基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法

城市公交车辆调度的主要目的是在方便乘客出行的前提下追求企业利益的最大化,其关键问题是在企业如何进行公交车辆配置和安排一天中各个时段上的发车频率.在对现有问题研究的基础上,基于对调查数据的分析和推导,建立了以乘客满意度为上层目标、企业运营效益为下层目标的双层规划模型,并对此设计了一个遗传模拟退火混合优化算法,结果表明:本文提出的双层模型和设计的遗传模拟退火算法具有一定得有效性和可行性.     

牵引网馈线自适应保护原理及配置方案研究

首先讨论了影响牵引网馈线保护原理及配置的因素,然后分析了牵引网馈线自适应保护的原理,其中重点探讨对距离保护传统阻抗多边形进行改进的可行性,并利用现场运行数据进行了仿真验证,最后提出了牵引网馈线自适应保护的配置方案．     

基于全局最优化理论的公交站点布设模型

在分析城市公交站点布设模型的基础上,结合车辆配置限制模型和乘客总出行时间最小站距模型的特点,运用系统总成本最小理论建立了公交站点优化的数学模型,该方法原理简单、便于操作。     

城市交通公平性分析及对策

城市道路的交通公平性有利于建设和谐、公平的城市,在交通公平的定义以及它的三层含义的基础上,陈述了交通公平在时间、空间和内容上的内涵。分析城市道路交通公平的影响因素及其判断标准,阐述了快速公交符合城市道路交通公平的判断标准是它有利于大多数人的出行,满足弱势群体的出行要求,并应具有低成本、高质量的优点。最后,以北京市BRT的实践表明快速公交是提高城市交通公平性的有效措施。     

基于OD反推的公交站点团OD矩阵预测

城市公共交通的公交站点数量多,在实际操作中,预测站点之间的客流OD分布往往非常困难,因此需把与主要客流集散点相近的站点合并成公交站点团,通过预测站点团的OD矩阵来掌握客流量的分布情况,从而为合理布置公交线网、站场提供科学依据。     

基于运输效益的城市公交发车频率

公交车发车频率的确定是公交运营调度的主要内容。受车站附近其他公交车的影响,乘客在各站点的可接受公交车容量和等车时间是不相等的;平均可接受公交车容量是乘客心理容量的平均值,如果车内乘客数量超过该容量,则采用容量向量来解释乘客上车过程。文中以运营利润最大化为目标函数,在车辆资源有限的情况下建立分析模型,应用遗传算法求解最大利润下的最优发车频率,并运用实例验证了所提出的方法。     

近交叉口公交站点的公交优先控制策略

采用公交优先控制策略探讨公交站点距离交叉口停车线较近可能导致公交车在交叉口范围内二次停车的问题.采用加权最小二乘法建立了公交站点停靠时间与公交车头时距的线性拟合函数,预测了公交车到达停车线的时间区段;采用绿灯早启和绿灯延长两种策略设计了公交优先控制方案.通过仿真对控制方案的有效性进行了检验,证明该公交优先控制策略能提高公交车辆的运行效率.     

混合动力客车制动能量回馈及控制仿真研究

基于AVL Cruise软件建立了并联式混合动力客车模型,设计了并联混合动力客车控制策略,在纯电机制动模式和机电混合制动模式下对混合动力客车的能量再生制动进行了仿真。仿真结果表明：在纯电机制动模式下能较充分回收汽车制动动能,但是制动效能较低;在机电混合制动模式下,制动效能高,与纯机械制动效能基本一致,但电机再生制动回收能量的效果不很明显。     

Analytical Approach to Evaluating Transit Signal Priority

Successful deployment of transit signal priority (TSP) systems requires thorough laboratory evaluation before field implementation. Traffic simulation is a powerful tool in this regard; however, it requires tremendous efforts toward network coding, data collection, and model calibration. Besides, simulation models tend to be project specific, and the models developed for one project are often discarded upon the completion of that project. In this paper, it is shown that the impacts of two fundamental TSP strategies (early green and extended green) can be evaluated using an analytical approach. The impacts of the above two strategies on both the prioritized and the nonprioritized approaches are illustrated using graphical as well as analytical methods. A simulation study is then conducted for comparison analyses, followed by a statistical approach for the test of generality.     

基于OD反推的公交站点团OD矩阵预测

城市公共交通的公交站点数量多,在实际操作中,预测站点之间的客流OD分布往往非常困难,因此需把与主要客流集散点相近的站点合并成公交站点团．通过预测站点团的OD矩阵来掌握客流量的分布情况,从而为合理布置公交线网、站场提供科学依据。