上海市轨道交通客流量的公交导向开发影响因素分析

采用了上海市域范围内轨道交通站点层面的数据,运用多元回归方法,检验并确定了影响上海市轨道交通客流量的重要的公交导向开发(TOD)因素.结果表明站点影响区域内的公交车服务次数、公交车平均发车间隔、步行至最近公交站点的时间、轨道交通站点的出入口数量以及站点周围是否有停车场等五个变量对轨道交通的客流量具有显著影响.尤其是,公交车服务次数和平均发车间隔这一对看似矛盾的因素恰好表明了接驳型公交服务的增加对轨道交通客流提高的重要性.此外,提出了具体的政策建议,以期用来指导城市和交通开发的实践活动.     

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.     

纯电动公交时刻表和车辆排班计划整体优化

研究单线路的纯电动公交车辆运营时刻表和车辆排班计划的整体优化方法,以发车间隔平滑、使用车辆数少和充电费用低为目标建立多目标优化模型,考虑包括不同时段发车间隔范围、可用车辆数量的限制和纯电动公交续航里程约束在内的多个约束.采用多目标粒子群算法进行求解,基于多目标优先级寻找模型的最优解集合.案例表明:和现有的运营计划相比,模型能够平滑发车间隔,减少使用车辆数,充分利用非高峰时段充电以降低充电费用.     

基于多层次综合评价的公交运行瓶颈诊断

运行瓶颈诊断对公交发车时刻表调整和车辆调度优化具有重要意义。从公交乘客和公交运营企业的不同关切点出发,结合公交GPS和IC卡等实时运营数据,提出一种公交运行瓶颈诊断方法。在公交企业运营效益、公交乘客出行效率等因素分析的基础上,分别从站点层面提出公交车头时距、车辆延误度等运行评价方法,在线路层面构建公交行程时间与运输效益评价方法,以及基于站点、线路评价结果的线网层面综合分析方法。最后,利用案例获取的公交车位置、行驶速度、公交乘客数量等实时数据,以及公交站点、线路、线网和调度方案等静态数据,对所提方法进行检验。结果表明,公交运行瓶颈诊断结果与公交实际运行状况具有较高符合度,能够实时、有效反应公交运行状态,具有较好的工程实用价值。     

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.     

多目标演化算法在公交车辆发车间隔优化中的应用

为了使公交车辆的发车间隔得到优化,根据客流量的变化,建立了以乘客和公交企业运营费用最小为目标的公交车辆发车间隔优化模型,并采用一种多目标演化算法(MOPEA)来求解模型.该算法通过粒子系统从非平衡状态达到平衡状态的理论来定义Rank函数,从而使得所有个体在每次迭代过程中均能参与杂交、变异等演化操作,最终求得发车间隔的全局最优解,从而避免传统演化算法中出现的陷入问题的局部解的现象.同时,保留了目标函数的多样性,使相向的多目标优化问题得到了一个折中的最优解,即Pareto最优解.最后通过实例验证了该算法比传统演化算法更具优越性.     

快速公交车辆发车间隔与信号优先协调研究

研究快速公交车辆发车间隔与路口信号优先的协调优化问题. 针对快速公交全线路口信号选用定周期的优先感应控制方案,提出协调优化问题的衡量指标. 选用遗传算法提出发车间隔与信号控制参数综合优化的求解算法. 以北京的BRT1线为例,应用VISSIM仿真软件与VC++程序进行了算法实现. 实例结果表明:在不同的车速、发车间隔、信号控制方案的组合下,经过优化可以有效提高车辆的速度和准点率,实现真正意义上的公交优先.     

基于差别定价的城市公共交通价格体系研究

城市轨道交通运营初期,人们更多地依赖常规公交,而没有普遍接受轨道交通,这样将导致轨道交通客流量减少,不能充分发挥轨道交通的运输能力.从轨道交通线路和常规公交线路的重合程度的角度,以社会福利最大化为目标建立轨道交通和常规公交的定价模型,研究轨道交通和常规公交在不同时段票价和发车频率的问题,确定城市公共交通的价格体系以促进轨道交通与常规公交的协调发展,并通过实例验证模型的合理性.     

基于SOR-LS-SVM算法的公交站点客流量预测研究

公交站点客流量情况的及时准确预测对提供更可靠的公交服务和节省公交公司的运营成本是非常重要.首先对标准的LS-SVM算法进行了改进,得到一种新的SOR-LS-SVM学习算法.该算法不仅能减少计算的复杂性,提高学习速度;同时能提高函数估计的精确度.然后利用SOR-Ls-SVM算法对公交站点的客流量情况进行预测和模拟.实验结果表明改进的SOR-LS-SVM算法具有较高的预测精度,且实验取得了较好效果.     

基于出行成本和运营成本的接驳城市轨道交通社区公交站点布设研究

接驳城市轨道交通的社区公交可有效解决乘客出行"最后一千米"的问题,社区公交站点的合理布设需要统筹兼顾乘客出行成本和企业运营成本.在候选站点中,将乘客的步行时间和在途时间作为乘客选择站点候车的影响因子,并将乘客的站点选择行为转化为该站点被选择的概率,以乘客的步行时间成本、候车时间成本、在途时间成本和企业的运营成本最小为目标,以步行距离、满载率、发车频率和站间距为约束建立多目标优化模型,采用遗传算法求解.最后通过仿真实例,给出了优化的发车间隔和站点布设方案,验证了模型和算法的合理性和可用性.     

基于随机需求的接运公交时刻表的鲁棒性优化方法研究

接运公交需求的随机性会对接运公交时刻表的编制与投入运营产生扰动影响. 为降低此不利影响,基于鲁棒性思想研究了随机需求下接运公交时刻表的优化方法. 随机接运公交需求的每一组实现为一个情景,情景目标值综合考虑乘客成本与运营成本的最小化. 以接运公交需求为随机变量,建立了接运公交时刻表的鲁棒性优化模型,模型综合考虑情景的期望值与偏差期望值最小化. 模型具有组合优化与随机规划特性,选用遗传算法进行求解. 最后给出算例验证了模型与算法的有效性. 算例结果表明随着偏差权重系数的提高,鲁棒性模型更倾向于降低随机需求带来的扰动.     

最优站点问题的求解

利用函数空间迭代法和穷举法对校车最优乘车点的规划设计问题给出详细的解答.运用函数空间迭代法求出区与区之间的最短距离.采用穷举法,建立每个问题的目标函数,对于问题1,以每个区到最近乘车点的距离之和最小为目标;对于问题2,把各区人数作为权重,以所有人到最近站点所走的总路程最小为目标.建立一般地最优化模型.通过Matlab编程计算,分别求出设2个和3个最优乘车点的位置,以及每个最优乘车点所需的最少车辆数.     

车路协同环境下公交车队车速优化调控方法

城市公共交通系统具有服务频率高、客流需求大、运行环境复杂等主要特点,公交车辆之间串车、交叉口延误、站点延误等问题较大,严重影响了公交系统的运输效率以及服务可靠性。公交优先控制是降低公交车辆在信号控制交叉口延误的有效方法,然而当前研究主要考虑公交车辆的通行效率需求,欠缺考虑公交车辆之间的串车以及交叉口下游站点由于泊位数不足而导致的排队延误问题。本研究基于车路协同环境提出了一种公交车队运行速度调控方法,让公交车辆以协同车队的方式主动适应信号配时相位;同时,对协同车队引入准入规则,使得协同车队同时满足串车预防与下游站点停靠泊位数约束的双重要求。实例研究结果表明:该方法在显著降低信号控制交叉口公交车辆停车延误的同时,可以有效避免同一线路公交车辆的串车现象以及站点排队进站情况,实现了公交运行效率与可靠性的双重提升。     

常规公交站台容纳线路能力计算模型

从公交站台停靠线路数和线路特征入手,运用排队理论建立公交站台容纳线路能力的计算模型.该模型充分反映了公交车到达特性对公交站台通行效率的影响,从理论上计算公交站台车位数与站台容纳线路及线路特征的定量关系,为公交站台的车位数以及线路数的设计提供理论设计依据.运用该模型对南京市某公交站台进行了实例分析,对公交站台的线路数进行了优化分析.从实例计算结果可以看出,公交站台的实际流量小于其通行能力,但仍常出现公交车排长队现象,导致站台内拥堵,其原因主要是公交车到达的不均匀性.合理设置站台的线路数和线路发车频率可以有效地控制站台内公交车的排队长度,减少公交车在站的运行延误.     

双向四车道路段公交站台延误影响分析

随着城市经济的快速发展,汽车保有量和路网承载力的供需矛盾日益突出。为了协调公共交通基础设施与基础道路之间的适配问题,运用仿真方法研究不同公交站台形式的适用情况。首先确定公交站台的影响路段范围,然后在国内外学者的研究基础上,对NS模型进行改进,公交车辆在模型可以换道。并且在影响路段的基础上用VISSIM对路段进行仿真,最后将MATLAB、VISSIM和实际延误进行对比,验证模型的有效性。通过分析恒美嘉园公交站台相关数据,用MATLAB模型和VISSIM仿真得到平均延误,与实际延误进行对比,再利用相同的数据计算直线式的相关数据,与港湾式进行对比得出不同形式的公交站台适用情况。     

城市轨道交通接驳公交线路优化设计

城市轨道交通和常规地面公交之间的有效接驳是提高城市公共交通系统运行效率的重要环节。本文详细分析了接驳公交出行中乘客出行时间成本和公交车辆运营成本,以城市轨道交通接驳公交系统总成本最小为目标,考虑公交线路布局约束、乘客流量守恒约束,以及公交能力约束等,构建了城市轨道交通双边接驳公交线路优化模型,对接驳公交线路布局以及开行频率进行优化。根据模型特点,设计了人工蜂群算法。为了提高算法的计算效率和稳定性,采用了多种邻域搜索策略,且对算法的相关参数进行了校正。数值算例表明,人工蜂群算法可以很好地优化城市轨道交通接驳公交线路的布局,且在求解质量、计算效率和稳定性等方面都优于遗传算法。     

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。     

基于云计算的电子公交站牌系统设计与实现

通过对传统和现已商业化实施的电子站牌的需求分析,基于云计算的方法设计与开发了电子公交站牌系统,详尽地分析了该系统的具体功能需求,对站牌、数据通信、数据中心访问等核心部分进行了功能设计,并尝试在Google云计算平台下采用GWT技术,实现公交车智能化报站及显示功能,有效地解决了传统电子公交站牌报站显示不准确的问题.