠站的实际案例进行计算分析,得出在信号优先协调控制方案下的停靠站最佳布置方案,最佳布置方案的下车辆延误明显低于其他方案。最后通过微观仿真软件VISSIM验证了模型的计算结果。     

多线路公交停靠站停靠组织研究

针对多线路公交停靠站公交车辆进出站排队现象严重,站点延误大,运行效率低等问题,分析了不同停靠组织形式和不同主辅站设置类型对公交运营效率的影响。运用Vissim对3泊位直线式和港湾式公交停靠站点的顺序停靠组织和不同组合的划线停靠组织分别进行仿真研究,从公交延误、车辆总延误、行程时间以及通过车辆数4个方面对不同停靠组织形式在不同条件下的交通运行效果进行评价,得到不同形式公交停靠站的最佳停靠组织形式;在此基础上,对不同组合型式的6泊位主辅站停靠组织进行仿真评价,得到了最优的主辅站设置类型。仿真结果表明:对3泊位公交停靠站采用直线式停靠站,总延误平均降低38.4%,采用港湾式公交停靠站,总延误平均降低40.6%;对6泊位主辅站采用双港串联设置,总延误降低22.8%。     

基于LightGBM模型的公交线路串车状态识别方法

同1条线路上相邻公交车辆由于受到道路等因素的影响,其实际车头时距与发车间隔相比显著缩短,导致相邻车辆在较短的时间内到达同1个公交站点即引发公交线路“串车运行”问题（即相邻公交车辆在实际运行中的车头时距与发车间隔相比显著缩短的现象）。辨识线路的串车状态（串车运行和非串车运行）是进一步提升城市公交车辆运营的稳定性的关键。提出了基于贝叶斯参数优化的LightGBM模型,并将其用以识别公交线路串车状态。从站点、运行、乘客、时间和天气这5个角度初步选取20个影响线路串车状态的关键因素,并采用Spearman相关性检验和方差膨胀因子诊断多重共线性。建立二元Logit模型进行影响因素分析。提取显著的影响因子,构建LightGBM模型用以识别线路串车状态,并分别采用贝叶斯优化与随机搜索优化对模型中用以确定模型属性和训练过程的超参数进行寻优。以西安市公交车辆行车数据为例进行模型的应用验证,对比2种参数寻优方法（贝叶斯优化与随机搜索优化）的效率,并将提出的LightGBM模型与XGBoost、随机森林（RF）、决策树模型（DT）和AdaBoost模型的识别精度进行对比。研究表明：上车乘客数、信号灯数量、近距商业区数量、近距内主路上行驶的距离（即车辆在近距离范围内在主道路上行驶过的距离）和拥堵延时指数对线路串车状态有显著影响。LightGBM模型的参数采用贝叶斯优化比采用随机搜索优化的准确率提高了1.31%。采用贝叶斯算法优化参数的LightGBM模型比采用随机搜索算法优化的准确率提高了1.31%。所提出的经贝叶斯优化的LightGBM模型正确识别公交线路串车状态（包括串车运行和非串车运行）的比率为82.89%,识别性能优于对比模型。     

考虑时间窗的定制公交线路时空分层优化模型

研究定制公交线网布局及调度优化对增强公交系统吸引力, 提高乘客出行效率具有重要意义。针对定制公交乘客需求点在时间和空间上分布离散的特点, 构建了考虑时间窗的定制公交时空分层优化模型, 并设计遗传算法对模型进行求解。通过渔网与核密度分析对需求点在时间和空间上进行了热点识别, 并实现热点区域聚类分析以及合乘站点分类。基于合乘站点集合, 综合考虑公交容量、线路长度、乘客出行距离构建了线路空间优化模型, 以乘客的时间花费最小作为优化目标构建了线路时间优化模型。以济南市城区定制公交为例对模型的性能进行评估, 案例结果表明: 模型优化后的线路方案, 乘客平均服务覆盖率可达96%, 服务区域内每个时段的单个乘客的平均节省时间为15 min, 公交的平均满载率为90%。     

公交停靠站公交车损失时间研究

公交停靠时间影响着公交行程时间、公交准点率以及公交通行能力。文中从理论上阐述了公交停靠站公交车辆停靠时间及其组成部分。为定量分析停靠时间中的损失时间,调查了南京市几个典型的公交停靠站,并综合分析了损失时间的大小、离散程度以及影响因素。研究结果表明,公交泊位数大于2时和公交泊位数小于等于2时的公交车损失时间有很大不同,在泊位数小于等于2的公交停靠站,损失时间较小,且基本保持恒定;在泊位数大于2的公交停靠站,损失时间增大,且受泊位数以及停靠站内已停公交车的影响。     

基于交通流理论的公交站点间行程时间预测

分析了公交站点间车辆运行过程,将行程预测时间划分为交叉口排队等待时间、路段行驶时间和停站时间3个部分,利用交通波理论和延误三角形,分别建立了无公交专用车道和有公交专用车道2种情况下排队等待时间的动态预测模型;根据乘客到站规律和上下车规律,提出了公交车进站停靠时间模型;针对无公交专用车道条件下的时间预测方法进行了实例演算.实验数据表明,基于交通波行程时间预测方法具有较高的精度,可以满足站点间行程时间预报要求.     

基于层次聚类分析的城乡公交线路诊断倡--以安宁市为例

合理设置城乡公交为城乡居民出行提供优质的公交服务,是打破城乡二元分割的重要手段之一。分析城乡居民出行特征和城乡公交服务特性,从公交乘客及公交企业2个角度,构建表征城乡公交线路物理、运营和公交客流特性的诊断指标体系。以安宁市15条城乡公交线路为例,对选取样本的8类指标数据进行主成分分析,经定量分析各成分贡献率后,确定出3个主成分(贡献率累计为92%)。将主成分作为城乡公交线路层次聚类分析的变量,作出线路的聚类关系图,构建判别函数定量诊断四类线路。结合实际验证了指标体系的合理性及诊断方法的有效性。提供了1种较准确高效的城乡公交线路诊断方法,并为城乡公交线路的优化与运营调整提供决策依据。