公交出行信息条件下出行者通勤出发时间选择影响因素

为提高公交出行信息服务水平,研究了公交出行信息条件下出行者通勤出发时间选择影响因素.采用均匀设计方法设计调查问卷,并在湖北省襄阳市开展了意向调查.考虑到出行者出行到达时间对出发时间选择有影响,引入了早到延误和晚到延误因素,建立混合Logit模型,对出行者出发时间选择影响因素进行了量化分析.结果表明:早到延误对出行者在公交出行信息条件下的出发时间选择有显著影响,且与晚到延误的影响作用不同;出行距离、道路拥堵信息和公交换乘信息会显著影响出行者的出发时间选择,公交车辆位置信息不会对出行者的出发时间选择产生显著影响;出行者个体的受教育程度、收入、日常乘坐公交情况等也是影响其出发时间选择的主要因素.     

基于海量IC卡数据的公交客流时空分析

研究公交客流时空变化规律可以更深入地了解乘客的出行规律和出行需求,从而更好地为公交规划和调度提供服务。本文以厦门市2015年6月13日至26日的公交IC卡数据和车辆GPS数据为数据源研究公交客流的时空分布规律。论文运用Hadoop MapReduce分布式计算框架进行公交客流量的并行计算,从不同日期(工作日、双休日、节假日)和不同用户群体(老人,学生和成人)两个角度以小时为单位探索了公交客流的时间分布特征;在对公交站点的上车人数进行核密度分析的基础上,从站点客流量的总体空间分布及不同时段变化特征两个角度探索公交站点客流的空间分布特征,并以SM城市广场为例进行热点站点客流流向分析。研究发现:厦门市公交客流的时间分布规律呈现M状分布,但有别于北京市公交出行的M状分布,晚高峰的客流量约占早高峰客流量一半;站点客流空间分布规律呈现岛内连片聚集,岛外零星点状分布,岛内站点客流一日内早高峰呈现"入"状分布,随时间而演变为东北—西南走向的"一"状分布; SM城市广场、火车站和中山路商圈一直是全天的公交客流热点区域。     

城市轨道交通车站客流特征影响程度分析

城市轨道交通车站客流特征与其周边建成环境和社会经济因素密切相关，且不同影响因素对客流特征的影响也存在时间和空间异质性。以车站工作日日均客流量、工作日特殊时段(如早高峰进站、早高峰出站、晚高峰进站和晚高峰出站)客流量为因变量，从车站属性、连接性和建成环境3个方面选择23个自变量，采用多尺度地理加权回归(MGWR)模型构建客流特征分析模型，分析不同时间尺度下轨道交通车站客流量的影响因素及其相互作用，并以南京市轨道交通系统进行实例分析。结果表明：与普通最小二乘法(OLS)回归模型和地理加权回归(GWR)模型相比，MGWR模型更为可靠；忽略早晚高峰客流影响的全天客流量预测模型拥有的显著自变量最多，到市中心的距离对客流量有显著的负影响，证明距离市中心越近的车站的客流量集聚性越明显；周边居住、生活类设施占比较高的车站对早高峰进站和晚高峰出站客流有很强的吸引作用，而周边居住、生活类设施占比不高的车站对早高峰出站和晚高峰进站客流有很强的吸引作用。研究结果可以为城市规划部门促进城市轨道交通与城市建设的协同发展提供理论支撑。     

基于多源数据融合的冰雪条件下车速变化关联性分析

基于多源数据融合,利用关联规则分析中的Apriori算法研究天气条件、路面条件、养护作业等因素与车速变化的关联性,通过速度降低与回复现象有效评估冬季道路养护的效益.结果表明:车速变化与能见度、路面条件和降雪量具有较强关联性,与湿度、风向、工作日、节假日和流量没有相关性.通过数据挖掘技术将存储的多源数据转化为有效的知识和信息,从而可为冬季道路养护提供有效的决策支持.     

综合考虑早晚高峰交通流特性的可变车道布置方案

城市中早、晚高峰时期的"潮汐交通"现象严重影响了交通系统的效率.为了缓解早、晚高峰时期交通不平衡现象造成的交通拥堵和道路资源浪费现象,从网络的角度出发,提出了缓解路段交通流不平衡的可变车道调整方法,并构建了双层规划模型.其中上层模型寻求最优的可变车道布置方案,以最小化网络的总出行时间,下层模型根据用户平衡模型进行交通流分配.为求解所提出的模型,设计了嵌套Frank-Wolfe算法的遗传算法,并基于经典的Sioux Falls网络进行了数值试验.结果表明:采取可变车道布置方案后,网络出行者的总出行时间大大降低;在允许的投资费用下,尽可能多地设置可变车道可为网络高效运行发挥积极作用.可见提出的模型可为交通管理者改善交通网络运行效率提供理论支持.     

基于准时信息的公交调度系统的实现

介绍了一种如何运用单片机技术实现的基于准时信息的公交调度管理系统,该系统投入资金少,并且可以节约可观的运营费用;同时可为公交运营调度提供决策支持,从而达到加强线路运营监控,优化调度管理,创造最优运营效益的目标.     

混合公交系统的票价和服务区域协同优化

为促进需求适应式双线混合公交系统的发展，对矩形区域内固定公交/需求响应式公交服务区域和需求响应式公交票价进行协同优化.采用连续逼近法，推导出运营商和乘客的成本构成.构建了非线性规划问题，在运营商收益非负的约束条件下使用户总成本最小化.设计数值实验，检测不同需求水平下优化模型特性.结果表明，时间价值参数对服务区域的影响较大，对票价的影响较小.算例中时间价值从20元/h增大到40元/h时，需求响应式公交服务区域面积占总区域面积的比例从24.5%增大到32.0%.需求密度对用户成本的影响较大，低需求密度下需求响应式公交的最大偏移距离与用户成本成负相关关系，而在高需求密度下则相反.灵敏度分析中最佳的需求响应式公交服务区面积占总区域面积的比例均小于50%.     

不同经济条件下的农村居民出行特征

针对农村居民出行特征规律缺乏的现状,应用简单随机抽样方法,以不同经济条件为切入点,对中国9个省份的129个自然村,3 400余户农民,共计12 118人实施问卷调查。从出行目的、出行次数、出行时间和出行空间等方面对农村居民出行特征进行全面分析。研究结果表明:在农村居民的出行中,以购物、探亲访友及其他出行目的为主要的出行目的;经济发达地区的农村居民出行次数多,出行距离短,且出行时耗短;而在经济欠发达地区则是出行次数少,但出行距离长,且平均出行时耗较长;高峰时段持续时间为3~4h,早、晚2个高峰时段出行所占的比例超过60%;在不同的地区,不同的产业结构条件下,居民的出行时间也会随着自身的生活方式有所不同,居民出行的时间分布还存在一定差异。     

信号预控下动态公交专用道策略

针对高峰时期公交专用道利用率较低的问题,提出一种基于信号预控的动态公交专用道策略,提升道路资源时空利用。在保证公交优先基础上对交通流构成比例进行影响分析,确定了APL、IBL和DBL三种常用车道控制模式适用范围;以路段人均时耗最小为目标函数,建立动态公交专用道规划模型,确定了各车道模式临界流量值;考虑交叉口信号差异下车道排队消散时长不同,构建基于信号预控下路段清空条件,实现公交专用道提前预控,建立了信号预控下动态公交专用道控制流程。以重庆市某段路为案例,选取全时段普通混合车道(all purpose lane, APL)、间歇式公交专用道(intermittent bus lane, IBL)和完全式公交专用道(dedicated bus lane, DBL)为参照,分别对实验路段和公交专用道进行评价分析。结果表明：本文动态公交专用道策略能够提高公交专用车道资源利用率,有效缓解公交优先和路段整体交通效率之间的矛盾。     

北京中关村西区地下停车系统出入口交通特性分析

为了科学合理地设置地下停车场出入口,减少出入口对城市道路交通的影响,通过对北京中关村西区地下停车系统出入口与城市主干道接驳处交通运行情况的现场调研,分析了出入口于主干道的交通特性,得到了出入口驶入和驶出的交通流比例和交通流量。利用Vissim交通仿真模拟,将地下停车场规模、出入口数量、出入口坡道长度、地下机动车环廊长度和车道宽度、地下停车泊位数、地下车辆平均车速等指标作为仿真评价的阙值,提出了地下停车系统出入口与地面道路衔接段在平峰、工作日和周末早晚高峰时期的平均行程时间、平均延误时间、平均排队长度和停车次数等评价指标,明确了出入口接驳处的交通特性。研究结果表明,由于地下停车系统出入口接驳处主干道交通流量的不同,不同时段的出入口评价指标有明显变化,且工作日早晚高峰评价指标相对周末早晚高峰较高。     

基于人群分类的城市公交走廊客流分配模型

在随机用户均衡理论基础上,在静态均衡模型中引入时间变量及人群属性分类,建立基于人群分类的城市公交走廊动态客流分析模型,描述了走廊内出行者对于出发时刻和路径的选择问题,并分析不同人群的行为差异.给出了模型的基本假设及求解算法.研究结果表明,模型的动态化及人群分类特征,不仅能够真实反映走廊内不同属性客流的时空分布情况,还能够仿真不同交通措施的作用及效果.算例通过采取错峰上班及调整票价,使高峰时刻走廊断面客流下降24%;选择轨道交通的客流由82%下降71%,选择巴士交通的客流由11%提升至20%,有效降低了公交走廊的交通负荷,并使各方式分担率更加均匀.此动态客流分析模型为城市公交走廊的功能优化提供了有力工具.     

使用AVL数据的公交到站时间CEEMD-LSTM预测模型

准确的公交到站时间预测具有重要意义，但现实公交运行受突发路况影响，运行速度具有非平稳性，本文结合时序特征处理技术和深度学习，建立一种使用AVL数据预测公交到站时间的互补集合经验模态分解-长短期记忆神经网络模型。模型收集公交自动车辆定位数据，经预处理后引入互补集合经验模态分解平稳化公交运行速度，再借助Adam参数寻优后的长短期记忆神经网络对福州市303路公交某日早高峰公交到站时间进行预测。结果表明：优化的公交到站时间预测模型平均绝对误差比单一模型低了1.69min，预测精度高于长短期记忆神经网络模型和经验模态分解的到站时间预测模型，可有效地为安装车载自动车辆定位系统的公交线路预测公交到站时间提供参考。     

基于GIS的公共交通可达性与居民出行特征

基于广州市现状城市公交路线路网数据,借助GIS 软件平台,研究社区的公共交通可达性,并基于问卷调查数据,探讨了社区居民出行需求与公共交通供给的匹配情况．结果表明:广州市4个案例社区的公共交通可达时间均呈现出由社区向四周沿公交地铁线路网呈圈层递增扩散的分布特征;中间时段公共交通时间可达性等级较高峰时段明显外扩;公共交通供给基本能满足4个案例社区的居民公共交通工作及游憩出行,但仍存在部分在工作出行最大忍受时耗内公共交通不可达的区域;在购物出行中,存在公共交通供需不平衡的情况．     

多时段公交发车间隔优化的随机期望值模型

研究随机事件条件下单条公交线路不同运营时段内的发车间隔确定方法.对该公交系统中的相关随机事件做了基本假设,依此建立了以社会福利最大为目标函数的多时段发车间隔优化随机期望值模型.由于该模型的目标函数为不连续函数,其不连续点发生在运营时段改变之时,因此设计了混合智能求解算法,其中嵌入了随机模拟、神经网络和遗传算法.并采用一个算例讨论了该发车间隔确定模型的有效性及求解算法的效率.该混合智能算法在求解随机期望值模型时效率较高,但容易陷入局部最优解.     

Impacts of Bus Lane on Bus Travel Time Reliability:a Case Study in Shenzhen

The aim of the paper is to evaluate the impacts of bus lane on bus travel time reliability.The data used are the Geographic Positioning System(GPS) data of two bus lines running parallel streets in Shenzhen,China,one of which is a bus lane and the other is a regular lane.Two linear regression models are developed to evaluate the influence of bus lane which has a separated right of way.Other factors including running direction,day of week,time of day,dwell time,and delay at the start point are also considered in the model.Without published time tables,coefficient of variance(CV) of travel time is employed to explore the impacts of bus lane.The results indicate that bus lane can save 22.0% of travel time,reduce 11.5% of the CV of travel time,and decrease the variance of headway by 17.4%.The analysis on bus travel time reliability could help operators and drivers improve the quality of transit service.It also sheds light on how to assess the effectiveness of bus lane for transit planners and service operators.     

基于数据融合的公共自行车接驳公交行为辨识

城市智能交通卡和公交自动车辆定位系统的大规模应用为研究公共自行车换乘公交的出行规律提供了契机。本文结合多源数据,研究公共自行车接驳公交的换乘时空阈值,根据自行车站点与公交站点间距离构建匹配站点对;并基于时间阈值提取匹配站点对的刷卡记录构建换乘识别模型的训练集和测试集,应用关联规则挖掘算法实现同一用户公共自行车IC卡卡号与公交IC卡号的匹配;根据设定的验证规则,92%的匹配规则通过验证。之后基于换乘识别结果分析公共自行车接驳常规公交的换乘客流的时空特性。结果表明：公共自行车接驳常规公交呈现出明显的早晚高峰时段,且接驳出行主要分布在城市中心区域。     

暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为

基于暴雨内涝天气对公交线路运行影响强弱的三种情形,通过实际调查(RP)和意向调查(SP)的调查结果进行效用模型估计和决策变量的敏感性分析,解析暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为机理,得到公交乘客出行选择行为的影响因素(由强至弱)是步行时间、票价、车内时间和车内拥挤程度,以及所选出行方式的主要特点(由强至弱)是零换乘、低票价、中途易更改出行意愿和运行稳定.最后根据上述结果,从调度指挥、对信息服务、交管保障三个方面进行了暴雨内涝天气下公交应急预案的探讨.     

基于非合作博弈的公交出行结构优化分析

为了在有限的公共交通资源下让出行者使用公共交通获得的出行收益最高,以公共交通出行结构作为研究对象,运用非合作博弈的方法,以出行距离为依据对出行者进行划分,对居民公共交通出行构建博弈模型寻求Nash均衡点,以预测合理的城市轨道交通、常规公交分担比例,优化公共交通出行结构。结合太原市的实际情况进行分析,研究结果表明:61.34%的中、短距离出行居民选择常规公交出行;53.18%的长距离出行居民选择常规公交出行是太原市最佳公共交通出行结构比例。所构建的模型能够结合研究区域分析常规公交和地铁的Nash均衡点,并给出合理的最优公共交通出行结构,为有关公交优化提供参考和建议。     

轨道交通与常规公交换乘优惠模型

为给公共交通票价票制的整合提供决策参考,从理论上研究了轨道交通与常规公交换乘优惠问题。根据福利经济学理论,分析了轨道交通与常规公交运营协调系统的消费者剩余和生产者剩余;并以社会福利最大化为目标,建立了换乘优惠的非线性规划模型,同时给出了模型求解步骤,以确定轨道交通与常规公交运营协调方向、换乘优惠率、同步发车间隔和车辆衔接富余时间等决策变量。结合算例,对比分析了协调控制情况下换乘优惠实施前后换乘网络的运营效果。结果表明,实行换乘优惠能增加整个运营系统的社会福利,其中消费者剩余和生产者剩余分别增加了7.13%和2.95%。     

基于随机决策的公交车辆滞站策略

公交车辆在线路运行中受到多种随机因素的影响,如道路交通状况、站点乘客上下车等,导致同一线路公交车辆的车头时距产生较大波动,降低公交车辆的运载效率及服务质量。滞站策略能够有效保持公交车辆车头时距的稳定性。鉴于随机因素对公交线路的影响,将公交滞站问题看成多阶段随机决策过程,利用随机决策理论和动态规划的最优化原理,确定出每辆车到达控制点时的最佳滞留时间,使整个线路车头时距波动方差的期望值最小化,进而得到最佳公交车辆滞站决策方案。通过实例分析,随机决策滞站策略,能够显著降低乘客的平均等待时间,提高公交服务质量,且在稳定性及抗干扰性具有明显优势。