基于活动的瓶颈模型:公交枢纽晚高峰居民通勤研究

如何快速消除公交枢纽瓶颈的制约,是居民通勤的老大难问题.本文结合瓶颈模型与基于活动的方法来研究公交枢纽晚高峰居民通勤行为,以解决通勤者在其活动和出行之间的时间分配问题.以瓶颈模型为基础,考虑公交内部拥挤,将出行行为与活动相关联.通过引入公交内部拥挤成本,根据不同的效用函数选择出发时间,建立了动态出行均衡模型.并由此得出均衡条件下的相关性质,来解释晚高峰通勤者在瓶颈入口前排队的交通现象.研究发现,与传统瓶颈模型相比,基于活动瓶颈模型乘客动态更加丰富,出发时间选择更为复杂.算例结果表明,通勤者对公交车内部拥挤的敏感度越高,越会尽量地避开高峰出行.为了使净效用更大,通勤者会选择在工作地滞留较长时间,晚高峰时段推迟.     

数据不完备下基于特征识别的公交客流短时预测

识别公交客流特征是提高短时预测质量的关键。但由于设备故障、数据收集受限等原因,客流数据属性往往是不完备的,这给特征识别和客流预测带来了挑战。文中以缺少乘客属性数据的长沙市104路公交卡数据为样本,利用卡号与出行时间的关联性识别乘客出行频次,以此作为区分出行特征的变量,将客流总集划分为不同的特征子集,依据子集规模、方差确定变量最佳取值,推断客流特征。与直接预测客流总集相比,文中为每类子集建立季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型分别进行预测,整合后得出的样本外平均绝对误差改善了36.11%,依据乘客出行特征建立的预测模型拟合度为0.95,可有效识别公交客流特征。     

定制公交居民出行方式选择的影响因素

掌握影响定制公交选择概率的因素,对于定制公交的运营管理具有重要作用。结合广义Logit回归模型和条件Logit回归模型的混合模型,将居民个人属性与出行方案属性同时考虑进出行方式效用函数中。根据定制公交的在旅途距离及服务水平的设置定位,选取定制公交、出租车与常规公交作为出行选择集。运用问卷调查数据进行模型参数拟合,得到不同影响因素对于出行方式的边际效用和分布概率的影响。通过拟合结果,得到出行价格变量的系数在常规公交及定制公交1的效用函数中绝对值较大,分别为0.195 4和0.117 3,而在定制公交2和出租车的效用函数中绝对值较小,分别为0.156 1和0.057 1。行程时间变量在定制公交2和出租车效用函数中的绝对值较大,分别为0.073 5和0.080 7,在常规公交和定制公交1的效用函数中绝对值较小,分别为0.020 4和0.015 0。说明定制公交的服务需根据潜在乘客的出行价格及出行时间敏感度进行设置,研究结果对设置定制公交运营策略具有重要参考意义。     

基于KPCA和模糊物元模型的公交运营质量综合评价

优先发展公交是缓解交通拥堵、提高人民群众生活品质的必然要求.建立合理的公交线路运营质量评价体系将促进公交行业的管理机制发展,为提高城市公交水平提供依据.将核主成分分析法(KPCA)与模糊物元模型相结合,针对公交运营特点构建综合评价模型.采用KPCA对原始线路运营数据进行降维处理,提取具有代表性的指标值避免过多效用低的影响因素,得到相应权重.然后采用模糊物元法来对公交线路运营质量进行评级,克服传统评价方法对所有实测样本过度依赖的弊端.最后将此方法用于汕尾市12条在开线路的评级,计算结果表明该方法对公交线路运营质量评价具有实用性和合理性.     

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.     

基于云模型的城市轨道交通乘客满意度评价

为了直观细致了解乘客在乘坐轨道交通时的体验感受,从乘客感知角度构建了满意度评价指标体系,采用CRITIC(criteria importance through inter-criteria correlation)法来实现指标的客观赋权,并用基于云模型的基本算法生成评价云和结果云,通过云的数字特征和云图的比较直观展现评价结果.以上海市轨道交通2号线的乘客满意度评价为例,验证了评价方法的有效性和合理性,同时该评价结果除了反映乘客的满意程度,也提供了对乘客认知差异和共识度的衡量,使得其具备了更大的使用价值.     

电动公交车线路和充电设施及策略规划方法研究

针对电动公交车充电设施配置不合理的现象,对电动公交车线路和充电设施及策略规划方法进行研究。综合考虑充电站及充电桩配置与公交线路运营特征设计参数两者的相互影响,以充电等待时间和运力为约束条件,建立社会福利最大化模型。基于两种不同的充电策略,讨论其对充电站内车辆排队充电等待时间的影响。以拉格朗日函数求解算法和遗传算法对模型进行求解,并以苏州市931路纯电动公交线路为算例对模型与算法进行了验证。研究结果表明,相比于遗传算法,基于拉格朗日函数的求解算法效率更高,求解结果更稳定。根据所构建模型设计的充电桩数量及线路运营特征参数,在满足充电等待时间约束的条件下可以实现社会福利最大。该研究所提出的模型可为电动公交车线路规划提供决策依据。     

基于改进K最短路算法的公交线网优化研究

文章研究了公交场站选址和线网设计组合优化问题,建立以站间直达为关键约束的线网优化模型并给出求解算法。在所构建的公交网络中,利用改进的K最短路算法和相应的路径筛选条件获得从节点出发的K最短路径树,找出符合条件的单个K最短路径树作为初始解;通过不同节点的K最短路径树的叠加、删除、替代的优化过程,获得最优的K最短路径树组合,得到最优的公交线路集、场站位置。算例结果表明:公交网络规模越大,所需场站越多;K值越大,所需场站越少;不同场站可相互配合进行布局,实现公交线网性能的提升。     

基于乘客感知的公交车线路服务质量评价模型

针对传统公交车服务质量评价方法的局限性,提出基于乘客感知的普适性因素权值分析方法.首先以相关乘客作为专家并分组,建立基于乘客感知视角的专家权重确定方法,得到专家权重及指标综合权重.然后以上述多组数据作为先验样本进行 BP 神经网络的训练、测试与验证,从而获得可供推广的城市公交线路服务质量评价AHP-BP神经网络模型.最后以沈阳市某条公交线路为例展开实证研究,结果表明该模型在充分反映乘客感知服务质量因素的同时,降低了主观评价的随意性,给出了特定公交线路服务质量改进方向.