数据驱动的末端出行接驳系统优化
发布时间：2021-04-11 11:07
近年来,主干交通需求的稳步提升导致了末端出行压力的持续增加。作为城市公共交通的必要补充,末端接驳服务起到了疏导干线交通末端需求的重要作用,同时还提高了公共交通的可达性及居民出行的便捷性。为实现精细化的接驳服务,接驳系统的规划需要精确地掌握各区域的需求特征,并在合适的区域针对性地规划接驳资源。如果盲目地规划资源,往往会导致乘客出行体验不佳或车队利润受损。所以找到一种能够准确,快速解决“在哪规划资源”及“如何规划资源”的方法是目前接驳系统规划的难点和重点。基于以上背景,本文提出了一种数据驱动的接驳系统规划方法,其依托于城市交通订单数据,能够实现末端需求的挖掘,最佳接驳区域的识别及差异化的资源配置,从而实现经济成本与乘客出行体验的平衡。本文提出了一种识别末端需求的算法,该算法针对不同类型的数据集进行自适应地识别,挖掘末端需求数据并确定不同区域的辐射范围。在此基础上,对末端需求进行时空特征分析,旨在了解乘客的出行规律和偏好,分析末端出行行为的影响因素,为接驳系统规划做准备。接着,本文提出了一种数据驱动的接驳区域规划框架,旨在识别最适合提供末端出行服务的区域。该框架利用改进的无监督聚类算法确定停...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
交通大学站末端出行需求时间分布图
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-16-图2-4紫藤路站末端出行需求时间分布图在城市边缘区域，“第一公里”的需求高峰要提前于“最后一公里”的需求高峰，并且需求量也要更大；而在城市中心地带，尤其是市中心，“第一公里”的需求高峰期则会相应滞后，具体如图2-3所示。说明城市外围的通勤时间要相对提前一些，许多通勤者借助共享单车到地铁站并搭乘地铁上班，这一特点在紫藤路站表现尤为明显，具体如图2-4所示。所以，末端出行的需求不仅与所处的时间段相关，还与不同站点与市中心的相对距离有关。除此之外，需求的差距会导致“第一公里”及“最后一公里”的服务群体和服务范围同样也会存在一定的差异，所以在设计与规划末端出行服务时，同时还需要考虑用地性质与相应潮汐现象的影响。接下来以上海交通大学站为例对各站点一周内的末端需求特点进行分析和比较，旨在了解各地铁站末端出行需求在工作日与非工作日的区别。各站点“最后一公里”出行需求在周内的变化情况如图2-5所示。其中，在工作日期间，每日末端出行需求特征基本趋于一致，均具有明显的早晚需求高峰，并且早高峰的需求量要明显多于晚高峰。对于通勤者而言，早高峰的“最后一公里”往往连接的是地铁站与工作区域，而晚高峰的“最后一公里”则是连接地铁站与住宅区。由于上海交通大学站靠近市中心区域，其周边分布着大量的办公楼等建筑物，通勤者往往下地铁之后会骑单车到达办公地点，导致早高峰“最后一公里”的需求量较高。相比之下，该站点附近的住宅楼却要相对更少，导致晚高峰的“最后一公里”需求较少。说明站点周边职住建筑物之间的差距导致了早晚高峰“最后一公里”需求的变化，并且差距越大，变化也会越明显。在非工作日期间，末端出行需求完全没有早晚高峰期，并且需求量
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-17-一公里”服务的主要受众群体。而通勤者又是亟需解决末端出行问题的群体，所以基于共享单车数据的需求分析可以准确刻画出该类群体的需求特征并有效规划出具有针对性的接驳系统。图2-5上海交通大学站“最后一公里”周内末端出行需求分布图图2-6上海交通大学站“第一公里”周内末端出行需求分布图图2-6所示为各站点“第一公里”出行需求在周内的变化情况。在工作日期间，“第一公里”的出行需求依然存在早晚高峰期，但相比于各地铁站点“最后一公里”
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合车型的灵活型接驳公交路径协同优化研究[J]. 邵文,贾顺平,曹文娟. 山东科学. 2019(04)
[2]灵活式公交运营规划研究综述[J]. 郑乐,李文权,孙春阳. 交通信息与安全. 2018(05)
[3]需求响应公交接驳小车路径规划研究[J]. 龙哲竞,靳文舟,龚隽. 交通科学与工程. 2017(04)
[4]基于蚁群算法多起点多终点社区公交路径规划[J]. 陆乾杰,陈志平,张林佳,王浩南,刘纯璐. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2016(03)
[5]城市定制公交合乘站点的布局研究[J]. 胡列格,安桐,王佳,刘喜. 徐州工程学院学报(自然科学版). 2016(01)
[6]灵活型公交服务系统及其研究进展综述[J]. 潘述亮,俞洁,卢小林,邹难. 城市交通. 2014(02)
[7]社区公交接驳地铁路径优化研究[J]. 熊杰,关伟,黄爱玲. 交通运输系统工程与信息. 2014(01)
[8]需求响应式公交系统路径优化算法[J]. 王力生,帅斌. 西华大学学报(自然科学版). 2014(01)
[9]响应需求公交系统分析与实施要点研究[J]. 沈昱,关函非. 交通与运输(学术版). 2010(02)
[10]城市公交车队运营规模的规划分析[J]. 庄焰,曾宁. 城市公共交通. 2007(02)
硕士论文
[1]可变线路公交设置条件及车辆调度模型研究[D]. 余静财.长安大学 2019
[2]面向轨道交通站点的需求响应型接驳公交系统调度方法[D]. 芒烈.吉林大学 2017
[3]需求响应式接驳公交路径优化模型研究[D]. 范文豪.东南大学 2017
[4]灵活型公交接驳系统运行线路优化研究[D]. 丁帅.山东大学 2016
[5]低需求区域发展需求响应式公交运营模式及适应性研究[D]. 詹静.重庆交通大学 2016
[6]固定站点需求响应式接驳公交调度模型研究[D]. 高煦明.东南大学 2015
[7]城市新区响应需求公交规划方法研究[D]. 李龙骄.武汉理工大学 2013
[8]需求响应型公共交通系统框架设计及适应性评价关键技术研究[D]. 王颖.山东大学 2012
本文编号：3131142
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
交通大学站末端出行需求时间分布图
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-16-图2-4紫藤路站末端出行需求时间分布图在城市边缘区域，“第一公里”的需求高峰要提前于“最后一公里”的需求高峰，并且需求量也要更大；而在城市中心地带，尤其是市中心，“第一公里”的需求高峰期则会相应滞后，具体如图2-3所示。说明城市外围的通勤时间要相对提前一些，许多通勤者借助共享单车到地铁站并搭乘地铁上班，这一特点在紫藤路站表现尤为明显，具体如图2-4所示。所以，末端出行的需求不仅与所处的时间段相关，还与不同站点与市中心的相对距离有关。除此之外，需求的差距会导致“第一公里”及“最后一公里”的服务群体和服务范围同样也会存在一定的差异，所以在设计与规划末端出行服务时，同时还需要考虑用地性质与相应潮汐现象的影响。接下来以上海交通大学站为例对各站点一周内的末端需求特点进行分析和比较，旨在了解各地铁站末端出行需求在工作日与非工作日的区别。各站点“最后一公里”出行需求在周内的变化情况如图2-5所示。其中，在工作日期间，每日末端出行需求特征基本趋于一致，均具有明显的早晚需求高峰，并且早高峰的需求量要明显多于晚高峰。对于通勤者而言，早高峰的“最后一公里”往往连接的是地铁站与工作区域，而晚高峰的“最后一公里”则是连接地铁站与住宅区。由于上海交通大学站靠近市中心区域，其周边分布着大量的办公楼等建筑物，通勤者往往下地铁之后会骑单车到达办公地点，导致早高峰“最后一公里”的需求量较高。相比之下，该站点附近的住宅楼却要相对更少，导致晚高峰的“最后一公里”需求较少。说明站点周边职住建筑物之间的差距导致了早晚高峰“最后一公里”需求的变化，并且差距越大，变化也会越明显。在非工作日期间，末端出行需求完全没有早晚高峰期，并且需求量
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-17-一公里”服务的主要受众群体。而通勤者又是亟需解决末端出行问题的群体，所以基于共享单车数据的需求分析可以准确刻画出该类群体的需求特征并有效规划出具有针对性的接驳系统。图2-5上海交通大学站“最后一公里”周内末端出行需求分布图图2-6上海交通大学站“第一公里”周内末端出行需求分布图图2-6所示为各站点“第一公里”出行需求在周内的变化情况。在工作日期间，“第一公里”的出行需求依然存在早晚高峰期，但相比于各地铁站点“最后一公里”
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合车型的灵活型接驳公交路径协同优化研究[J]. 邵文,贾顺平,曹文娟. 山东科学. 2019(04)
[2]灵活式公交运营规划研究综述[J]. 郑乐,李文权,孙春阳. 交通信息与安全. 2018(05)
[3]需求响应公交接驳小车路径规划研究[J]. 龙哲竞,靳文舟,龚隽. 交通科学与工程. 2017(04)
[4]基于蚁群算法多起点多终点社区公交路径规划[J]. 陆乾杰,陈志平,张林佳,王浩南,刘纯璐. 杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2016(03)
[5]城市定制公交合乘站点的布局研究[J]. 胡列格,安桐,王佳,刘喜. 徐州工程学院学报(自然科学版). 2016(01)
[6]灵活型公交服务系统及其研究进展综述[J]. 潘述亮,俞洁,卢小林,邹难. 城市交通. 2014(02)
[7]社区公交接驳地铁路径优化研究[J]. 熊杰,关伟,黄爱玲. 交通运输系统工程与信息. 2014(01)
[8]需求响应式公交系统路径优化算法[J]. 王力生,帅斌. 西华大学学报(自然科学版). 2014(01)
[9]响应需求公交系统分析与实施要点研究[J]. 沈昱,关函非. 交通与运输(学术版). 2010(02)
[10]城市公交车队运营规模的规划分析[J]. 庄焰,曾宁. 城市公共交通. 2007(02)
硕士论文
[1]可变线路公交设置条件及车辆调度模型研究[D]. 余静财.长安大学 2019
[2]面向轨道交通站点的需求响应型接驳公交系统调度方法[D]. 芒烈.吉林大学 2017
[3]需求响应式接驳公交路径优化模型研究[D]. 范文豪.东南大学 2017
[4]灵活型公交接驳系统运行线路优化研究[D]. 丁帅.山东大学 2016
[5]低需求区域发展需求响应式公交运营模式及适应性研究[D]. 詹静.重庆交通大学 2016
[6]固定站点需求响应式接驳公交调度模型研究[D]. 高煦明.东南大学 2015
[7]城市新区响应需求公交规划方法研究[D]. 李龙骄.武汉理工大学 2013
[8]需求响应型公共交通系统框架设计及适应性评价关键技术研究[D]. 王颖.山东大学 2012
本文编号：3131142
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