基于MAC地址扫描的公交客流动态获取方法

为了解决公交客流动态采集困难的问题,提出了一种基于手机MAC地址扫描获取公交客流信息的方法.建立了多源数据融合的公交客流分析模型,即根据采集的GPS数据计算得到公交车的到站时刻和离站时刻,然后基于数据扫描半径,确定各个站点的扫描时段以及站点间的扫描时段,进而获取该站点的公交客流量.最后,选取了杭州公交3号线路作为实验对象,对理论客流分析结果与实际客流进行分析比较,平均精度达到了84.20%.结果表明:该方法能够较有效地采集公交客流信息,为公交运营的排班规划、时刻表制定等提供决策参考.     

需求可拆分下城轨关联的公交接驳线网优化

基于典型的公交接驳线网优化问题,将每一公交站点具有唯一线路服务这一假设扩充到每一个公交站点可由多条公交线路服务,使公交站点与公交接驳线路间具有多对多的关系,即拓展到需求在多条线路间具有可拆分性的情形,形成需求可拆分的公交接驳线网优化问题.依据该情形下的公交接驳线网特性构建约束条件,分析换乘网络上乘客出行费用,并构造客流选择函数,建立需求可拆分条件下的接驳线网优化模型.通过在遗传算法中引入公交重复站点生成和插入策略,求解该模型.算例结果表明,需求可拆分情形下,公交接驳线网优化问题的求解时间显著增长,允许公交线路间具有重复站点可改善公交线网,随着网络客流量的上升,重复站点数量增加并集中于客流较多的站点.     

基于特征站点的公交IC卡数据站点匹配方法研究

设计了一种基于特征站点的公交IC卡数据站点匹配方法,首先利用k-means聚类方法,通过计算交易时间间隔将同一站点产生的交易数据归类,再根据线路站点客流特征和乘客出行的换乘行为寻找线路特征站点(客流峰值站点与换乘站点),站点匹配时优先将特征站点编号与聚类数据进行匹配,从而提高匹配精度.在数据实验中,将该方法与基于站点间运行时间的匹配方法进行了对比,结果显示,基于特征站点的匹配方法平均准确率为85%.     

基于离散分布的公交站距优化模型

在乘客需求沿公交线路离散分布的基础上,建立一种动态公交站距优化模型和计算方法.在公交线路沿线的每个交叉口及路段上的大型客流发生、吸引点处设置备选站点;根据地理信息系统的土地利用、开发强度等空间信息,将现有站点调查的上下乘客需求量或预测的线路OD客流量,分配到公交线路服务区域的各个需求段;以与站距有关的乘客步行到站时间价值、车内乘客运行时间价值和公交车辆运行时间价值之和最小为目标函数,用动态规划方法,在备选站点集中选取子集站点,使其满足目标函数.以苏州市区现有的一条公交线路为例,应用该方法对沿线各站点的间距进行优化,实践证明该方法有效.     

基于站点优化的需求响应公交调度研究

为提高线路可偏移式需求响应公交服务乘客比例,降低运营成本,提出改进的以DBSCAN聚类算法和k-means聚类算法为基础的D-k-means聚类算法,并依据乘客需求确定固定站点和备选站点,设计新型线路可偏移式需求响应公交服务系统,建立公交调度模型,并使用精确算法对模型进行求解;以中国广东省揭西县南部部分地区需求为例进行验证．结果表明,该模型服务乘客比例达95.3%,与区域灵活式公交相比,运营成本和运行时间分别降低了9%和5%,算法求解速度较快且稳定．     

城郊公交线网hub站点和milk?run线路设计

为解决现有的常规公交线网设计方法没有考虑实际城郊客流需求的特殊性,造成乘客出行时间过长的问题.构建基于milk-run和hub-spoke的设计理念,且同时考虑载客能力的城郊公交线网优化模型,并提出相应的遗传算法实现模型的求解.在所提出的方法中,能够得到hub站点的数量及具体位置、milk-run线路的结构、和车辆分配方案.不同于常规公交线路运营方式,所提出的城郊公交线网通过milk-run线路将分散的客流聚集到各线路的hub站点,从而形成大客流的规模效应,到达hub站点的大客流可以通过直达线路从hub站点到达相应的目的地,以此减少乘客总的出行时间.最后,为验证所提出的方法的有效性,将其应用到位于香港天水围的实际城郊公交线网中,并对比了优化后的公交服务和现有的公交服务水平.对比结果表明:在现有的公交车辆配置数量不变的条件下,所提出的方法,可以减少16.26%总的乘客出行时间,说明所提出的方法能够有效提高现有公交服务水平,增加乘客出行满意度,吸引更多乘客采用公交出行,减少交通拥堵.     

站点位置缺失的公交客流OD估计方法及应用

利用公交自动收费(AFC)和自动车辆定位(AVL)系统产生的数据估计公交客流OD,可用于优化公交系统的规划设计和运营管理。针对公交站点位置缺失的情景,提出公交站点识别和上下车站点推断方法。首先通过时间匹配获得刷卡记录的位置信息,进而结合时间聚类方法和空间聚类方法DBSCAN识别公交站点并获得上车站点,接着依次采用个人公交出行链规则、个人公交出行规律性规则和公交线路客流分布规律性规则估计下车站点。应用上述方法估计深圳市公交客流OD,并开发包含线路、站点、客流和可达性4个模块的公交规划支持系统,用以支持公交系统的优化调整。     

站点位置缺失的公交客流OD估计方法及应用预览

利用公交自动收费(AFC)和自动车辆定位(AVL)系统产生的数据估计公交客流OD,可用于优化公交系统的规划设计和运营管理。针对公交站点位置缺失的情景,提出公交站点识别和上下车站点推断方法。首先通过时间匹配获得刷卡记录的位置信息,进而结合时间聚类方法和空间聚类方法DBSCAN识别公交站点并获得上车站点,接着依次采用个人公交出行链规则、个人公交出行规律性规则和公交线路客流分布规律性规则估计下车站点。应用上述方法估计深圳市公交客流OD,并开发包含线路、站点、客流和可达性4个模块的公交规划支持系统,用以支持公交系统的优化调整.     

配合大容量快速运输的实用常规公交线网规划方法

基于轨道交通和快速公交网络确定的前提下,在"逐条布设、优化成网"的规划方法基础上,提出大城市常规公共交通线网的规划方法.引入枢纽点吸引系数概念,用于调整与大容量快速运输线路站点及枢纽相邻区域的公交线路运行时间,按最短路算法确定备选公交线路集,以直达客流密度最大为目标确定公交线路走向,使常规公交线路在布设时优先通过或邻近换乘枢纽点,从而达到提高大容量快速运输系统吸引力、有效驳运轨道交通和快速公交客流,同时兼顾公交运营企业效益的目的.     

公共交通大站快车调度模型

为满足公交企业调度管理需求,建立公交管理中实施快车调度的数学模型,应用公交随车调查数据,进行客运量O-D矩阵反推,筛选出公交客流量O-D矩阵中较大的站点,作为大站快车站点,并将原线路客流量分为快车站点和调度后线路客流O-D矩阵,分别用断面客流量和车厢满载率进行发车时间表设计,最后采用速度、等车延误、行驶延误、停车次数等指标对调度前后模型进行评价.编制的计算机程序,实现对客运量O-D反推、断面流量和公交车时间表程序化计算.结果表明:模型可以减少乘客延误和车辆停车次数,满足了不同乘客乘距的出行需求,提高了车辆旅行速度和服务质量.     

南昌轨道交通线网客流预测及引导作用分析

南昌将在2020年基本建成城市轨道交通线网,用以解决日益加剧的城市交通问题。本文根据2010年南昌居民出行调查报告对2020年南昌轨道交通线网进行客流预测,分析南昌轨道交通各线路的客流量、客流强度以及对周边土地利用的引导作用。     

基于直达客流密度最大的公交线网优化

针对实用有效的公交线网优化模型很少的现状,提出了以直达客流密度最大为目标的公交线网优化模型.该模型以换乘次数最少、单位长度运送的客流量最大为优化目标,有效地避免了传统模型仅局限在最短路径上布设线路以及布设的线路偏长等缺点,提高了公交线网的优化质量,使线路与客流走向更加一致.通过实例证明了理论分析和试验结果的有效性.     

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。     

Equilibrium model and algorithm of urban transit assignment based on augmented network

The passenger flow assignment problem for the urban transit network is relatively complicated due to the complexity of the network structure and many factors influencing the passengers’ route and line choices. In the past three decades, many models have been proposed to solve the passenger flow assignment problem. However, the common-line problem remains challenging in transit flow assignment. In this paper, the characteristics of the urban transit network is analysed and a new technique of augmented network is proposed to represent the urban transit system. The purpose is to eliminate the complex common-line problem when modeling transit passenger flow assignment. Through this augmentation technique, the urban transit system can be represented by an augmented network-it then behaves like a simple network and can be used as a generalized network for traffic assignment or network analysis. This paper presents a user equilibrium model for the urban transit assignment problem based on such a technique. A numerical example is also provided to illustrate the approach.     

“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。     

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。     

模糊聚类分析在地铁站点标定和分级中的应用

城市快速轨道交通成为解决严重的城市交通问题的理想方式,本文就路网规划中的换乘站点选取这个问题提出了一种探索性的方法--模糊聚类分析方法,用实例证明了这种科学的决策方法应用于交通规划上也是可行的.     

乘客出行距离分布对轨道线网内公交竞争力的影响

从城市建设用地不断扩张的角度出发,研究城市居民出行距离分布变化对高密度轨道线网影响下的长距离穿越式公交线路竞争力的影响. 分析城市居民出行距离的变化趋势,提出公交站点选择概率的计算方法,建立基于Logit-SUE的公共交通网络客流分配模型,研究区域内居民平均出行距离和居住分散性系数对长距离穿越式公交线路竞争力及各站点选择概率的影响. 结果表明：在城市扩张趋势下,居民平均出行距离存在逐渐增大的趋势,轨道交通方式的优势逐渐突显,长距离穿越式公交线路竞争力逐渐减弱;公交线路各站点选择概率逐渐减小,且线路中心区站点对平均出行距离的灵敏性相对线路边缘区站点较低. 随着城市的不断扩张,居住分散性系数存在逐渐减小的趋势,分散性系数越小,居民居住地分布越集中,长距离穿越式公交线路的选择概率越小,竞争力越弱. 随着乘客居住地分布由“小而分散”向“大而集中”转变,长距离穿越式公交线路各站点选择概率存在逐渐减小的趋势.