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.     

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.     

非公交专用道的主干道上公交设施对交通的影响研究——以上海市四平路为例

随着我国城市机动化进程的不断加快,许多城市面临的交通压力越来越大。小汽车交通的盛行带来了一系列的问题:交通拥堵、空气污染、能源消耗、交通事故以及社会的不公平性等,优先发展公共交通被认为是缓解众多交通问题、节约社会资源和能源、促进交通和城市可持续发展的最主要和最有效的途径之一,如何实现社会车辆和私人交通的共同发展则是一个重要的挑战。以四平路的交通数据为背景,采用了数据比较、理想模型、现场实证、类比推衍等方法,从下沉式通道、潮汐车道、道路渠化这三种交通设施的设置和应用对未满足设置公交专用道条件的主干道的影响加以分析,并针对该路段的一些问题提出了针对性的意见以实现公交优先和私人交通的进一步双赢。     

新沂市镇村公交规划研究

该文以新沂市镇村公交规划为例,对新沂市镇村公交线网布局进行研究,提出构建功能明确、级配合理的三级公交网络解决方案,具有较强的实用性,为其他中小城市的镇村公交发展规划提供可资借鉴参考的思路。     

城市公交专用道系统的交通设计

公交专用道系统包括公交专用道的路段、停靠站、交叉口交通渠化与信号控制、交通管理设施、线网布局、公交车的设计、智能管理控制系统以及公交专用道的交通管理等。对城市公交专用道系统的交通设计应当以系统工程方法论为指导,研究公交专用道的设置条件,再根据交通需求和设置条件选择合适的路段进行具体设计,从而形成网络化、系统化、规模化的公交专用道系统。     

基于层次分析法-熵权法的常规公交系统可持续发展评价

为了正确评价城市常规公交系统的可持续发展水平,及时发现现有公交系统的不足之处,应建立合理的公交系统的可持续发展评价模型。基于可持续发展理念,综合考虑社会经济、资源环境、交通功能、交通管理等影响因素,建立了常规公交的可持续发展评价体系;并采用层次分析法(AHP)-熵权法对建立的各项指标进行了量化研究,构建了AHP-熵权法的常规公交系统可持续发展评价评价模型;以昆明市为例,依据昆明市常规公交的发展现状,应用建立的评价模型对昆明市常规公交可持续发展程度的进行了综合评价,评价值为73. 97,属于一般可持续发展水平,并针对昆明市常规公交系统的不足之处给出了针对性建议。     

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。     

基于结构方程模型的公交驾驶员负性情绪驾驶下工作状态的影响因素分析

为减少公交驾驶员负性情绪下消极驾驶造成的交通事故,基于结构方程理论,选取了工作环境、个人属性、心理特性、综合压力以及感知水平5个指标,构建了影响公交驾驶员负性情绪驾驶下工作状态的结构方程模型,并定量分析了各影响因素之间的关系以及对驾驶员工作状态的作用大小.结果表明:工作环境、个人属性、心理特性以及感知水平对驾驶员负性情绪驾驶下的工作状态具有正向影响,综合压力具有反向影响,其中工作环境的总影响效应最大(0.97).     

联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为建模

针对旅客联程运输中旅客中转换乘行为,构建了多项Logit(Multinomial Logit,MNL)模型进行刻画分析.首先,设计了陈述偏好(Stated Preference,SP)调查问卷进行数据采集;其次,基于MNL模型对联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为进行建模,并利用Biogeme软件对模型参数进行标定;最后,计算出各方式的分担率并与实际调查结果进行对比分析.结果表明:与出行目的、行李大小等因素相比,联程旅客个人特征(年龄、职业、收入等)的影响最为显著,考虑了旅客个人差异的MNL模型拟合误差在1.5％以内;此外,旅客对交通工具拥挤度、舒适度、班次数量以及准时性的关注程度也影响了其选择行为;联运旅客对时间效率尤为关注,超过50％的联运旅客选择地铁,当公交出行时间下调0％～20％时,可以一定程度上将换乘地铁的联运客流转移至公交上.研究结果对于枢纽间换乘需求预测、多方式协同调度以及提供旅客个性化出行服务具有一定的参考作用.     

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。