大城市常規(guī)公交動態(tài)調度理論與方法研究.pdf

1、近年來，隨著我國綜合國力的不斷提升，城市公共交通事業(yè)得以飛速發(fā)展，但與國外先進國家和地區(qū)相比，尚存在較大差距，集中表現(xiàn)在信息化、智能化管理與應用水平低下，因此改善城市公共交通環(huán)境、實現(xiàn)城市公共交通的動態(tài)調度管理，具有重要的理論意義和實用價值。
　　城市公交動態(tài)調度管理依托數(shù)字化信息采集、處理和網(wǎng)絡通信技術，綜合運用GIS(地理信息系統(tǒng))、通信、網(wǎng)絡、多媒體及計算機等技術，對城市公共交通系統(tǒng)的信息采集、存儲與發(fā)布、運營調度及公交優(yōu)先

2、等進行網(wǎng)絡化管理，實現(xiàn)客流變化和車輛運行狀況的實時監(jiān)測和公交資源的優(yōu)化配置、合理調度。本文探討了城市公交動態(tài)調度管理的結構框架，并就支持系統(tǒng)功能實現(xiàn)的相關技術方法進行了著重探討，旨在通過對動態(tài)管理技術的研究、探索，為我國廣大城市提高公共交通管理水平，改善居民出行環(huán)境，以解決城市交通擁堵問題，實現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展，提供一定的借鑒依據(jù)和參考。
　　本文從城市公交客流的基本特征出發(fā)，以西安市的多條線路為分析對象，對大中城市公交客流的時間

3、分布特征、空間分布特征和區(qū)域分布特征進行了分類總結，對城市公交線路的增長特征進行了闡述，為城市公交動態(tài)調度系統(tǒng)的構建提供了基本理論依據(jù)。
　　應用公交IC卡數(shù)據(jù)對線路客流信息進行了分析、推算，并引入改進的灰色馬爾可夫模型來預測線網(wǎng)客流信息，運用最小二乘法和有限差分得到了模型中參數(shù)a、b的待定向量，同時引入邊值修正因子和馬爾可夫精確化來減弱輸入數(shù)據(jù)離散、波動過度的不利影響，提高了線網(wǎng)客流的預測精度。
　　同時，從提高公交服務水

4、平的角度，提出了面向乘客的公交動態(tài)信息的發(fā)布內容、發(fā)布載體和信息傳遞途徑，分析了發(fā)布形式和信息更新方式?？紤]道路條件、交通負荷、車輛因素、駕駛員等多種影響因素，從路段正常行駛時間、停車時間和延誤時間三個角度入手，建立了基于BP神經網(wǎng)絡的公交車輛行程時間預測模型。以西安市207路公交車為例，通過調用Matlab軟件中的神經網(wǎng)絡工具箱，并運用相關調查數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡進行訓練，并運用檢測樣本對模型進行檢驗，將行程時間的預測結果和實際值進行對比分析，

5、分析結果驗證了模型的有效性和準確性，為面向乘客的公交動態(tài)信息發(fā)布系統(tǒng)和公交運營調度管理系統(tǒng)提供了支持技術和理論依據(jù)。
　　在對公交調度系統(tǒng)模型和調度形式進行分析介紹的基礎上，考慮公交線路站點乘客需求，以乘客候車時間延誤最小及車廂內滿載率較均勻為優(yōu)化目標，建立了公交車發(fā)車時間表模型，并以車廂滿載率為控制參數(shù)，對模型進行優(yōu)化求解，確定高峰時刻的最優(yōu)發(fā)車時間，同時提出了車輛動態(tài)調度的分析模型。以西安市13路公交車輛的采集數(shù)據(jù)對該模型進行

6、有效性檢驗，分析結果表明應用該模型制定公交車輛發(fā)車時刻表，進行車輛運行調度，能夠實現(xiàn)線路客流的均勻分布，有效降低乘客的候車時間成本，提高調度效率，并且在線路車輛不足的條件下，運用車輛調度模型進行車輛調度管理，可以快速恢復線路車輛的車頭間距，有一定實用價值。
　　最后，針對公交動態(tài)管理效益分析的實際需要，提出了直接效益和間接效益的分析指標，具體討論了減少誤乘損失、票價降低、出行時間節(jié)約、公交分擔率提高、運輸費用成本節(jié)約及減少交通擁堵