大型房地产项目公交站点配置研究

大型房地产项目带来的公交客流出行是当前公交发展中的常见问题,从对周边原有站点进行评价着手,根据评价结论提出公交站点改善方案,并基于预测客流量对方案进行优化;最后以重庆南坪一房地产项目为实例进行研究,结果表明,规划方案能满足项目客流出行,并为客流发展奠定基础。     

公交信号优先控制策略研究综述

公交信号优先是提高公交系统运行速度和可靠性的重要手段。回顾公交信号优先控制40多年的研究成果,以总结该领域的总体研究脉络。对被动优先、主动优先、实时优先以及与不同设施相结合的信号优先控制策略进行了综述分析。研究表明,公交信号优先控制策略的发展历程是：控制的实时性逐步提高,优化要素的考虑逐渐全面,控制对象日益扩大,控制策略逐步系统化、适用性逐步增强。最后指出,公交信号优先控制多目标平衡、控制策略的协调与网络优先控制,以及控制与调度策略的协调优化是后续研究的重点,而公交车辆行程时间预测以及如何应对预测偏差带来的影响仍然是信号优先控制中的关键问题。     

基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价优化

考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

信号交叉口出口道公交站点仿真设置

公交停靠站的设置直接影响公共交通的服务水平和交通运行的质量,而目前设置公交停靠站并无标准。基于VISSIM仿真软件,分析和比较不同流量条件下,公交停靠站的设置对交通流延误影响,得到公交停靠站的最佳设置位置,并利用实例对结论进行检验。     

构建快速公交系统无缝衔接旅游区域与城际轨道站的分析与探索

本文分析了大中城市中短途休闲旅游的交通出行特征,探讨了当前中短途休闲旅游交通出行方式中存在的公共交通分担率较低等问题,论述了当前交通需求下积极构建快速公交系统无缝衔接休闲旅游景区与城际轨道站点的必要性。结合交通运输部提出的"快进"的旅游交通运输系统指示,通过构建无缝衔接换乘体系,打造能够适应当前休闲旅游"舒适、安全、便捷、快速"交通出行需求的快速公交无缝衔接体系,具有重要意义。     

基于交叉口双站台的BRT 优先控制研究

为解决交叉口因BRT优先影响其他车辆通行问题,提出基于交叉口双站台的BRT 优先控制方法. 给出交叉口BRT双站台设置方法,对比分析BRT在交叉口单、双站台的平均延误. 根据BRT发车时刻、交叉口信号配时、BRT平均车速、交叉口间距及站台停靠时间等,制定 BRT站台预停靠方案和行车时刻表. 为确保BRT按照预停靠站台及时刻表运行,采用BRT车速引导与信号配时双重补偿修正BRT 实际离站时刻与时刻表的偏差. 以常州BRT 1 号线为例,对应用本文方法的5 个交叉口进行分析. 结果表明：BRT在每个站台实际离站时刻偏差范围为±5 s、±10 s、±20 s 时,本文优先控制方法显著减少BRT停车次数和延误,提高了BRT整体运营效率.     

基于多源数据的公交车能耗碳排放测算模型

公交车能耗碳排放强度与车辆、线路和驾驶员有显著相关关系,为精准刻画其能耗碳排放强度特征,整合OBD监测数据、加油(气)数据、运营排班数据等多源数据资源. OBD监测数据和加油(气)数据呈显著的线性关系,证明修正后的OBD监测数据可满足分析要求. 搭建“速度-能耗碳排放强度曲线”测算模型,幂函数关系的拟合优度R2 =0.972 6 为最高. 实证研究发现,平均速度在10~60 km/h 变化时,液化天然气(LNG)车比柴油车能耗碳排放强度高 3.3%~33.7%,双层车比铰接车高2.4%~13.3%;LNG铰接车在不同线路、相同速度下的强度相差9.6%;不同驾驶员在相同线路的能耗碳排放强度可相差24.2%. 模型为各城市基于多源数据开展公交能耗碳排放目标设定提供数据支撑.     

基于Q-learning 的定制公交跨区域路径规划研究

考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案. 通过改进的Q-learning 模型对公交线路进行优化,为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务. 通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置,设定了Q-learning 强化学习的奖惩函数,提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间. 结果表明,所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间,有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率.     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

基于随机需求的城市公交车辆调度问题的研究

在公交车辆调度问题上,考虑到公交调度中客流需求的不确定因素,引入随机需求调度模型及其相关概念,然后对优化模型进行实例求解,结果证明该模型是可行的。