地铁服务管理模式分析与探讨

本文根据广州地铁乘客服务管理现状,综合分析和研究了广州地铁乘客服务管理业务模式与业务需求,尤其对乘客服务信息发布重点开展了的专题研究工作,为如何提高地铁乘客服务管理水平提供了参考。     

基于决策树的出租车乘客出行目的识别

随着全球定位系统、移动互联网等技术的发展及应用普及,可以获得大量关于乘客的出行轨迹数据,但有关乘客出行目的的信息却难以获得.准确获得乘客出行目的可以更好地服务于乘客(例如基于乘客目的为乘客提供推荐服务).本文采用信息熵理论建立出租车乘客出行目的识别决策树,通过对出租车乘客出行目的的历史数据的分析,将识别结果不正确的元组改正后加入信息库,重新创建决策树,使得该方法具备了一定的学习能力,提高了出行目的识别的准确性.最后本文选取北京地区的出租车乘客数据进行实验,结果表明,该方法能够有效地对出租车乘客出行的目的进行识别.     

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。     

基于结构方程模型的定制公交乘客满意度分析

为解决乘客对定制公交满意度缺乏定量描述方法的问题,基于美国顾客满意度指数模型(ACSI),以感知质量、感知价值等6个核心潜变量描述乘客对定制公交的使用感受,构建定制公交乘客满意度模型,并利用结构方程模型对各潜变量与定制公交满意度之间的影响关系进行定量分析。通过问卷调查的形式探究了重庆市中小学生定制公交乘客满意度的影响因素,结果表明：乘客期望(-0.34)对乘客满意度具有负向直接影响,其余变量对乘客满意度均为正向影响,其中感知质量(0.83)、感知价值(0.42)对乘客满意度的影响最为显著;乘客满意度对乘客忠诚存在直接影响关系,直接影响效应值为0.56,说明乘客满意度越高,继续使用或推荐他人使用定制公交的意愿就越强烈。     

考虑乘客需求特性的DRC公交运行周期优化

考虑乘客需求特征,构建了单车双周期运行模式下DRC运行周期的优化方法。首先刻画乘客需求特征,然后根据出行分布的不均匀性、乘客取消预订等构建乘客出行成本函数,并与运营商成本叠加形成总成本函数,以系统总成本最小为目标构建运行周期优化模型,并基于遗传算法设计求解算法。通过多组仿真试验表明,DRC最佳运行周期随接送乘客比例和取消预订乘客比例变化;取消预订乘客数越多,则周期越长;当乘客数一定时,运行周期越长,则总成本越大。     

基于乘客状态的电梯群控策略

提出了一种基于乘客状态的电梯群控策略.该群控策略指出一次乘梯活动是指乘客的状态由就绪状态到完成状态的完整连续过程.结合目的层预约概念,能提前获得乘客的目的层信息.这样,群控策略能为每个乘客指定最优乘坐电梯号,缩短了乘客的候梯时间和乘梯时间.乘客在乘梯活动中被分成4个状态,通过乘客状态来跟踪乘客行为.同时设计了4个工作队列,以方便派梯中心对乘客的管理.仿真实验证明该群控策略可得到很好的效果.采用群控的电梯系统与未采用群控的电梯系统相比,在效率和耗能上均有很大的改善.     

基于乘客个体属性的地铁客流分配算法及实证研究

针对城市地铁网络,考虑了不同类型乘客在路径选择中对换乘费用的不同敏感程度,提出了基于乘客类别的广义路径费用模型,根据logit随机配流构造了考虑乘客分类的城市地铁网络客流分配模型,并提出了相应的计算方法.采用北京地铁网络为实证研究对象,根据SP调查数据,将乘客进行类别划分并对不同类型乘客进行了相应的参数估计,基于地铁实际数据分别采用不同配流方法进行了验算,并与实测数据进行了对比分析.结果表明,相对于不考虑乘客类型的地铁客流分配方法,基于乘客属性的地铁客流分配算法的计算结果更接近实际.     

考虑乘客偏好的共享车辆动态共乘算法研究

现有的共乘路径算法大多只专注于最少的用时与最低的成本,而缺少对乘客共乘意愿比例以及可接受绕行偏差范围的界定,针对这一现象本文构建了一种考虑乘客偏好的动态共乘策略模型。对乘客和车辆分别进行查找模块处理和筛选模块分类,删除掉不满足要求的车辆以减少乘客和车辆的动态实时匹配时间,然后利用插入算法获得最优路径匹配。结果表明,该算法可以快速高效地为乘客匹配到满足要求的最优车辆。相比常规算法,考虑乘客合乘意愿以及绕行偏差的共乘算法,乘客的平均等待时间降低了7.0%;总社会收益提高了44.7%;动态共乘匹配效率提高了34.2%。另外,改变乘客的时间窗长度也可以显著提高共乘效果。     

地铁乘客的病毒载量演化模型和仿真

为了微观刻画地铁乘客的病毒传播,构建了吸入病毒概率与社交距离之间的函数关系,建立了病毒载量增加量和减少量的计算公式,在此基础上建立了病毒载量演化方程,其中防疫措施的效果以归一化的参数描述。通过Anylogic软件的二次开发接口,对每个乘客的病毒载量进行编程,刻画每个乘客在感染前和感染后两个阶段的病毒载量变化。仿真初始时刻设定10%的乘客被病毒感染,包括普通感染者和超级感染者。对不同乘客数量条件下的病毒演化进行仿真,分为有管控和无管控两种场景。仿真结果表明：随着乘车人数的增多,乘客密度增大,病毒传播增强,个体病毒载量增加较快;对病毒载量大于1 000的乘客进行管控,禁止其乘车,可将所有乘客的病毒载量降低一个数量级。     

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。     

基于行程时间阈的城轨乘客乘车方案多维匹配推定模型

基于城市轨道交通网络化运营过程中的自动售检票系统(AFC)票卡和列车自动监控系统(ATS)行车数据以及乘客走行时间参数数据,提取乘客乘车方案行程时间阈,分析乘客实际选择的影响因素,提出基于行程时间阈的乘客乘车方案多维匹配推定模型.该模型实现了逐位票卡乘客推定至最可能的乘客方案上,并具有较强的合理性和实用性.最后通过北京...     

创意无限

电子火车票乘客进出站时,放在包中的电子火车票会自动将乘客乘坐列车的车次、时间等相关信息发送给检票口的检测器,信息得到确认后,乘客就可以进站候车了。     

公交出行各阶段时间对多群组乘客满意度的影响

为研究公交出行各阶段时间对多群组乘客满意度的影响,文中将出行时间分为出发点到目的地的时间、出发点到公交车站的时间、等车时间、坐车时间和下车后走到目的地的时间等多个阶段,并按车辆拥有情况将乘客分为自行车、电动车、小汽车、摩托车、和其他五个群组。结合肇庆市的公交满意度调查数据,在分析乘客公交满意度特性的基础上,建立了累计概率的有序多分类Logistic回归模型对公交出行各阶段时间对多群组乘客满意度的影响进行了分析。研究结果表明:出发点到目的地的时间只对自行车、小汽车和摩托车群组乘客有显著影响;走路到公交车站的时间只对其他群组乘客有显著影响;等车时间对自行车、电动车、摩托车和小汽车群组乘客都有显著的影响;坐车时间对自行车、摩托车、小汽车和其他群组乘客都有显著影响;下车后走到目的地的时间参数对电动车、摩托车和其他群组乘客具有显著影响,并且同一时间对不同群组乘客表现出了不同的显著性水平。最后,在分析群组差异性的基础上,提出了相应的改善建议。     

基于乘客群体出行时间间隔的标度律研究

为了深入研究乘客出行时间间隔的标度律及其形成的机制,本文基于粒子群算法对乘客群体出行时间间隔的概率分布进行了拟合,发现了群体时间间隔不服从统一的幂律分布。基于拟合得到的结果,分别从阵发性、乘客出行时间规律以及出行目的三方面进行了分析。分析结果表明,78.2%的时间间隔聚集在14 h范围内,21.8%的时间间隔大于14 h,从而使得两个范围对应着不同的幂指数。群体时间间隔的标准差值大于平均值,导致分布出现了胖尾现象。群体时间间隔聚集了大量随机出行乘客的时间间隔,使得群体的时间间隔偏离了泊松分布。不同目的出行的乘客具有不同的时间间隔范围,从而导致了群体时间间隔的分布不均匀。在此结果上挖掘出乘客出行时间间隔主要集中在14 h内,从而为交通管理部门预测乘客出行时间提供了一种新的思路。     

基于元胞自动机的乘客登机策略

登机策略的研究以最小化乘客登机时间为目标。该文对登机策略选择问题进行仿真建模和评价分析。分析乘客登机过程和特点,利用双曲线模型描述乘客放置行李时的过道冲突,提出了过道冲突模型和座位冲突模型。根据元胞自动机仿真原理,建立了乘客登机模拟流程。对7类21种登机策略的模拟结果表明:有序的策略并不一定比无序策略更能提高登机效率;相反,乘客自由登机可能是一种最简单且行之有效的办法。     

基于分解算法的动态大规模合乘匹配-路径规划

动态合乘是出行路线相似的出行者共用一辆车的交通方式,能够有效利用现有资源,最大化社会效益.当前合乘研究存在司机-乘客匹配质量不高,算法实时性差等局限.提出了考虑订单匹配数量、司机旅行时间、乘客等待时间与乘客延误时间的司机-乘客合乘匹配模型.针对模型特点,设计了基于分解方法的司机-乘客合乘匹配与路径规划算法.通过选择贪心...     

列车乘客信息系统典型故障案例分析

车载乘客信息系统是以车载终端为媒介向乘客提供音视频信息服务的综合性信息系统,包含了列车广播、车载乘客信息显示、车载视频监控3个子系统,它直接为乘客显示站点信息以及让司机可以通过监控画面了解车厢的状态。但因其系统稳定性、设备故障、通信故障等等原因,造成报站错误,监控失效等故障,给乘客出行及司机操作带来不便。通过对故障原因的分析,及时制定整改措施,提高正线运营服务水平。     

基于乘客效益最优的BRT客流均衡模型

针对BRT通道内乘客优化引导问题,文中从BRT快速通道内的乘客需求特性角度出发,根据乘客起讫点(OD)需求与快速通道的线路特点对乘客进行分类,考虑影响在站乘客总效益的各个出行成本(乘车时间成本、延误等待成本和拥挤成本),采用客流分配的方法对到站线路车辆分配不同类型的乘客,并对不同类型的乘客需求采用不同的分配原则,在此基础上建立基于乘客效益最大化的BRT均衡配流模型,并通过设计改进的遗传优化算法对模型进行求解。算例分析表明,该模型可以在满足乘客总效益最优的情况下得到各条线路的乘客分配方案。与不使用该方案相比,算例乘客出行总成本减少162.3元,成本减少17.68%,证明了文中模型的有效性和实用性。     

基于公交乘客可靠度的信号配时优化研究

为优化交叉口车流运行状态,本文引入公交乘客可靠度指标用于评估公交乘客通过交叉口的可靠性,分析了信号周期时长、公交车比例与公交乘客可靠度之间的关系,并研究了非公交优先方向流量对公交乘客可靠度的影响。结果表明：提高公交优先方向的公交乘客可靠度会使信号周期时长增加,并且随着公交优先方向的公交车比例增加,交叉口信号周期长度也随之增长。最后通过与Webster信号配时方案的对比,通过仿真验证了所提出的模型具有一定的效果,可为城市交通提供不同信号配时方法。     

基于多Agent的电梯智能群控系统

给出了基于Agent的多电梯智能群控系统结构,并对其中的状态协调Agent以及调度Agent进行了深入研究,在分析电梯乘客需求的随机性与周期性特点的基础上,给出了建立客流模板的学习算法.根据乘客的现实需求和预测得出的潜在需求对梯群预测调度,给出了选择客流模板的算法和基于乘客需求预测的最大引力派梯算法.该方法能够利用预测的乘客需求,尽量减小调度的滞后性,从而减少乘客的平均候梯时间及长时间等待率.仿真结果显示了该方法的优越性.