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.     

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。     

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.     

基于感知的公交调度发车频率和车型优化模型

基于乘客感知的公交客流需求特征,研究了公交发车频率和公交车型的调度决策问题.针对单线独立运营模式的特征分别建立了基于最大感知和平均感知的公交调度优化模型,并设计算法.最后结合2014年江苏省江阴市K1路公交客流给出了优化算例.案例结果表明,模型具有较强的实用性,能有效地降低公交运营总成本并提高公交运营效率.     

城乡公交服务质量评价方法

在解析城乡公交特性,建立城乡公交服务质量评价指标体系,以及对指标体系进行量化与分级的基础上,分别应用面向乘客需求的城乡公交服务质量差距模型和基于集对分析法(SPA)的城乡公交服务质量综合评价模型,研究城乡公交服务质量.以慈溪市城乡公交为案例进行实证分析,通过两种方法的对比得到了较为一致的结果,表明集对分析法在评价城乡公交服务质量上是可行的.     

对城市公交吸引对策的几点思考

解决城市交通拥堵问题已经刻不容缓,而利用公共交通是解决交通拥堵最根本、最有效的措施,然而目前的公交乘车环境还不够吸引人们放弃自驾车,而主动和乐于选择乘坐公共交通出行。该文对公交现在存在的主要问题进行分析,利用博弈思想提出公交吸引对策和措施,包括公交绝对优先车道和信号、给予小汽车停车优惠吸引公交出行、实时按需调度公交、建立服务完善的智能公交车站、加强公交车司机管理、加强乘客文明乘车教育,来引导人们改变出行习惯,从优选择出行方式。     

智能视频的公交客流量统计算法

为了解决复杂背景及运动状态下城市公交客流量的准确检测、识别与统计问题,提出了运动矢量跟踪方法,研究了公交乘客头部运动特征及客流量统计算法.传统的帧间差分、边缘检测等目标检测算法很难处理紧邻的多目标情况.利用类圆形处理提取类似圆形的目标连通域,对目标特征点进行运动矢量跟踪,实现了上、下公交车人数的准确统计.     

综合考虑公交相位优先和非公交相位补偿的单点信号优化方法

为降低公交车辆在交叉口的延误,同时兼顾社会车辆的通行效率,提出了一种综合考虑公交相位优先和非公交相位补偿的单点信号优化方法。首先,公交优先算法以交叉口的人均延误模型为目标函数,以遗传算法为求解工具,研究了绿灯延长策略ΔGt和红灯早断策略ΔRt的选取。然后,在实施公交信号优先的后续周期对非公交相位进行补偿,从而降低公交相位优先对社会车辆的影响。最后,以北京市朝阳路与高碑店北路交叉口为例进行验证。结果表明:优化后的交叉口人均延误明显降低,且非公交相位补偿策略使社会车辆的通行效率没有受到太大的损害。     

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。     

考虑超载控制与内生拥挤的长短线公交动态运营策略

针对长线公交在部分时段和局部线路上的拥挤，本文提出在部分时段增发短线公交的运行策略。考虑时变的出行需求，本文构建了带有均衡约束和机会约束的动态规划模型，通过近似和逆推解法对动态规划模型进行快速求解，以确定短线公交的动态发车方案。一方面，本文构建机会约束控制车内拥挤，从而帮助提高公交的服务水平，这响应了出行者对公交服务水平的要求越来越高的现实；另一方面，分析了内生拥挤、客流在长短线之间的转移，使得本文的研究更贴合实际。考虑到动态策略的操作难度，本文建立混合整数规划模型对动态策略的启发式特例进行求解。算例分析结果表明，本文提出的动态策略和启发式策略均能通过增加适量的运营成本，有效地缓解长线公交在高峰时期的超载，同时显著减少乘客候车时间成本和车内拥挤；启发式策略能在乘客体验和运营成本之间进行合理权衡，并且在操作简易性方面更具优势。