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区域公交发车计划优化研究

作 者: 刘颖杰
导 师: 靳文舟
学 校: 华南理工大学
专 业: 交通运输规划与管理
关键词: 区域公交运营 发车计划 客流数据 行程时间 粒子群算法
分类号: U491.17
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 120次
引 用: 3次
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内容摘要


提高公共交通系统的运营管理水平,以更好的满足人民群众日益增长的交通出行需求、服务经济社会发展是当前公共交通领域需要解决的一个关键问题。为此,本文结合当前公共交通系统化、网络化、区域化发展的大趋势,围绕公共交通运营管理的重要环节——发车计划进行了重点研究,并提出了区域公交发车计划优化模型以及相应的解法。论文研究的关键技术对于改善区域公交协调调度能力和提高服务水平具有重要意义。本文的主要研究成果包括:(1)建立适于区域网络的公交发车计划优化模型,并采用合适的方法求解。本文对一定区域内的公交车辆发车计划进行优化,以各条线路首发时刻和发车间隔作为模型的变量,以公交乘客的等车时间(包括非换乘等待时间按和换乘等待时间)成本最小作为目标建立模型,同时通过极大、极小发车间隔和车辆满载率等约束条件,保证公交运营体实现一定的效益和服务水平。随后选用搜索能力强、效率高的粒子群算法来求解模型,获得区域内各条线路的首发时刻和非均匀的发车间隔,作为编制发车时刻表的依据。(2)深入讨论公交客流数据的处理方法。提出利用IC卡信息和GPS数据获得公交线路每个站点的上车乘客数,后通过对站点上下乘客数的处理引入站点吸引率,从而推算站点下车乘客数,为后续发车计划优化提供数据支持。同时辅以公交出行站数概率分布研究,建立公交OD反推结构化算法。该算法结构简单、易于实现,数据来源完全依赖计算机信息,较目前规划领域使用的调查方法更准确、更经济,为公交运营优化打下了基础。(3)研究路段行程时间预测模型。行程时间是发车计划得以贯彻执行的硬约束,若行程时间缺乏保障则发车计划优化方案只能是空谈。本文综合考虑道路条件、交通流量、车道占有率三个因素,应用多层次递阶方法估算时变参数,建立基于多层次递阶方法的公交行程时间预测模型。通过实例验证了改预测模型准确性较高,易于使用。(4)理论与实际结合,以广州某区域为例对本文的主要研究成果进行应用,验证了有关模型的有效性。本文在探讨区域公交发车计划优化问题过程中,主要针对三个数学模型展开研究工作。本文在公交客流数据处理、路段行程时间预测和区域公交发车计划三个领域的创新坚持科学性和实用性相结合的思路,在理论可行的基础上强调应用有效,力求文中的模型和方法能较顺利的在实际中解决问题。综合来看,本文的研究成果较好的解决了区域公交发车计划优化问题,为公交运营管理和服务水平的改善提出了建设性意见。

全文目录


摘要  6-8
Abstract  8-12
第一章 绪论  12-18
  1.1 研究背景与意义  12-13
  1.2 国内外研究概况  13-16
    1.2.1 国外研究概况  13-15
    1.2.2 国内研究概况  15-16
  1.3 研究内容与技术路线  16-17
  1.4 本章小结  17-18
第二章 公交发车计划概述  18-30
  2.1 发车计划和发车时刻表  18-20
    2.1.1 发车计划的概念  18
    2.1.2 发车计划的作用  18-19
    2.1.3 几种基本的发车类型  19-20
  2.2 影响发车计划的因素  20-21
  2.3 发车计划的制订  21-28
    2.3.1 制订发车计划的一般方法  22-24
    2.3.2 单线计划发车间隔  24-26
    2.3.3 区域发车计划初探  26-28
  2.4 本章小结  28-30
第三章 客流数据行程时间  30-44
  3.1 客流数据调查方法  30-34
    3.1.1 人工调查法  30-32
    3.1.2 自动计数系统  32-33
    3.1.3 IC 卡数据采集  33-34
  3.2 IC 客流数据处理  34-39
    3.2.1 IC 信息与GPS 数据匹配  34-35
    3.2.2 站点吸引率  35-36
    3.2.3 出行站数概率分布  36-37
    3.2.4 OD 反推结构化算法  37-39
  3.3 行程时间预测模型  39-43
    3.3.1 多层次递阶方法  40
    3.3.2 数学模型  40-41
    3.3.3 时变参数估计  41-42
    3.3.4 算例分析  42-43
  3.4 本章小结  43-44
第四章 区域发车计划优化模型  44-58
  4.1 问题描述  44-45
  4.2 模型建立  45-48
    4.2.1 变量定义  45-46
    4.2.2 非换乘乘客等车时间  46
    4.2.3 换乘乘客等车时间  46-47
    4.2.4 数学模型  47-48
  4.3 模型求解  48-53
    4.3.1 粒子群算法理论  48-51
    4.3.2 粒子群算法设计  51-53
  4.4 实例分析  53-57
    4.4.1 实例背景  54
    4.4.2 数据准备  54-56
    4.4.3 运算结果  56-57
  4.5 本章小结  57-58
第五章 总结与展望  58-60
  5.1 全文总结  58-59
  5.2 研究展望  59-60
参考文献  60-64
攻读硕士学位期间取得的研究成果  64-65
致谢  65

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中图分类: > 交通运输 > 公路运输 > 交通工程与公路运输技术管理 > 交通工程与交通管理 > 交通调查与规划 > 公共交通
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