基于AHP-SCE的城市公交线网综合评价

评价城市公交线网受多方面因素的影响,在考虑影响公交线网评价多种因素的基础上,建立AHP-SCE模型进行定量与定性分析结合的评价,使评价结果更加科学,该评价结果可以为改善公交线网提供重要的依据。本文以南昌市公交线网为例,对南昌市公交线网进行了综合评价,分析中发现南昌市公交线网主要存在线网密度低、平均站距大、线路分布不均衡等问题,为南昌市公交线网改进提供参考。     

基于LSSVM和马尔科夫链模型的公路客运量预测

通过分析常用的客运量预测方法,提出了基于LSSVM和马尔科夫模型的组合预测模型。以2004年~2013年兰州市公路客运量的实际值为基础,通过LSSVM对客运量的预测,得到了2014和2015年的公路客运量的预测值,结合实际客运量计算出其预测结果的相对误差。对相对误差进行划分状态区间,运用马尔科夫模型对预测结果进行修正,进而得到高精度的客运量预测值。最后将所得结果与应用单一的LSSVM预测方法及时间序列方法预测所得结果进行对比。分析结果表明,基于LSSVM和马尔科夫链模型的组合预测模型预测精度较高,满足实际需求。     

混沌局域法与神经网络组合供水量预测

城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7 a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。     

公共交通线网优化研究

从节点、线路和线网三方面对公交线网优化约束条件和目标函数进行研究,以居民乘车出行时间最短和公交运营投入最少为目标建立公交线网优化模型.对公交网络组成、公交运营特点进行分析,将遗传算法应用于常规公交线网的全网优化过程,通过温州滨海新区的规划实例研究验证方法的实用性.     

面向城市布局形态的公交线网设计及其发展

为拓展公交线网设计领域的研究思路与方法,对面向城市布局形态的公交线网设计理论体系进行综述.该理论体系将城市的布局形态作为公交线网设计过程中最关键的影响因素,并设计符合其形态特征的公交线网方案,是目前公交线网设计研究重要的发展方向之一.首先,回顾了近50年来经典公交线网设计研究的基本理论,然后重点对面向城市布局形态的线网设计理论体系进行分析,包括对其核心内容与发展历程的概述,以及对理论体系中线网结构、出行需求和灵活布线等三方面的研究发展进行总结归纳,最后对该理论体系的未来发展进行展望.研究表明:该理论体系中设计方案依托于城市布局形态,并将公交出行需求处理为近似的连续分布,模型的决策变量较为简化,因此最优化结果通常可通过解析式算法获得.通过实际的案例分析,该理论体系对高性能的公交网络设计,例如BRT系统以及公交快线网有着较好的适用性,并能够有效地指导大范围内的战略性公交线网设计.最后指出,该理论体系的研究与很多大城市布局形态的调整相契合,未来的研究方向也应是针对更多的城市布局形态、线网结构以及公交出行需求等,提出更科学的设计方法并进行更广泛的实例运用.     

基于城市轨道交通的常规公交线网优化调整

为推动公交优先发展战略全面实施,充分发挥大运量城市轨道交通在公共交通系统中的骨干作用和常规公交的辅助协调作用,需要围绕城市轨道交通对常规公交做出优化调整.该文从城市轨道交通影响范围内的常规公交客流的变化情况入手,对常规公交线网优化调整问题进行描述,建立以直达能力最大为目标函数,以线路长度、非直线系数、公交线网密度等为约束条件的常规公交线网优化模型;构造算例,应用遗传算法进行优化模型求解分析,其结果表明对常规公交线网优化的效果明显.     

基于量子神经网络的公交客运量预测

为了对公交线路客运量进行有效预测,以便制定线路运营计划、合理规划运营线路和优化公交运营调度,通过分析公交客运量数据特性,提出一种基于量子神经网络的公交客运量预测模型,并在训练过程中动态调整量子间隔,以响应公交客流数据的强随机性。实验结果表明,该预测模型能够较好地适应公交客运数据的特性,相对误差低于10%,且预测精度较BP神经网络有显著提高。     

多层次公交线网规划实用方法

为满足我国大城市居民公交出行需求的多样性,解决公交系统服务水平低下、公交线网结构不合理等问题,提出“分区服务、逐层展开、整体优化”的规划思想,建立多层次公交线网规划的实用方法.该方法假设轨道线网确定,进行各级公交枢纽布局优化,快线以路线效率最大为目标,普线以直达客流密度最大为目标,支线以线网覆盖率最大为目标,各层次公交线网约束条件取值不同,布局优化方法不同,并列出了详细布设流程.     

基于组合模型的沥青路面车辙预测

为了对沥青路面车辙进行预测研究,结合陕西某高速公路沥青路面的车辙病害现状,以美国AASHTO新力学经验法中的Pavement-ME预测模型( PME模型)和灰色预测理论为基础,对PME预测模型的参数进行了本地化处理,提出了考虑数据时效的动态灰色预测模型DGM (1,1),并采用数理统计方法对车辙的发育趋势进行基于组合模型的预测研究.研究结果表明：PME模型和DGM灰色模型的拟合精度分别为0.963和0.941,可以作为组合模型的子模型;DGM-PME组合模型的预测精度要高于单一子模型的预测精度,其中采用误差平方和倒数法定权得到的组合模型的预测精度相对最高,其子模型权重分配为L12=0.601和L22=0.399,预测精度最高为0.0045;DGM-PME组合模型在个别时期的预测效果不如单一子模型,属于正常的误差现象;用DGM-PME组合模型来替代单一子模型进行沥青路面车辙的预测研究是可行的,本文所建立的组合模型适用于项目级沥青路面的车辙发育趋势预测.     

基于便捷性和效益最大化的快速公交线网规划研究

为设计快速公交线网,结合杭州、常德、常州等市快速公交项目经验,提出快速公交线网规划的选线原则;选取线网便捷性作为最大约束条件,以柳州快速公交一号线线网规划为例进行分析,得出8条快速公交线路可以达到48条常规公交线路的运营效果,并采用时间相对效益值来衡量是否实施快速公交专用通道,目的是使快速公交效益最大化。     

基于运营组织的城市群轨道客流预测法

为了提高城市群轨道交通客流预测“四阶段法”的精度,在分析城市群轨道交通客流特点的基础上,将轨道交通客流预测方法分为独立线网分配预测法和综合线网分配预测法,分析了两种预测方法的预测模式及优缺点,对基于方式划分-交通分配的联合分配的综合线网分配预测法进行改进研究,提出了基于运营组织的城市群轨道客流预测方法,阐述了预测过程及其在TransCAD软件中的具体实现方法。改进方法以城市和城际公共交通网络组成交通分配的综合基础网络,从运营组织层面考虑公共交通方式之间的合作与竞争,得到竞争后稳态的轨道交通客流,预测结果更加合理,最适合城市群的轨道交通和快速公交系统(BRT)的客流预测。     

基于哈尔滨地铁一号线的常规公交线路调整

为了更好地发挥常规公交的优势,切实提高哈尔滨公共交通运输效率,基于哈尔滨市目前正在建设的地铁1号线（哈尔滨南站─哈尔滨东站）,分析哈尔滨市地铁1号线直接影响的常规公交线路的客流量分布、线路重复情况等现状,并采用四阶段法对地铁1号线的客流量进行预测分析。在此基础上,结合哈尔滨的实际交通状况,提出地铁1号线直接影响的常规公交线路的调整原则和调整方案建议,并进行评价。评价结果表明：线路调整后平均换乘时间、乘客换乘系数、营运协调程度、运能匹配程度、线路重复系数等指标均能达到标准参考值,其中平均换乘时间要大大高于参考值。     

“双碳”视角下的上海市轨道交通客 流时空格局及特征

在快速城市化与“双碳”背景下,城市通勤引发的交通及能源问题成为制约城市可持续发展的重要因素。故利用467万条智能交通卡数据分析上海市轨道交通客流的总体特征及空间分布特征。结果表明：从时间尺度上分析,早高峰、晚高峰时段内乘客的平均出行时间要稍低于全样本时段内乘客的平均出行时间;轨道交通进站客流早高峰会早于出站客流早高峰出现;从市辖区尺度分析,人口数量与各市辖区的轨道交通客流量呈现出一定的正相关性;从街道尺度来看,城市中不同街道的居民对于轨道交通的依赖程度存在较大差异,空间差异性较强。因此,建议发展以步行和自行车为主的低速交通网络,建立公交与步行城市交通并重的绿色出行发展模式,并不断完善交通需求管理方式,以减少城市道路的碳排放量,进一步提高城市绿色交通运行效率,推动城市低碳经济的快速发展。     

大型活动公交客流分配方法

根据大型活动客流特点,结合城市规模确定线路研究范围;在确定不同站点服务半径的基础上,采用几何划分的方法,确定了站点服务区域;根据站点客流与其服务面积相关的原则,建立了交通小区公交客流分配模型;依据站点与线路的关联属性,考虑换乘与背景客流量,建立了线路客流预测模型;最后,以北京奥运篮球馆晚间散场公交客流分配为例,对线路客流进行了分配,与实际客流进行了对比,最小误差达到3%,基本可以满足公交调度与运营要求.     

Prediction of elevator traffic flow based on SVM and phase space reconstruction

To make elevator group control system better follow the change of elevator traffic flow (ETF) in order to adjust the control strategy,the prediction method of support vector machine (SVM) in combination with phase space reconstruction has been proposed for ETF.Firstly,the phase space reconstruction for elevator traffic flow time series (ETFTS) is processed.Secondly,the small data set method is applied to calculate the largest Lyapunov exponent to judge the chaotic property of ETF.Then prediction model of ETFTS based on SVM is founded.Finally,the method is applied to predict the time series for the incoming and outgoing passenger flow respectively using ETF data collected in some building.Meanwhile,it is compared with RBF neural network model.Simulation results show that the trend of factual traffic flow is better followed by predictive traffic flow.SVM algorithm has much better prediction performance.The fitting and prediction of ETF with better effect are realized.     

基于历史数据和时间系数的城市轨道站点客流预测

在对城市轨道交通站点客流规律、特点进行分析的基础上,通过对上海市轨道交通系统客流历史数据的深入分析,在引入平假日系数的同时,提出了小时系数的概念,并建立了基于平假日系数和高峰小时系数的城市轨道交通站点客流神经网络预测模型,提高了站点进站客流预测的精度,为城市轨道交通系统客流管理提供了理论基础.     

城市公共交通系统发展策略的系统动力学建模与仿真

城市公交系统是由公交出行者、公交运营系统和公交管理者3个主体构成的多变量、非线性的复杂巨系统,不同发展策略对各主体的影响不同.根据城市公交系统在系统中的作用将公交系统划分为公交需求子系统、公交供给子系统和公交吸引能力子系统.采用系统动力学方法,建立城市公共交通系统变量间的因果关系图和流图,分析并确定城市公交系统常用的3种发展策略方案,以哈尔滨市公共交通系统的统计数据为基础,对不同发展策略下的城市公交系统发展情况进行仿真,得出客运量、拥挤程度和分担率的变化趋势,评价不同发展策略的实施效果.     

雨雪天气下轨道交通客流预测模型

为了完善雨雪天气下轨道交通客流预测模型,对哈尔滨市地铁1号线2017年12月份至2019年1月份的全线客流数据进行研究,引入客流基准值和客流偏差率的指标来量化轨道交通客流波动情况,研究雨雪天气下轨道交通客流波动规律,提出一种基于雨雪天气下轨道交通客流时空波动规律的短时客流预测模型WI-LSTM,以平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及平均相对误差(MRE)作为预测模型的评价指标,与经典的SARIMA预测模型、支持向量回归(SVR)预测模型和未考虑雨雪天气的LSTM预测模型进行了对比。结果表明：考虑雨雪天气的WI-LSTM预测模型可以充分利用雨雪天气轨道交通客流波动规律,相比其他3种预测模型具有更高的准确性和可靠性。WI-LSTM预测模型进一步提升了雨雪天气下轨道交通客流预测精度,可为轨道交通企业运营管理提供数据支撑。     

轨道交通接运公交发车间隔及票价优化模型

考虑轨道交通接运公交发车间隔及票价的乘客需求弹性,对接运公交系统的成本及收入进行分析,建立了以最大系统总收益值为目标函数、轨道客运量份额为主要约束条件的非线性规划模型,并探讨了它的求解方法。算例结果和参数灵敏度分析表明,优化模型在约束条件内存在局部最优解,系统总收益值随着平均单个乘客等待时间和票价的增加以不同的速度减少,乘客对票价增减的敏感性比对发车间隔增减的敏感性强。     

基于动态博弈模型的城市轨道交通定价方法

城市轨道交通的票价是影响居民出行选择的重要因素,合理完善的轨道交通票价可以提高居民出行质量、优化客运结构、缓解城市交通压力。文章采用MNL模型描述不同公交方式的分担率,建立各公交方式的收益函数, 引入动态博弈的方法构建轨道交通与常规公交的票价博弈模型,并求出相应的均衡解,最后以广东东莞市轨道交通票价的定价为例验证了模型的有效性。