公共汽车交通服务水平评价系统

研究信息条件下单线路公共汽车交通服务水平评价指标及方法,信息主要包含两部分内容,一是公布的公交车辆运行数据,二是公交出行乘客出行经验积累的数据.通过对公交营运公司提供的公交车辆AVL运行数据进行统计分析,获取公交车辆运行信息,将乘客划分为四个类别,以调查问卷及车内统计的方式采集各类乘客的出行信息.通过建立信息条件下乘客出行行为模型,并结合建模方法,在自主开发的仿真实验平台上,对上海市49路公交车服务过程进行仿真实验,以公交服务可靠性为评价指标,对公交服务水平进行评价.     

基于乘客延误的信号交叉口配时优化模型

研究无公交专用信号的信号交叉口乘客延误的优化问题.以HCM2000中的信号交叉口延误公式和Dual Ring信号模式为基础,考虑公交车辆载客率较高的特性,建立了基于乘客延误的信号交叉口配时优化模型,并利用协调变换方法对模型进行改进,使得模型能够采用经典的广义既约梯度法(GRG)进行优化求解.运用本文模型进行实例分析,分析表明,在较高流量饱和度和公交车混入率的情况下,采用本文模型可以降低交叉口乘客人均延误10%以上.     

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.     

考虑站场实时排班可行性的纯电动公交调度

近年来,中国纯电动公交车占比逐年提高,2019年已超过46.8％,北上广深等多个城市已实现100％.通过深入分析纯电动公交车行驶过程中的耗能组成,由此建立电能能耗成本函数;构建同时考虑乘客出行与公交企业运营成本的纯电动公交车调度排班模型;将公交场站车辆数作为约束条件引入模型,真实反映实际车辆运行情况;为严格做好疫情防控,将车辆满载率纳入模型约束以保证乘客安全距离;通过分析发现该模型属于NP-hard问题,提出利用遗传算法对其进行求解.利用广州市105路公交线路的运行和OD需求数据进行仿真验证,表明该模型和算法具有一定的有效性.     

考虑公交车内拥挤的区间公交优化设计

为满足公交客流走廊集聚的需求,研究了全程车和区间车形成的多服务模式公交优化设计问题.针对公交走廊需求特征,利用公交客流起止点(OD)数据,建立了双层优化模型,上层模型以发车频率和公交座位数为主要输出参数的公交设计研究模型,下层模型为经典的随机选择(SUE)模型,应用序列二次规划(SQP)算法求解模型.最后结合相关案例给出了优化算例,案例结果表明,模型具有较强的实用性,能够较好地反映公交车内拥挤对乘客出行成本的影响,能有效地提高公交走廊的运营效率.同时,模型通过输出不同站点上车在各站点能找到座位的概率,优化乘客选择不同公交出行的行为,均衡了公交客流,提高了车辆服务质量.     

公交乘客可靠度信号配时优化

为优化交叉口车流运行状态,引入公交乘客可靠度指标评估公交乘客通过交叉口的可靠性,分析信号周期时长、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.通过与Webster信号配时方案的对比,仿真验证所提出模型的效果,为城市交通提供不同信号配时方法.     

城市轨道交通换乘常规公交时间优化模型

为探究城市轨道交通换乘常规公交的时间优化模型,以上海市晚高峰时段地铁6号线金桥站换乘874线路公交车为例,利用统计分析软件,分析客流到站时间,得到对数正态分布;并在此基础上建立乘客候车时间模型,运用调查所得数据设置模型各参数值;最后以乘客候车时间最少为目标函数,利用遗传算法求解得到874线路公交车优化后的到站时间.结果表明:利用时间优化模型求得的874线路公交车发车时间与优化前的发车时间相比,乘客的候车时间平均每人节约约52.8 s,有效提高了人们的出行效率.     

城市公交停靠站耗时模型研究

为分析城市公交延误产生的主要机理,以太原市某公交线路为例,考虑到乘客上下车、二次停车及其概率、车内乘客拥挤度、站台类型、进出站等因素,分别建立公交车在始发站、中间站和终点站耗时模型,并与车辆延误实测值进行对比分析。结果表明,耗时模型计算值与实际车辆耗时误差在10%以内,研究结果可应用于公交车各个站点的到达时间预报、公交线路运行诱导,为提高公共交通系统的精细化运营服务水平、增加城市公交吸引力以及优化出行方式提供参考。     

候车视觉搜索与公交车体外观特征的眼动跳视研究

通过模拟乘客等候公交车时的真实场景,运用眼球运动追踪设备对城市公交车车体外观的设计布局进行眼动实验与研究.收集被试者观察公交车进站时的视觉参数数据,对数据进行归纳整理,比较被试者在辨认出目标公交车前后眼动跳视数据上的差异,分析数据差异存在的原因,从而得出候车者视觉搜索特征与公交车车体外观关系的相关结论.并对现有公交车车体外观进行优化改良设计,减少不必要的视觉干扰,提升候车乘客在候车过程中的视觉搜索体验,从而引导乘客无障碍地搭乘上目标公交车辆.     

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.     

城市交通干道上被动式公交信号优先控制

基于传统绿波带控制,提出了被动式公交绿波带协调控制,以降低多数公交乘客在干道上的延误.首先,改进了传统绿波带的设计方法,考虑了初始排队和公交站台对绿波带的影响;其次,基于公交车辆停靠站影响,提出了公交绿波带设计.最后,统筹公交车和社会车辆的综合效益,建立了传统绿波带和公交绿波带的综合控制策略,以降低整个干道上的总人均延误.以济南市经十路为例,利用VISSIM微观仿真进行模型验证,结果证明:相比于传统绿波带,改进的绿波带能够降低社会车辆延误,而新建立的公交绿波带和综合绿波带均能显著降低公交车辆在干道上的延误和停车次数,并减少整个网络中社会车辆和公交车辆的总人均延误.     

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。     

考虑车内拥挤状态的公交弹性发车间隔优化

为提高常规公交的出行服务质量，建立了考虑车内拥挤状态的公交弹性发车间隔优化模型.通过量化车内拥挤状态，给出各拥挤状态下的乘车成本;建立了线路各区间的拥挤状态转移函数.考虑乘客的车内拥挤状态感知，建立站点乘客随时间的上下车数量的度量模型;构建乘客出行成本度量模型，以乘客出行成本与车辆运营亏损之和最小化为目标函数，建立了公交弹性发车间隔优化模型;并设计遗传算法对模型进行求解.结果表明:优化模型能够有效降低出行成本.模型对等待成本有着“补短板”效果，对乘车成本有着“削峰”效果，即通过增加乘客到站量小站点的等待成本，降低乘客到站量大站点的等待成本，削弱乘车成本峰值的手段，达到总成本最低的效果.     

考虑乘客需求的公交发车时间表研究

以公交线路站点客流量为依据,所有乘客等车时间延误最小及车厢内满载率较均匀为目标,建立了公交车发车时间表模型。模型求解时,以车厢满载率为控制参数,得到高峰时间优化的发车时刻。     

公交车上车人数状况及其收入分析的一个数学模型

提出了一个反映城市公交车在运行过程中上车人数的基本状况及其收入情况的数学模型。首先，以昆明市运行状况较好的某条公交车线路作为对象，在抽样调查上车人数的基础上，我们将一天的运行时间划分为四段，每个时间段内的上车人数近似于服从正态分布。其次，通过对数据进行统计分析，给出了每个时间段内的上车人数分布的密度函数。最后，得到了该公交线路在每个时间段内的平均收入，一天的和一个月的总平均收入，结果与公交车公司的实际收入比较是相符合的。     

基于人群分类的城市公交走廊客流分配模型

在随机用户均衡理论基础上,在静态均衡模型中引入时间变量及人群属性分类,建立基于人群分类的城市公交走廊动态客流分析模型,描述了走廊内出行者对于出发时刻和路径的选择问题,并分析不同人群的行为差异.给出了模型的基本假设及求解算法.研究结果表明,模型的动态化及人群分类特征,不仅能够真实反映走廊内不同属性客流的时空分布情况,还能够仿真不同交通措施的作用及效果.算例通过采取错峰上班及调整票价,使高峰时刻走廊断面客流下降24%;选择轨道交通的客流由82%下降71%,选择巴士交通的客流由11%提升至20%,有效降低了公交走廊的交通负荷,并使各方式分担率更加均匀.此动态客流分析模型为城市公交走廊的功能优化提供了有力工具.     

公交调度优化模型及其解法研究

公交调度是公交企业运营的核心内容。提高城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。文章从公交乘客利益和公交企业利益角度出发,建立了以客流需求为基础数据,以乘客候车满意度、车上舒适度和企业满意度为目标的公交调度多目标优化模型,采用幂加权和法将多目标问题转化为单目标问题,并用改进遗传算法对问题进行求解。介绍了模型候车乘客流分布函数、下车概率函数的处理方法和各组成要素的计算方法以及问题的转化和解法的具体步骤,最后结合邯郸市公交实例进行了优化计算。     

基于随机决策的公交车辆滞站策略

公交车辆在线路运行中受到多种随机因素的影响,如道路交通状况、站点乘客上下车等,导致同一线路公交车辆的车头时距产生较大波动,降低公交车辆的运载效率及服务质量。滞站策略能够有效保持公交车辆车头时距的稳定性。鉴于随机因素对公交线路的影响,将公交滞站问题看成多阶段随机决策过程,利用随机决策理论和动态规划的最优化原理,确定出每辆车到达控制点时的最佳滞留时间,使整个线路车头时距波动方差的期望值最小化,进而得到最佳公交车辆滞站决策方案。通过实例分析,随机决策滞站策略,能够显著降低乘客的平均等待时间,提高公交服务质量,且在稳定性及抗干扰性具有明显优势。     

基于遗传算法的多服务模式公交优化设计

基于独立公交走廊需求特征,利用公交客流起点到终点(OD)数据,建立了以发车频率和公交车型为主要输出参数的多服务模式公交优化设计模型.针对模型求解的复杂性,应用遗传算法进行求解.最后,结合上海公交737路公交客流走廊数据给出了优化算例.结果表明,模型具有较强的实用性,能快速有效地求解出多服务模式的公交优化组合.