基于公交数据挖掘的乘客上下站点识别

为制定符合客流的线路公交调度方案，增大公交出行吸引力，减少私家车出行碳排放，有必要提出精确的线路乘客上、下车站点识别方法，获取精确客流数据，为公交调度提供精细数据支撑。本文以福州市常规公交多源数据为基础，针对数据缺陷提出系统时间误差修正及站间缺失数据修复的数据预处理方法。在此基础上，提出乘客刷卡时间与公交到离站时间匹配的上车站点识别方法。将乘客出行行为按照是否具有出行规律，提出基于乘客出行规律的乘客下车站点识别方法及综合出行距离、换乘能力、出行吸引强度、周围土地利用性质等因素影响下的乘客站点下车概率识别方法。最后，以福州市125路公交数据为例，将识别数据与实际调查数据对比，验证识别方法的准确性。研究结果可为城市公交客流OD调查提供数据挖掘方法，减少传统调查产生的人力物力，以及为公交企业运营调度提供数据支撑。     

智能公交动态调度优化模型

利用先进的技术和设备实现公交的优化调度,充分满足人们的出行需要,是智能公交系统发展的目标.然而近年来中国智能公交发展在一定程度上出现过于追求先进性、忽略实用性、运营效果不理想、动态调度尚待充分开发等问题.结合中国智能公交系统现状,通过对智能公交调度系统和调度特点深入分析,在GPS定位、通信、计算机等技术的支持下,将动态交通状态信息与车辆定位信息有效融合,将智能化算法引入到公交运营调度中,建立了基于实时动态数据,兼顾乘客满意度和企业效益的动态调度优化模型.并且阐述了模型数据的自动采集方法、模型Matlab程式化的解法.结果表明,该模型可以显著提高公交车辆满载率、缩短乘客等车时间和减少车辆总班次,优化调度效果明显.     

基于Visual FoxPro的公交运营调度系统管理平台开发

为充分利用电子、通信、计算机、GPS等现代高新技术对智能公共汽车运营调度提供的支持,本文利用Visual FoxPro开发公交运营调度系统计算机管理平台,该平台实现了公交运行实时数据的统计和快速处理,并考虑未来需求量和服务质量等因素,自动编制行车时刻表,从而提高了运营调度管理的智能化水平,提高了公交运营效益和乘客满意度,能够为现行公交行业实现先进的营运调度提供技术支持.     

基于交通大数据的公交线路OD矩阵推断方法

随着交通大数据的普及与广泛应用,提出了一种推断多模式交通网络线路OD矩阵的方法。首先,通过匹配乘客的刷卡数据和公交车辆报站数据获得乘客的上车站点,其次结合地铁刷卡数据准确分析乘客的下车站点,最后根据乘客的出行信息获得线路OD矩阵。利用广州一天近800万刷卡数据和600万公交报站数据进行了上车站点、下车站点以及OD矩阵的推断,结果表明:早高峰与全日出行规律一致;广州交通方式呈现多样化等。提出的方法可以更为准确地获得线路OD矩阵,揭示城市交通特点,具有较高的实用价值。     

杭州快速公交实时在线智能调度优化系统平台

快速公交实时在线智能调度优化系统是一种即时调配管理系统,计算机能根据车流量、站点客流量、天气因素和各类突发情况制定最合理的车辆调配方案.本系统应用了全球定位系统定位技术、无线通讯技术、数字数据传输技术、优化调度技术、系统集成技术等等,通过在公交站点按放站级客流数据监控系统,公交调度指挥中心安装调度指挥系统,每辆公交车上安放车载移动信息终端,从而实现乘客、司机、控制中心多方信息交互,从而进一步提高公交车辆运营调度管理效率.     

基于层次分析法和多元非线性函数的公交线网运行效能评价

文章从乘客满意度出发,针对公交线网布设和公交调度,对传统众多且复杂的公交评价指标进行筛选、综合和优化。为了克服主观因素影响,选取换乘时间效率、平均换乘次数及线网平均满载率3个指标,分别应用层次分析法和多元非线性函数法构建综合评价模型。对以上海55路公交为中心线路的公交线网进行评价,得到上述2种方法的综合指标值分别为0.843、0.705,该结果说明从乘客角度,公交线网整体运行状况良好;另一方面,当55路发车间隔增加5min,相应综合指标值下降为0.823和0.675,该结果表明,增大发车间隔延长了候车时间,会提高线路满载率,但也降低了公交服务乘客满意度。研究结果验证了所选取的评价指标、建立的评价模型对公交线网的设计和修正以及公交运营调度完善具有一定的参考价值。     

基于IC卡数据的公交乘客上下站点预测研究

当前一票制的公交IC卡收费系统无法获取乘客的上车站点和下车站点,为公交线路客流量分析造成了一定困难。本文通过充分研究IC卡数据以及GPS数据,构建了以IC卡数据为基础的乘客上下车站点匹配模型,挖掘数据中包含的公交运行特征以及乘客出行特征。模型同时考虑封闭式公交出行链以及非封闭式公交出行链,并采用二分算法以及多概率融合的方法在乘客乘车特征基础上推测乘客的上下车站点,可有效提升公交的高效化运行管理。以承德市7号线路为例进行验证,采用线性回归方程对上下车站点匹配结果进行分析,相关系数高达0.977,校验回归方程系数值为0.978 5。结果表明该模型可实现对公交车乘客上下车站点的有效匹配,具有较好的可靠性。     

常规公交组合调度优化研究

为满足公交企业管理运营和乘客二者共同的利益需求,达到资源合理配置,结合现场调查数据,借助Matlab进行公交OD客流量的反推计算,同时在确定大站快车开行的站点的基础上,分别得到大站快车和全程车调度的OD客流量,然后建立包含大站快车和全程车两种调度形式的发车间隔优化模型. 以北京某公交线路作为研究对象,选取平均运行速度、开行班次、停车次数、公交运营成本等指标进行敏感性分析. 结果表明,模型在满足乘客的需求的同时,降低了公交企业约25%的运营成本.     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。     

开放式小区公交微循环站点与线网综合设计

公交微循环系统是解决城市交通"最后一千米"问题的有效方案.在当前建设开放式小区的背景下,其站点选址和线网设计对于乘客、企业和社会更具有重要意义.以所有公交微循环线路总长度最小和乘客总步行距离最短为目标,以站点数量、站间距、线路长度等为约束条件,建立开放式小区公交微循环站点与线路综合设计模型,设计遗传算法求解模型.以北京市某小区为例,验证了所提出的模型和算法的正确性和有效性.最后,对模型参数和线路条数进行灵敏度分析,决策者应综合考虑企业与乘客利益,选择合理的模型参数值与布设线路条数,使决策达到最优.     

基于公交运行数据的到站时间填充方法

公交实时到站数据是乘客出行行为分析的基础,但是现有公交运行数据存在到站时间缺失问题。以公交实时到站数据为基础,结合公交车辆的运行特性以及拥堵传播特性,建立考虑多因素加权的多项式插值方法,对公交车辆的到站缺失数据进行填补。填补后的到站时间能够更详细地描述车辆运行过程,得到更精确的车辆到站间隔。应用该方法对北京市地面公交运行数据进行补全,得到了修正的时刻表,并对公交运行间隔与串车现象进行分析。     

基于公交运行数据的到站时间填充方法

公交实时到站数据是乘客出行行为分析的基础,但是现有公交运行数据存在到站时间缺失问题。以公交实时到站数据为基础,结合公交车辆的运行特性以及拥堵传播特性,建立考虑多因素加权的多项式插值方法,对公交车辆的到站缺失数据进行填补。填补后的到站时间能够更详细地描述车辆运行过程,得到更精确的车辆到站间隔。应用该方法对北京市地面公交运行数据进行补全,得到了修正的时刻表,并对公交运行间隔与串车现象进行分析。     

基于遗传算法的多服务模式公交优化设计

基于独立公交走廊需求特征,利用公交客流起点到终点(OD)数据,建立了以发车频率和公交车型为主要输出参数的多服务模式公交优化设计模型.针对模型求解的复杂性,应用遗传算法进行求解.最后,结合上海公交737路公交客流走廊数据给出了优化算例.结果表明,模型具有较强的实用性,能快速有效地求解出多服务模式的公交优化组合.     

基于ARM7 的汽车CAN 总线冗余网关设计

针对目前汽车内部连接ECU（Electronic Control Unit）的单线结构CAN(Controller Area Networks)总线网关, 一旦CAN总线线束损坏, 无法保证汽车各ECU之间稳定通信的问题, 提出了一种基于ARM7的冗余网关设计方案。该方案以ARM7处理器为中控网关控制器, 利用总线冗余的设计思想, 为主CAN总线备用辅助的CAN总线, 采用支持多任务实时调度的μC/OSⅡ作为实时操作系统, 在ADS（ARM -Developer- Suite）上软件编程完成各节点与网关之间的数据通信、 网关对数据中继转发、 总线故障切换。实验室组网测试表明, 该网关不但能与普通节点之间进行数据通信, 而且具有高低CAN总线节点之间的数据通信的中继转发功能, 在主CAN总线出现故障时及时切换到辅助CAN总线, 使整个车载CAN网络稳定可靠运行。     

公路主枢纽客运系统运营模式比较

分析了单站发车和多站发车两种公路主枢纽客运系统运营模式下的客运网络结构和费用构成，结合实例计算比较了不同运营模式下客运网络中旅客总出行时间和总运输费用的差异。单站发车模式下旅客的市内总出行时间和使用公交的时间分别为多站发车模式下的91．39％、200％；多站发车模式下旅客的总运输费用和在公路客运站内总滞留时间分别为单站发车模式的74．80％、245％。分析表明，单站发车模式适宜于公交系统完善、旅客对出行时间敏感的经济发达的公路主枢纽城市，多站发车模式适宜于旅客对运输费用敏感的经济欠发达的公路主枢纽城市。     

基于生存决策法的公交系统调度

城市公交系统运营调度优化是公交优化的一项重要内容,随着道路交通网络运行可靠性的降低和公交客流波动性的增大,公交车辆在运行中会出现一些突发状况,公交调度优化能够确保公交系统在突发状况发生后仍然能够较好的运行,保障公交系统的可靠性和公交系统服务水平。本文将联动调度引入到驾驶员与公交车辆的调度中,综合考虑了客流突变、车辆条件、交通拥堵、交通事故和驾驶员状况等多种因素,在生存决策法的基础上依据上述因素建立了驾驶员和公交车辆的系统调度模型,通过生存动态模型与惯性约束模型的分析来判断系统的生存状态,并结合义乌市现有公交线路系统对模型进行验证分析。结果表明此方法对公交系统调度具有较为重要的意义。     

基于无监督学习的实时公交动态调度的研究

针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整。实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度研究

为了满足城市产业聚集区乘客出行的个性化需求，同时缓解路网过饱和问题，提出了考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度模型。分析定制公交运营条件和调度规则，标定拥堵道路停车载客成本惩罚函数和违反乘客时间窗惩罚函数，以乘客在车时间成本、车辆运行时间成本、违反乘客时间窗惩罚成本和拥堵道路停车惩罚成本构成的系统总成本最优为目标，建立了响应实时需求的定制公交调度决策模型。设计了改进遗传算法和插入算法进行问题的求解，以中关村软件园为实例来验证模型和算法的有效性。结果表明，定制公交在班次时长、满载率以及成本控制等目标上均能达到预期效果，模型和算法具有一定的可行性。     

考虑轨道交通规划的城市公交线路运行效率评价

针对城市公交线路的优化调整选择问题,建立城市公交线网运行效率评价指标体系。采用模糊数学原理,基于城市公交线路网的特点和与地铁的协同性,从基础设施建设指数、服务质量指数和运行效益水平指数和与地铁的协同指数四个方面确立评价指标,建立了公交线网运行效率体系。并以青岛西海岸新区为例,应用真情巴士公交公司采集的数据对青岛西海岸新区公交线路进行评价,取得了较好的结果。