混行条件下直线式公交站点停靠车辆数优化

针对公交站点排队溢出导致的路段运行效率下降问题,通过分析混行交通条件下公交跳站运行对路段通行能力及乘客出行时间的影响,分别建立了小汽车和公交乘客的出行时间计算模型,并在此基础上建立了以乘客总出行时间最小为目标的公交站点停靠车辆数优化模型;以杭州市天目山路为例,使用上述方法对其站点停靠车辆数进行了优化,结果显示,优化后的停靠方案能够使小汽车运行速度提高9.32%,公交乘客的出行时间缩短3.98%,所有出行者的总出行时间减少4.75%;本文提出方法的优化结果能够为混行交通条件下公交跳站运行方案的设计提供基础。     

考虑客流分配的大站快车改进模型

以大站快车为研究对象,通过分析大站快车开通前后不同站点乘客的乘车时间和候车时间的变化,明确从大站快车中获得收益和损失的人群。以大站快车和全程车在发车班次和乘车时间方面的差异为因素,利用BL模型进行客流分配,基于乘客分配,在公交资源不变的前提下综合考虑乘客的跳站收益和跳站损失,建立以总收益最大为目标的改进大站快车设置模型,针对模型特点依据遗传算法设计求解流程。以实际公交线路为例,调查详细的公交出行和车辆运行数据,利用模型设计线路的大站快车运行方案,结果显示开通大站快车能够使研究时段内所有乘客的候乘总时间降低12.7%。     

可变线路式公交运行服务能力优化策略

为了提高乘客出行需求不确定条件下可变线路式公交的运行服务能力,提出了动态离站时间窗策略以及待选站点策略两种运行优化策略。首先对策略应用背景下可变线路式公交运行方式进行了详述,并将其划分为两阶段的优化问题。然后采用混合整数规划模型对该问题进行建模,第1阶段的优化目标为最大化被服务的乘客数量,第2阶段的优化目标是最小化被接受乘客的总出行时间。针对所构建的模型,提出了一种改进的文化基因算法,对该模型进行求解。基于实际案例的仿真结果表明:两种策略从时间以及空间的维度打破了原有运行方式的固定站点离站时间约束以及乘客上下车点的空间约束,从而提高了可变线路式公交路径规划的灵活性,可以在不增加任何运营成本的情况下显著降低乘客预约请求被拒绝的比例,并且在同时应用时可以实现优势互补,至多可减少22%的乘客被拒绝率。     

基于站距的公交网络优化模型

站距是公交线网设计的关键变量,它决定了乘客的出行时间和运营企业的运营成本,影响了公交车辆的平均速度．并决定了乘客的步行距离和步行时间．为对公交网络的设计和站点、站距的确定提供理论基础,以公交站距为着眼点,从乘客、运营企业、政府3方面提出了公交网络的优化方法,给出了乘客出行时间最少、运营企业成本效益最高、社会福利最大的多目标多赢优化模型．     

基于乘客换乘需求的重叠线路公交调度优化

为提高重叠公交线路间协同性、减少公交运力资源浪费,提出了考虑乘客换乘的重叠线路公交调度优化方法.根据乘客起讫点与重叠区段的位置关系将乘客划分为三类,深入研究了重叠区站点各类乘客公交出行过程;针对重叠公交线路上乘客换乘行为,以乘客总出行时间最小和公交运营成本最小为目标,车辆发车间隔、始发站首车发车时间及车厢容量限制为约束...     

轨道交通站间距优化模型的应用

目前,我国对轨道交通最优站间距的研究都是以乘客出行时间最小为优化目标,在此基础上,建立以轨道线路系统总成本(其中含乘客出行时间成本)最小为优化目标的站间距优化模型,并考虑用轨道乘客流量随站间距的概率分布来建立模型,最后结合西安地铁一号线,采用VF程序模拟搜索方法求解最优站间距,并对计算结果进行分析,得出站间距取1 00...     

城市多级公交走廊的多目标选址方法研究

多级公交走廊的多目标选址方案的研究,能够更客观反映城市公交走廊实际运行特性,为寻求切实可行的公交走廊规划方案提供基础依据。文章通过服务分级概念解析公交走廊的客流集聚能力,构建了城市多级公交走廊的多目标选址模型,利用遗传算法求解该模型,对城市多级公交走廊的多目标选址方法进行了研究,并以小型网络验证了模型的准确性和适用性。结果表明:在投资水平为30000万元时,建设多级公交走廊相比于现状未设置公交走廊的路网,乘客总出行时间降低了81.3%,提高了路网的客流服务能力及通行效率;随着投资成本、公交走廊数量的增加,路网出行时间成本节约、公交客流量水平、运行效率均显著提升。     

配合城市轨道交通的接运公交车区域布设

为了充分发挥轨道交通在城市交通中的骨干作用以及接运公交的集散作用,提出了配合城市轨道交通的接运公交车区域布设模型。分析城市轨道交通与接运公交之间的关系,提出边际出行距离的概念,即选择常规公交直达以及选择常规公交—轨道交通换乘所消耗的广义成本,其中特别考虑了服务水平对乘客选择的影响。并对居民收入水平、轨道交通的票价设置以及乘常规公交距离与出行总距离的比值大小对于边际出行距离的影响进行了敏感性分析。进而考虑各站点的OD分布,建立以全部乘客总出行时间最小值为目标,以边际出行距离为约束条件的区域布设模型并设计算法求解。最后通过对北京市5号线城市轨道交通与常规公共汽车之间衔接的数值实例进行分析,显示了该模型符合实际情况,易于应用。     

公交乘客出行延迟费用研究

引入了乘客期望出行时间这一概念,在分析乘客期望出行时间和出行延迟费用特点的基础上,分乘客单位时间延迟费用相同和不同两种情况,讨论了单线路上公交乘客总的出行延迟费用函数的计算.该费用函数可使公交时刻表的优化目标更准确.     

响应动态需求的灵活型公交路径优化调度模型

为解决灵活公交乘客需求差异性大、实时变化性大的问题,提出一种考虑乘客动态需求的灵活公交路径优化调度模型.在已知乘客预约需求量、车辆载客容量、车队规模等条件下,根据乘客需求动态变化特征对接驳行程时间进行实时迭代更新,将车辆的运营成本(车辆行驶时间)和乘客的时间成本(乘客上车前等待车辆的时间、实际到达时间与期望到达时间之间的差值)最小化作为目标,构建了考虑乘客动态需求的灵活型公交路径优化调度模型,并采用基于引力模型的启发式算法进行求解.最后,通过实例分析验证了模型和算法的可行性.结果表明:对随机产生的15个需求点的102个出行需求,全部服务完成所需车辆为17～21辆,平均每辆车的旅行时间为24.59 min,100组数据的求解时间均在25.00 s以内,计算耗时平均为12.04 s.可见该优化模型能够在实时调整接驳规划时间的前提下,更大程度满足乘客动态需求,有效减小规划路径的误差,缩短行车距离和乘客出行时间,相比忽略接驳行程时间变化的灵活公交调度模型结果更优.     

基于泰森多边形服务分区的常规公交站点布局优化

基于泰森多边形,以公交站点服务区内的所有乘客平均步行到站时间最小为目标建立了一种常规公交站点布局优化模型。首先,分析了公交车乘客乘车习惯与泰森多边形的性质,论证了将泰森多边形的概念引入到公交站点服务区的可行性;然后,介绍了泰森多边形的生成算法,以及对优化区域进行分区的操作流程,并以此构建了优化模型,建立了乘客选择公交出行的比例与步行到站时间的函数关系式,在备选站点中选择满足目标条件的站点做为最终确定的公交站点;最后,通过实例验证了模型的实践性和科学性。研究结果表明:泰森多边形的特性与公交站点服务区所具备的性质极其相似,将泰森多边形应用到常规公交站点的优化研究中,可以解决公交站点的布局优化问题。     

城市群旅客协同运输线路边际效益分析及优选

为适应城市群旅客出行需求并实现系统整体效益的最大化,提出基于边际效益理论的城市群协同范围及协同线路优化选择问题。基于超网络理论构建城市群多方式交通系统的超网络模型,考虑客流关联强度和换乘设施等因素生成协同线路备选集;将超网络的路径分为在乘段与换乘段,提出多方式出行路径的广义出行费用计算方法;利用3层巢式Logit模型构建旅客城市群出行路径选择行为。在此基础上,提出以系统效益最大化为优化目标的双层规划模型,采用遗传算法和相继平均法求解上下层模型,并基于边际效益递减理论确定协同运输范围及协同线路。最后以京津冀城市群为例对模型构建的合理性进行验证并应用于问题分析。结果表明：协同运输线路的规模存在边际效益且优选出的协同线路能够基本满足京津冀城市群旅客出行需求,以线路为导向的多方式联运模式拓展了联程运输模式,为城市群多模式协同运输的实施提供了途径。     

地铁乘客站点的选择行为分析及预测

采用数据互补的方法,融合智能卡数据和公交车GPS轨迹数据,获取了公交和地铁乘客在地铁新线路开通前后的乘客个体出行信息。利用居民空间行为指标——“出行质心”对地铁乘客的公交出行质心定位,并分析了地铁站点与乘客公交出行质心之间的距离对乘客地铁站点选择的影响。结果表明有86.15%的乘客选择距离他们公交出行质心更近的地铁站点,地铁站点与乘客公交出行质心之间的距离是影响乘客出行站点选择的重要因素。基于这一发现,建立Logit模型对乘客是否会选择新地铁站点进行预测,预测准确率、精确率、召回率和特异性分别为83.87%、 84.23%、83.66%和84.09%,预测结果表现良好。研究结果可用于评估计划新建的地铁站点对邻近既有站点的影响,有助于地铁营运计划的设计。     

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.     

基于弹性需求的城市间客车开行频率与票价优化

基于两城市间旅客出行弹性需求,研究了客运企业客车开行频率与票价的组合决策优化问题。在综合考虑旅客出行时间调整费用、车内拥挤费用、票价支出以及客运企业运营的固定成本、可变成本、线路的建设维护分摊费用、车票收入的基础上,以旅客和客运企业的系统净收益为目标函数建立了优化模型和求解方法,并就一组特殊旅客出行时间调整费用函数进行了深入讨论和数值计算分析。研究结果为客运企业客车开行频率和票价的组合决策提供了理论依据。     

基于乘客平均出行時間最小的公交站距優化模型

在解析公交出行過程并分析公交出行距離概率分布規律的基礎上,提出了以乘客平均出行時間最小化為目標的公交站距優化模型。通過搜索試算方法求解,得到了乘客平均出行時間與最優站距的基本關系,并結合實際數據討論了模型主要參數與最優站距的關系及其靈敏程度,從而驗證了模型的科學性與有效性。     

智能公共交通系统动态调度模型研究

分析了影响车辆正常行驶的主要因素以及恢复车辆运营的调度方法,建立了一种动态调度的模型．模型的思路是将延误到达的车辆在线路始发站不停车发出,中途站点载客,目的是减少车辆停车时间,恢复线路车辆的正常车头时距,避免车厢内由于大间隔造成的拥挤现象．利用哈尔滨市公交92线数据进行模型检验,采用高峰时间段车辆延误数据,分别对1辆车和2辆车延误进行调度调整,结果表明,该调度方法有效地减少了乘客等车时间,为车辆间距控制系统提供了有效的模型．     

基于前景理论的地铁/公交出行路径选择模型

以"前景理论"为框架,通过对地铁/公交组合交通出行方式的选择行为特性分析,以地铁在常态运营下的行驶时间为单位广义费用,通过意向调查(SP调查)拟合路径选择影响因素的换算函数,建立了广义出行费用计算模型;然后针对前景理论中关键的参考点选择方法,提出用预留时间作为对期望费用的修正,并对参数进行标定,建立了在风险条件下的地铁/公交出行路径决策模型.实例验证结果表明:模型与被调查者的选择吻合率约90%.     

探索城市公交客流移动模式

以石家庄市公交客流调查数据为实证研究对象,对城市公共交通网络的客流移动模式进行了统计分析。发现公交网络的站点上下车人数具有强烈的异质性,站点间客流量分布具有幂律分布特征,而公交乘客却具有峰值的出行距离分布,可以用负二项分布函数拟合。用随机游走模型再现了实证中观测到的标度性站间客流分布和有峰值的出行距离分布,并探讨了这些统计特征形成的可能机制。