城市公交车发车频率优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心部分.提高我国城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、增强城市公交吸引力的重要途径.本文从乘客候车满意度的角度分析了公交车调度问题,建立了以客流需求为基础数据,以尽可能满足乘客候车满意度为目标的公交线路发车频率优化模型.文章介绍了模型的构建过程、目标函数与约束条件中各组成要素的计算方法以及模型的解法,并用实例证明该模型是可行的.     

考虑公交发车频率的信号优先控制方法

首先建立了发车频率、信号周期与不同落点数目的关系模型，并分析了不同落点数目对信号优先控制效果的影响．研究发现当落点数目为1或2即发车频率与信号周期或1／2信号周期成整数倍关系时，信号优先较易实现，且优先策略对社会车辆的影响较小．针对落点为1的情形，以公交车均延误最小为目标研究了落点最优位置模型和多申请下的优先控制模型．对落点为2的情形，提出了调整绿信比和设置重复绿灯相位的控制方法．应用Vissim进行的仿真分析表明，所提出的控制方法在降低公交车均延误和车头时距波动性方面具有显著效果，并能够较好地处理多申请下的信号优先．     

基于感知的公交调度发车频率和车型优化模型

基于乘客感知的公交客流需求特征,研究了公交发车频率和公交车型的调度决策问题.针对单线独立运营模式的特征分别建立了基于最大感知和平均感知的公交调度优化模型,并设计算法.最后结合2014年江苏省江阴市K1路公交客流给出了优化算例.案例结果表明,模型具有较强的实用性,能有效地降低公交运营总成本并提高公交运营效率.     

浅谈地面气象测报业务中正点地面观测数据维护

本文主要介绍了2012年全国各气象观测台站在地面气象观测业务调整后,地面测报业务软件OSSMO2004中关于正点地面观测数据维护操作界面中数据的读取流程、各功能的使用和常见异常数据处理方法。以供台站值班人员在日常工作中借鉴参考。     

北京西站客运综合信息系统(含综合信息网列车到发通告、旅客引导系统、综合显示系统)

该项目是特大型铁路客运站自动化计算机管理信息系统(包括综合信息网、列车到发通告系统、旅客引导系统、自动广播系统、电视问询系统等)公司主要承担总体和接口部分。系统采用计算机技术、网络技术、数据库管理技术、多媒体技术、综合布线等最新成果，实现资源共享，完全满足用户需求。自投入使用三年来，系统运行正常，     

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.     

城市公交线路发车间隔优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心,优化公交线路的发车频率,提高我国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。本文分别从公交乘客利益和公交企业利益角度分析了公交线路调度问题,建立了以企业满意率最高、乘客满意率最高为目标的公交车辆发车间隔优化模型,兼顾了乘客和企业的双方利益。     

接运公交车辆配置和发车频率的优化模型

为满足绿色公交节能减排的需求,在分析乘客出行行为、整合企业运营成本和量化污染气体排放量的基础上,构建了多车型接运公交车辆配置和发车频率的优化模型.采用确定式算法和计算机多重迭代模拟相结合的方法,求解非线性整数规划模型.计算结果表明：优化后的混合多车型方案,乘客出行成本、企业运营成本和CO₂当量排放量较单一的柴油车方案分别减少4.1%,1.1%和21.5%,证明了模型和算法的合理性和有效性.     

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.