确定型公交时间表分配

基于分配问题的基础时间表是对一个给定起,迄点及到达,离开时间信息的乘客找到一个最优路径,确定型公交分配在确定最佳路径时不必使总消耗时间最小化,而是使用权因和非时间费用因素。因此,算法是根据时间确定路径的可行性并根据费用业确定路径的吸引力而进行的。     

公交网络最优路径选择算法研究

公交乘客出行路径的选择是公共交通信息查询的重要内容.依据公交线路网络的特点以及公交路径选择的需要构造了公交线路网络的数学模型,在Dijkstra算法的基础上综合考虑乘客出行的乘车习惯、线路距离、换乘次数和乘车费用等因素,并考虑了多种不同的换乘方式和不同的线路类型对选路的影响,设计并验证了能够满足多种出行特点的路径选择算法.     

基于最短路搜索的多路径公交客流分配模型研究靠

提出了一种首先采用最短路算法搜索有效路径集,再根据有效路径的广义费用,由改进的Logit模型确定每条有效路径的选择概率,进而计算每条线路客流量的公交客流分配模型.其中,任意两交通区之间的有效路径集是以换乘次数最少为准则,通过对不同选择情况下公交路网进行最短路搜索而获取.该模型既体现了乘客的费用最小的选择心理,又反映了出行线路多样性的实际情况,而且算法简单、有效.初步实践证明,具有较强的实用性.     

公交网络中最优路径算法的探索

通过对公交乘客出行心理调查的统计结果,可以了解换乘次数最少是乘客考虑的首要优先目标,其次是出行耗时最少和出行距离最短.文章则将出行耗时最少和出行距离最短合并简化为第二目标,最后根据公交乘客可以步行小段距离再转车的实际情况,提出既实用又简便的公交最优路径的算法.     

公交出行查询系统中出行路径选择模型的研究

在公交出行查询系统中,最关键的部分就是出行路径的选择问题。为了帮助利用公交的出行者方便地进行出行路径、换乘路线等选择,文章首先对公交乘客出行路径的选择因素进行了简要分析,然后分别讨论了换乘次数算法和最短路算法,最后基于组合优化的角度,在两者的基础上对它们进行了综合,针对大部分乘客的出行需求提出了公交乘客出行路径的选择模型。     

基于最短路搜索的多路径公交客流分配模型研究

提出了一种首先采用最短路算法搜索有效路径集，再根据有效路径的广义费用，由改进的Logit模型确定每条有效路径的选择概率，进而计算每条线路客流量的公交客流分配模型。其中，任意两交通区之间的有效路径集是以换乘次数最少为准则，通过对不同选择情况下公交路网进行最短路搜索而获取。该模型既体现了乘客的费用最小的选择心理，又反映了出行线路多样性的实际情况，而且算法简单、有效。初步实践证明，具有较强的实用性。     

城市轨道交通运营中断条件下乘客路径选择模型

为研究城市轨道交通运营中断条件下乘客的路径选择行为，首先依据运营中断事件对乘客的不同影响对乘客进行分类，并给出对应的路径选择策略。其次基于出行时间和出行费用2个因素确定了广义时间费用的计算方法。然后分析中断时长对乘客的影响，构建了中断下的乘客参考点的取值原则。最后利用累积前景理论和Nested Logit模型构造了乘客路径选择模型。算例结果表明：模型计算的乘客路径选择概率结果与实际统计结果相对误差不超过10%，具有良好适用性；乘客路径选择行为随中断时长的改变呈现动态变化，短时间中断下乘客路径选择行为变化剧烈，长时间中断下乘客路径选择行为相对稳定；乘客对出行费用的接受度越高，越倾向选择出行时间短的路径；乘客对中断忍耐程度越低，对路径综合价值越敏感。     

地铁运营中断下多目标应急公交调度模型研究

考虑地铁运营中断条件下应急公交站点泊车能力受限以及轨道交通折返站和换乘站客流压力较大的特征,在应急公交标准接驳线路的基础上设计了补充接驳线路,来降低乘客的出行延误和提高应急车辆的疏运效率.将线路规划与车辆调度集成一个模型,以应急公交站点的泊车能力、车辆运力、派车能力以及乘客容忍时间为约束条件,构建了多 目标应急公交调度优化模型.利用改进的NSGA-Ⅱ算法求得Pareto分布优化解集,同时采用隶属函数从Pareto前沿中挑选出最理想的折中解,并进行实例验证以及灵敏度分析.研究结果表明:应急车辆行驶的总时间与平均乘客延误之间存在Pareto优化,即决策者可以根据调度目的权衡应急车辆行驶时间与乘客延误的关系.     

考虑乘客时间成本的城市公交发车间隔优化模型

针对城市公交发车间隔优化时对公交运行过程描述不够全面、未充分考虑乘客时间成本的问题,提出了考虑乘客时间成本的城市公交发车间隔优化模型.首先,在详细分析能够体现公交车辆运行特征的不同时段与站间的运行速度、站点停站时间、上车人数、下车人数、滞留人数以及新增候车人数等变量或参数基础上,建立车辆运行约束和乘客人数约束,将包含等候时间和在车时间的乘客平均出行时间作为出行成本、车辆平均满载率作为公交企业载客成本,以乘客出行成本与公交企业载客成本之和最小为目标建立发车间隔优化模型.然后,使用软件Pycharm中scikit-opt代码库调用遗传算法求解模型.最后,以北京市848路公交上行线路早高峰8:00—9:00时段为例,求解其理论最优发车间隔,结合运营实际确定实际最优发车间隔及总成本.研究结果表明：考虑乘客时间成本后的发车间隔较实际发车间隔,乘客平均出行成本降低9.09%,公交企业载客成本上涨0.57%,乘客与企业总成本下降约3.01%,提出的模型可行有效.     

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.     

高峰期轨道交通廊道出行均衡模型及算法

为了指导城市轨道交通运营、规划及管理,在考虑轨道车厢内拥挤和早到与晚到成本的情况下,通过建立轨道交通廊道中的出行动态均衡模型,研究了模型算法以及出行时间价值对乘客出行分布的影响.如果乘客通过权衡拥挤成本与延误成本,选择最佳轨道班次使得个人出行总成本最小,那么会达到出行成本的用户均衡状态.基于Frank-Wolfe算法迭代计算轨道交通廊道中用户出行时间分布均衡解.结果 表明,均衡状态时,不同讫点的乘客连续分布在不同班次之间,人数分别在各自误时成本最小的车次上达到峰值;晚到成本增大到一定程度时,没有乘客选择晚到的班次;减少单位早到误时成本时,乘客只权衡拥挤成本来选择班次.研究结果不仅对轨道交通管理有一定理论意义,也对个人出行选择行为有一定的实践指导意义.     

基于乘客异质性的早高峰单起点多讫点公交均衡研究

分析早高峰单起点多讫点公交系统的均衡乘车行为。考虑乘客对公交内部拥挤敏感程度不同，分析乘客出行成本构成，乘客在拥挤成本、延误时间成本和乘车时间成本之间权衡，做出乘车班次选择，以此建立均衡乘车模型。研究结果表明异质用户下单起点多讫点公交均衡具有如下性质：目的地相同的乘客分布在连续班次，且越靠近最优到达班次，累计乘客人数越多；连续两站都有出行者乘坐特定班次时，在之后站点登上该特定班次的总人数为常数；目的地相同的不同类型乘客最多在一个班次上混乘；对拥挤敏感的乘客会乘坐对应的远离期望到达时间的班次；对拥挤不敏感的乘客会乘坐对应的靠近期望到达时间的班次。研究结果有利于加深对公交乘车行为的理解，为公交调度管理提供辅助支持，进一步完善公交均衡模型的相关研究。     

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.     

基于旅行时间分析的城轨乘客路径集验证方法

城市轨道交通乘客出行路径集是否正确,是乘客路径选择估计以及网络客流分布计算的前提和基础.从现有客流分布模型中有效路径选择集问题及OD实际旅行时间聚类特征出发,引入Rodriguez-Laio快速聚类算法,提出基于旅行时间聚类分析的城市轨道交通乘客路径集验证方法.以北京地铁网络为例进行算例分析,结果表明,该方法可以在全网络范围内对路径选择集问题OD作出快速识别及滚动验证,并为以原因分析为导向的现场客流调查与模型修正工作提供重要参考.     

基于交通方式选择的公交出行需求预测

在对国内外研究现状分析的基础上，研究立足于影响公交乘客意愿和出行选择的公交服务水平因素分析，应用期望偏好（SP）调查方法得到国内2个城市出行选择行为特征数据，分析国内城市出行者意愿和交通方式选择行为的特征和规律，在此基础上应用慈溪市的数据建立了考虑个人特性和出行时间及成本等选择特性因素的交通方式选择模型，对公交出行需求进行了预测，并结合交通方式选择行为特征调查数据和出行比例预测结果，提出了相应的公交优先发展策略．     

基于智能交通卡数据的城市轨道交通乘客个体路径选择模型

在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素的基础上,提出了一种基于智能交通卡数据的乘客个体路径选择模型,克服了传统路径选择模型只考虑群体路径选择的弊端。通过分析轨道交通刷卡出行的特点,建立了乘客旅行时间模型,确立了各旅行时间要素并分析了其独立性。对出行要素进行了估计,计算出路径旅行时间,提出了乘客个体的出行路径选择模型。以北京地铁网络为案例,分析了乘客个体的路径选择,并用实际数据验证了模型的有效性。     

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IC卡信息的公交客流Origin-destination反推方法

公交客流起止点(origin-destination,OD)矩阵是公交线路调整和优化的重要依据,通过公交IC(integrated-circuit)卡信息获得的数据研究了公交出行的特征.以公交站点上下客人数为约束条件提出了综合考虑了公交乘客上下车概率与公交站点产生吸引因素的反推模型,实例分析表明该方法能显著提高反推的精度,反推结果更具可靠性.     

含特殊需求的灵活接驳公交服务区域与路径选择

针对国内特有的“小区型”住宅开发特点以及不规则路网等情况,在给定乘客需求以及车队规模的条件下,基于网络模型建立了一个同时求解最优服务区域和车辆服务路径的双层混合整数线性规划模型.该模型的上层目标是最大化服务的乘客数量,同时下层目标是最小化运营者的运营成本.同时就模型的求解给出了一种启发式算法以期在合理的时间内求解出可接受的方案.最后通过案例分析验证了模型和算法的有效性.研究结果表明:启发式算法得到的近似最优解与最优解的差值最大在15%左右,同时单位乘客运营成本的差值在10%以内.