公交实体的详细表达及其在出行系统中的应用

提出公共交通线路及站点在GIS中的详细数据表达问题 ,并探讨该数据模型在公交换乘中的应用 .通过分析大城市公共交通线路及站点的实际状况论证了详细的公交实体表达的必要性 .基于实体模型分析及动态分段技术 ,现有普通的公交线路及站点模型得到延伸 .这种更详细的模型体现在线路的分方向表达和站点的精确位置描述 .公交实体可通过独立或非独立方式实现与基础路网的关联 ,这些关联均可实现最优公交线路的搜索 .在实际应用中 ,出行者关心的是如何最佳地完成其旅行 ,即需要详细的出行指导 .公交换乘是公交出行指导的重要组成部分 ,探讨了利用详细的公交实体模型生成公交换乘方案的方法及相关问题     

考虑燃油经济性的出行者路径选择模型

为研究燃油经济性对出行者路径选择的影响,将燃油消耗、行程时间及其可靠性的线性加权和定义为广义出行费用,以饱和度为参数建立了路网单元燃油消耗模型并量化燃油消耗出行费用.分别以BPR函数及HCM2000延误公式量化路段行程时间及交叉口延误,以二者可靠性量化行程时间及延误波动的相应费用建立了基于广义出行费用的随机用户平衡分配模型.通过在小型测试路网上进行计算分析表明:基于广义出行费用的交通分配模型能够较好地反映考虑燃油经济性的出行者路径选择行为;出行费用权系数对出行者路径选择行为影响显著,考虑燃油经济性的路径选择行为可有效减少路网燃油消耗,可达9%左右.     

广义出行费用下的冰雪条件路网容量可靠性

为体现冰雪条件下出行者路径选择行为,准确评价路网容量可靠性,采用行程时间、行程时间可靠性及安全性的加权和定义广义出行费用,引入坡道行驶安全系数量化安全性出行费用,建立基于广义出行费用的随机用户平衡分配模型.从路段角度定义容量可靠性的概念,建立基于广义出行费用的路网容量可靠性模型,给出Monte Carlo仿真和交通规划...     

基于态度的公交出行信息使用市场细分

为识别不同出行者对公交出行信息使用选择偏好的差异,对基于态度的公交出行信息使用市场进行了细分。根据在南京市调查的数据,利用因子分析确定态度潜变量,采用结构方程模型分析了态度变量间的相关性,使用K-means聚类方法对公交出行信息使用的市场进行细分。以出行意愿、可靠性、方便性和主观感知等4个变量作为聚类变量,将公交出行信息使用市场细分为5个子市场,同一子市场内出行者公交出行意愿选择近似,不同子市场间出行者选择意愿明显不同。分析了每个子市场态度的差异和公交出行方式选择特征,针对不同子市场的出行者提出了相应的公交出行信息改善策略。     

动态广义出行费用随机用户平衡Symbol`@@

为描述弹性需求下降级路网中出行者路径选择行为,为出行者和管理者提供决策参考,采用行程时间、行程时间可靠性及货币费用的加权和定义动态广义出行费用. 假定在路网随机变化的情况下,出行者以估计广义出行费用最小为路径选择标准,建立基于动态广义出行费用的随机用户平衡模型,并给出求解模型的MSA算法. 通过在一个算例路网上测试,结果表明：出行者对待风险的不同态度、降级系数和货币费用均对道路流量分配影响显著,并与经验相吻合,说明所提出的基于动态广义出行费用的随机用户平衡模型能够真实反映出行者在随机路网中的路径选择行为.     

动态广义出行费用随机用户平衡

为描述弹性需求下降级路网中出行者路径选择行为,为出行者和管理者提供决策参考,采用行程时间、行程时间可靠性及货币费用的加权和定义动态广义出行费用.假定在路网随机变化的情况下,出行者以估计广义出行费用最小为路径选择标准,建立基于动态广义出行费用的随机用户平衡模型,并给出求解模型的MSA算法.通过在一个算例路网上测试,结果表明:出行者对待风险的不同态度、降级系数和货币费用均对道路流量分配影响显著,并与经验相吻合,说明所提出的基于动态广义出行费用的随机用户平衡模型能够真实反映出行者在随机路网中的路径选择行为.     

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.     

局部“一路一线”直行式与传统式常规公交系统一体化协调研究

为了缓解城市核心区交通拥堵状况,提高居民出行效率,并确保出行安全,利用"一路一线"直行式公交体系的局部线路优化方法,分别从局部线路、站点布局、交叉口控制、公交调度和公交票价等方面提出优化方法,建立了局部"一路一线"直行式与传统式常规公交系统一体化优化模型,将"一路一线"直行式公交体系融入到传统式常规公交体系中,经比较得到在城市交通走廊中该方法优于目前的常规运营公交体系的结论,在重复系数、平均换乘系数、平均候车时间等主要指标方面效果显著.结果表明该方法对公交体系优化具有一定的指导意义和实用价值.     

公共交通方式转移价格的排序选择模型

通过意愿调查法对公共交通出行者的出行意向进行调查,研究了不同出行时间比下常规公共交通出行者转向轨道交通的意愿价格阈值影响因素及规律.基于排序选择模型,分别建立了基于排序Probit和排序Logit的公共交通内部方式转移价格阈值模型,并对模型进行局部效应分析.结果表明:性别、职业、收入、公交出行时间、公交出行费用及地铁与公交出行时间比对公共交通内部方式转移意愿价格阈值具有显著影响;常规公交费用支出每增加1元,其向轨道交通转移时的票价阈值为3、4、5、6元的概率分别改变-5.03%、1.07%、2.32%、1.00%.     

合肥市建成区医疗服务设施空间可达性研究

基于空间化的人口格网数据及网络地图路径规划API获取的不同交通模式出行成本数据,运用累积机会法和高斯两步移动搜索法分析合肥市建成区医疗可达性和空间分布格局。研究结果表明：1）合肥市医疗可达性以老城区为中心向外围圈层式衰减;2）驾车至最近医院的出行时间最短且稳定性较强,中长距离出行时,公交相对骑行和步行有较大优势,短距离出行时,优势微弱;3）不同交通模式下的等时区分异明显,空间覆盖率和人口覆盖率均达到90%以上时驾车、公交和骑行所需的时间分别为20 min、60 min和40 min;4）驾车模式下,合肥市老城区在不同时间阈值都具有较高的医疗可达性,新城区不同时间阈值的医疗可达性结果不同。     

Utility and Weight of Factors of Bus Transit’s Service Quality Analysis in Nanjing

Service quality is a major factor that affects how public transport users evaluate bus service. In order to evaluate how bus users make trade?offs across travel cost, time, reliability, etc., and to in...     

城市公交智能查询系统的设计

根据我国城市公交的现状、特点以及人们的出行规律,以起点站到达终点站的换乘次数和站数最少为目标,设计了城市公交智能查询系统,系统采用ASP.NET技术实现,可以为人们提供总乘车站数最少的推荐线路,使人们足不出户就可以查询公交信息,为人们的出行提供参考.     

Route Temporal-Spatial Information Based Residual Neural Networks for Bus Arrival Time Prediction

基于线路时空信息的残差神经网络预测公交到达时间

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杨超，茹小磊，胡斌*

（同济大学 交通工程学院 道路与交通工程教育部重点实验室，上海201804）

中文说明：

公交到站时间预测有助于提高公共交通的服务质量。如果能提前知道准确的公交到达时间，乘客就可以有效地安排出发时间。本文提出一种机器学习方法，RTSI-ResNet模型，来预测公交到达目标车站的时间。利用残差神经网络框架对公交线路时空信息进行建模。研究发现，两站点之间路段的公交行程时间不仅与同路段前一班次公交行程时间存在相关性，而且与临近的上下游路段的公交出行时间也存在共同的变化趋势。从包含目标路段的正反方向公交路线中提取公交出行时间和车头时距两个特征，构成公交路线时空信息，综合反映道路交通状况。对深圳公共交通系统10号公交线路的轨迹数据进行实验，结果表明本文提出的RTSI-ResNet模型优于其他著名的方法(如RNN/LSTM、SVM等)。特别地，当公交车与目标车站的距离越远时，预测精度的优势越明显。

关键词：公交到达时间预测; 线路时空信息; 残差神经网络; 递归神经网络; 公交轨迹数据

     

西安公交站点网络的实证研究

城市公交线路结构是影响公交系统客流运输效率的重要因素,文章以复杂网络为视角,针对西安公交系统建立了公交站点网络.经过统计分析其度分布、平均最短路径等拓扑量,对西安公交线路结构现状做出评价,结果表明西安公交站点网络具有无标度网络特性和明显的聚类效应,节点间平均路径服从Weibull分布.     

基于最短时间的公交乘车路径查询模型

很多经典的公交路径查询算法都把焦点放在行驶路径最短搜索上,而忽略了越来越影响人们出行时间花费的等车和换车上.本文利用有向带权图建立了一种综合考虑等车、换乘和运行时间的最短时间公交出行路径查询模型,通过灵活的权值设定策略优化查询目标.实验表明,提出的模型有效、实用,具有很好的灵活性.     

基于一卡通数据的公交站点识别方法分析与研究

针对大众公共交通高峰期部分站点上车难等问题,通过分析一卡通大数据来推断上车站点客流,提前预知客流分布状况,以缓解城市公共交通出行压力.本文采取了一种基于IC卡数据的聚类分析方法,建立了数据模型来推算上下班高峰期公交线路站点的客流,并对测算结果进行对比分析.最后提出包括开行区间车、大站快车等改善交通运营的相关措施,为城市交通部门的公交线路设计和综合交通规划提供一定的指引,确保城市居民日常乘车的便捷性和舒适性.     

基于联合分析的校区常规公共交通服务质量分析

公共交通服务质量是影响公交出行分担率的重要因素.为确定大学生对校区常规公共交通的服务评价以及对常规公共交通各影响因子的偏好程度,本文利用联合分析模型,对校区间的常规公共交通服务质量进行了研究.通过实测数据分析,得出了高消费群体及低消费群体对于可靠性、车内环境、车辆行驶时间、价格、等车时间等方面属性水平的效用值,给出了公交系统的效用函数,并由此确定了各属性的权重.研究结果表明,大学生的消费水平对大学生的常规公交服务质量评价的影响几乎可以忽略不计;此外,大学生在出行中最为看重车辆内环境,其次才是时间性因素,如可靠性、车辆行驶时间、等车时间等,而对于价格不敏感.     

综合交通枢纽中半封闭公交换乘站的空气质量

为了提高城市交通系统内部环境空气质量,以北京某综合交通枢纽的半封闭公交换乘站为研究对象,选取CO为主要污染物,通过对枢纽内不同时期的通风系统、车流、人流量及空气质量进行现场调研,以实测数据为边界条件,运用大涡模拟技术对不用通风运行模式下交通客流高峰期和低谷期枢纽内0.8 m和1.6 m高度处的空气质量进行分析.研究结果表明:除了车辆尾部区域相同位置在上班高峰时期的ρ(CO)是低谷期的2倍;在通风系统不运行情况下,枢纽内空气质量在5~10 min会达到对人体有害的程度.为达到室内空气质量相关标准要求,枢纽内通风系统必须在高峰期连续运行而低谷期可以采取间歇运行的方式.     

城市主干道公交专用道设置交通条件研究

论文就城市主干道公交专用道设置中公交流量条件进行较为系统的研究,提出设置公交专用道的公交流量判断标准.论文将城市主干道路段分为纯路段、公交站点影响路段和交叉口影响路段.对于纯路段设置专用道的公交流量比例,论文结合路阻函数模型以路段人均出行时耗最小为目标建立模型求解设置专用道的最佳公交流量比例,并给出了不同车道数和交通量条件下的最佳流量比例值;对于交叉口设置专用道的公交流量比例,论文结合交叉口停车延误公式以人均延误最小为目标建立模型求解设置专用道的最佳公交流量比例,并给出了不同进口道数量、交通量条件和典型信号配时条件下设置专用道的最佳公交流量比例.