公交网络OD反推在公交线网规划中的应用

针对公交网络OD矩阵数据提取困难状况,提出了一种以修正路段观测流量数据为基础的OD矩阵估算模型,介绍了公交网络OD矩阵估算模型及其在EMME2软件中的实现方法,该方法提高了路段观测数据的有效性,使公交网络OD矩阵的估算结果更可靠.     

基于GPS与IC卡的公交OD量采集方法

公交OD量是公交调度管理及线网优化的基础。传统的获取公交OD量的方法需要进行大范围的个人出行情况调查，消耗大量人力物力，且数据更新缓慢。随着GPS技术与IC卡在公交系统中的广泛应用，提出了利用公交车GPS定位与乘客IC卡刷卡信息来获取公交OD量的新方法。利用这一方法对广州某段时间的公交车GPS定位和羊城通数据进行了实际分析。试验结果表明这一方法是有效的。     

快速公交路径优化设计模型及算法研究

分析了当前大城市多模式公交网络结构,构建了多模式公交超级网络;研究了公交出行者的策略选择行为,在考虑行程时间可靠性、座位期望以及诸多延误因子的基础上改进了策略阻抗模型;提出了BRT网络设计的双层规划模型:下层模型以改进策略阻抗模型为前提,进行了多模式公交网络平衡配流,上层模型旨在优化BRT的线路走向和布局;基于遗传算法和粒子群优化,设计了求解该双层规划模型的混合启发式算法,并用一个简单算例验证了本研究中模型与算法的可行性,提出了BRT线网优化设计的建议。     

基于公交IC卡刷卡记录的居民出行OD推算方法研究

居民出行OD调查需要耗费巨大的资金和人力,并且常常由于调查的组织不力或者调查人员的不负责而导致调查数据不可信.公交IC卡数据可以准确显示每位持卡人的出行信息,通过对数据进行分析可以获得居民出行OD信息.根据公交IC卡数据的特征,针对不同类型的数据,提出了相应的数据预处理方法,利用处理后的数据使用VBA结合ADO技术推算公交出行的OD矩阵.利用此方法对昆明市公交出行OD进行推算,获得数据精确度较高,可以作为传统的大规模人工OD调查的替代方法.结合推算过程遇到的问题,为公交IC卡数据记录方式提出4条改善建议以使数据能够更准确、更简便地应用于OD推算.      

中小城市常规公交线网优化方法研究

针对中小城市公交线网的特点,提出了基于路线优选的公交线网优化方法.根据中小城市公交的实际情况,以线网单位效益最大为目标,并选择约束条件建立了中小城市公交线网优化模型.在进行线网优化时,将优化过程分解为公交站点合并、公交起讫站点的选择与配对、候选公交线路集的生成、线路优选几个步骤,降低了模型求解的难度.并针对各个步骤分别利用匈牙利算法、Yen算法和穷举法设计了相应的计算程序,使优化方法具备实际应用的可操作性.      

基于高速公路进出口数据反推的OD矩阵的应用

提出基于高速公路收费站进出口数据推算OD矩阵的一般方法。在缺乏初始OD矩阵的条件下,结合指数平滑法和无约束重力模型思想,通过VB编程反复迭代进行初始OD矩阵推算;利用组合模型预测高速公路各收费站出入口流量,通过弗雷特法进行OD分布推算。以沪宁高速公路为例证实此方法具有较高的精度。     

“四阶段法”在广州开发区公共交通需求预测中的应用研究

采用基于VB编程的"四阶段法"对广州开发区公共交通需求进行了预测.交通生成预测采用生成率法进行交通发生和吸引量的预测;而交通分布预测则采取增长率法中的弗雷特法;对于交通方式划分根据宏观与微观相结合的思路,采用单约束重力模型来进行开发区未来各规划年交通方式结构的预测;利用前面3个预测数据得出公共交通出行预测.公交出行OD矩阵的得出是广州开发区公交线网规划的依据.利用计算机语言VB开发了相应的计算程序,对相应的预测阶段进行具体的计算.     

多模式公共交通网络行程时间可靠性评价

随着城市经济的快速发展,以快速轨道交通与常规公共汽车交通为主体的多模式公交网络逐步成型,城市居民在多方式换乘条件下的行程时间可靠度越来越成为评价多模式公交网络服务水平的重要指标。以典型城市的多模式公交网络为研究对象,结合图论及状态增广方法描述,设计换乘次数约束下的任意OD对多路径搜索算法,建立行程时间可靠性评价模型,从而为评价和改善多模式公交网络服务水平提供有效的决策支持。     

基于多需求响应的定制公交绿色线网优化

通过对定制公交服务模式系统的探究,结合绿色交通理论,对多需求响应机制下的定制公交线网优化问题进行了系统研究。在已知乘客需求的条件下,以定制公交需求服务率、平均上座率、定制公交总成本3方面最优为目标,其中定制公交总成本为运营距离成本、运营时间成本、运营环保成本、运营固定成本3者最优,构建了多需求响应机制下的城市绿色定制公交线网优化模型。多种需求模型依次为单对多定制公交线网优化模型、多对单定制公交线网优化模型、多对多定制公交线网优化模型。对定制公交线网优化模型细化研究,设计了上车线网和下车线网相结合的分层线网算法。上车线网规划以改进的蚁群算法求解,上车线网与下车线网的连接规划通过聚类分析思想取得,下车线网规划以精确数学算法得到。以杭州市的定制公交线网为实例,对多对多定制公交线网优化模型和分层线网算法进行了验证。通过对方案对比分析和车型对比分析研究,分别以总里程、总时间、总成本、总体服务率为主得到了不同线路方案,通过算法分析得到了综合成本最优线路方案和各种方案下的不同车型配比模型。结果表明:基于分层线网算法提出的多需求响应机制下的绿色定制公交线网优化方案,满足社会、乘客、企业3方面需求,对定制公交线网系统优化问题提供了新思路。     

基于用地生成率和路段流量的OD矩阵估计

针对现有OD矩阵估计方法对用地形态和强度与交通生成的关系考虑不足问题,提出了一种基于用地生成率调查和路段流量调查的现状OD矩阵估计方法.由现状路段流量的调查可以进行OD矩阵的反推;直接调查各类用地生成率,可以得到各小区出发、到达量,通过Frator平衡法对反推所得的OD矩阵进行校正,进而得到现状OD矩阵.     

基于船舶AIS及签证数据的长江内河货运阻抗及分布模型研究

为了研究长江内河各航段复杂多变的航道环境对水路货物运输的影响,根据船舶AIS数据及三峡船闸过闸数据建立一种考虑不同月份、不同航段的船舶逆水而上、顺流而下2种情况的货运阻抗函数,并基于Matlab求解得到长江内河重要港口节点之间不同月份的时间阻抗矩阵.以2010年10月船舶签证数据为例,结合距离阻抗矩阵和时间阻抗矩阵,标定阻抗函数为幂函数和指数函数下的重力模型的参数,建立相应的货运分布模型.并在不同模型下分别预测了2012年10月货运量分布情况.对货运实际观测值和模型预测值结果进行货运距离分布(trip length distribution,TLD)方法检验.结果显示,以时间为阻抗指标的幂函数和指数函数重力模型预测结果的重合率(coincidence ratios,CR)值分别为0.83和0.86,比对应的以距离为阻抗指标的预测结果的CR值0.81和0.82要高,所建立的以时间阻抗模型更能反映长江内河货运实际情况.      

轨道交通环境下公交专用道布网及设置

研究轨道交通环境下公交专用道网络布局,提出宏观、微观层面,定性与定量相结合的规划方法。通过分析客流OD分布、路网结构、交通布局、土地利用、道路等级等确定公交专用道线网总体布局;通过公交客流比例、公交车流率、路段饱和度、机动车道数、公交车平均运行速度等定量分析可实施专用道的条件。以上海闵行区公交发展为例,研究现有5条轨道交通线路下公交专用道线网的布局。预评估表明公交客运能力提高约20%,公交车车速提高约15%。     

考虑轨道交通作用效应的城市公交线网优化方法

在分析轨道交通对常规公交客流的诱增、分流和互补等三种作用效应的基础上,采用定性与定量组合优化方法从公交整体线网结构调整和公交接运线路优化两方面进行常规公交线网的优化分析.在整体线网结构调整中,依据线网的功能层次、功能结构、整体规模与公交线路长度等特性,分别进行取消、缩短、调整线路走向等优化;接运线路优化则以接运效率为优化目标、构建目标优化模型进行优化.以Z市为例,对轨道作用效应下的Z市常规公交线网进行优化,优化后,取消线路1条,缩短线路1条,保持现状4条,调整16条线路走向,新设接运线路9条,公交性能指标大幅提升,优化结果表明组合优化方法能较好地实现公交线网优化目标.     

考虑行程时间约束的快速公交网络可靠性

在分析快速公交网络特性的基础上,构造了快速公交网络重图模型和可靠性指标矩阵,同时建立了行程时间可靠性约束模型.然后采用组合优化的方法,建立包含可靠性指标和行程时间约束的快速公交网络的双层规划模型,其上层模型以系统最小资金投入为目标,下层模型满足用户平衡并以用户广义出行费用最小为优化目标,给出了求解算法.最后进行了简单网络的算例测试,计算结果表明,该模型能更好地评估快速公交网络性能.      

交通网络中动态OD矩阵估计模型研究

动态起点-迄点（OD）矩阵为智能交通系统提供所需的基础数据。为了提高交通网络中动态OD矩阵估计的精度,在最小化路段实际交通量和分配交通量之间差值以及最小化历史OD矩阵和待估计OD矩阵之间差值的基础上,将浮动车采集信息融合到OD矩阵估计过程中;在动态网络加载过程中,OD矩阵估计值如果大于加载车辆数会使网络中的定点问题求解发散。为了避免该情况的发生,基于广义最小二乘模型并引入容量约束,提出1种带不等式约束的动态OD矩阵估计方法。仿真实验表明,该方法对于OD矩阵估计的精度较好,优于带滑动窗的广义最小二乘算法。     

基于公交IC卡和AVL数据的客流OD推导方法

公交IC卡收费系统和车辆定位系统的广泛应用,为获取公交客流OD提供了新的途径。针对现有公交客流OD推导算法的不足,从上车站点识别和下车站点推导两方面入手,对公交客流OD推导算法进行了改进。为了修正公交IC卡数据时间偏差,提高上车站点识别的准确性,在分析公交乘客上车刷卡行为的基础上,提出了基于AVL数据的公交IC卡数据时间修正方法。根据公交出行链的特性差异,将公交出行链划分为连续链和非连续链两大类,在此基础上,建立了不同公交出行链的下车站点推导模型,优化了下车站点推导流程。以苏州市的公交IC卡和AVL数据为例进行实例研究,通过对推导结果合理性的讨论分析,论证了改进算法的可行性和有效性。实践表明,改进后的公交客流OD推导算法流程清晰,易于程序实现,可以用于公交客流的自动分析。     

基于蚂蚁算法的公交网络优化方法研究

以现有的公交站台、起终点设置及公交站台的OD矩阵为基础，分析公交优化的目标和约束条件，建立公交线网优化模型，采用蚂蚁算法进行公交线网规划。在蚂蚁选择节点的过程中，提出由“味道”和“信息素”来决定转移概率。最后通过算例进行验证，对用蚂蚁算法进行公交网络优化作出评价。     

基于站点上下客人数的公交客流OD反推方法研究

通过公交出行行为特征调查分析,研究了公交乘客出行站数的概率分布.基于公交乘客下车概率,以公交站点上下客人数和路段客流量为约束条件,提出了单条公交线路客流OD矩阵的推算方法,通过实例分析,验证了该方法的可行性和有效性.     

数据挖掘在公交调查数据分析中的应用研究

针对公交调查数据背后信息挖掘的需求,论文首先介绍了公交调查数据挖掘的理论概念及任务方法。概述了公交调查数据挖掘的常规流程,并且在分析了几种公交调查数据挖掘模型建模方法的基础上,得出 k-means模型最适宜对公交调查数据进行聚类分析。最后以达州市公交调查数据为样本实例,采用年龄、职业、每周乘坐公交天数、每月公交花费、偏好付款方式等几种属性,借以 SPSS Clementine 为软件平台、以 k-means 为模型对各属性数据进行聚类分析,软件运行后得到相似度较大的几组类别,根据不同样本含量的几组聚类进行图表分析,分别得出优化公共交通服务的相应建议,达到最初挖掘公交调查数据背后信息的目的。     

基于区位信息的城际公路货运分布量预测—— 以云南为例

为预测无精确现状货运OD矩阵的城际公路货运分布量,引入区位理论,根据城市的用地属性和社会经济属性指标,从城市聚集规模质因子和可达性2个方面量化城市区位信息,从而获取城市的产生区位影响因子、吸引区位影响因子和相对可达性;考虑区位影响因子,将其与改进重力模型相结合求得货运量分布概率矩阵,将计算所得的未来年货运产生量预测值通过货运量分布概率矩阵分配至相关城市,得到初始货运量分布矩阵;再根据Fratar模型预测城际公路货运分布量,最后以云南省为例进行验证.结果表明,通过建立公路货运分布量预测模型,并经过Fratar模型迭代计算能够获得云南省未来年的城际货运量分布OD矩阵.所提出的城际公路货运分布量预测方法可大幅简化基础数据收集与货车调查工作量,具有很好的移植性.